【人工智能基础】计算机视觉
文章目录 一. 什么是计算机视觉二. 图像的形成原理三. 数字图像四. 线性滤波器1. 图像的像素映射成函数f2. 图像处理的两种类型：图像滤波和图像扭曲。3. 滤波器分类 五. 边缘检测1. 图像边缘重要的原因2. 求解图像边缘与噪声处理 六. 物体检测：R-CNN、Fast-RCNN与Faster-RCNN1. RCNN2. Fast RCNN模型3. Faster RCNN4. RCNN、Fa...
云计算在远程办公中的应用
云计算在远程办公中的应用 云计算在远程办公中的应用 云计算在远程办公中的应用 引言 云计算概述 定义与原理 发展历程 云计算的关键技术 虚拟化技术 弹性计算 存储服务 网络服务 安全性 云计算在远程办公中的应用 协作工具 在线文档编辑 项目管理 通信工具 视频会议 即时通讯 开发与测试 云端开发环境 自动化测试 数据管理和分析 云数据库 大数据分析 安全与合规 数据备份与恢复 合规性 云计算在远程办...
GEE 案例——利用哨兵-2 图像时间序列和谷歌地球引擎云计算自动绘制和监测香港海洋水质参数
间和时间变化外，还可以利用根据历史数据开发的模型捕捉监测期间可能出现的异常情况，包括藻类大量繁殖。 还创建了一个在线应用程序，使新用户能够通过简单的网络界面探索和分析水质趋势。 遥感图像、现场测量和云计算的综合利用为实施有效的监测计划和了解水质动态提供了新的机遇。 虽然获得的精度水平低于预期标准，但考虑到及时提供信息的成本和计算效率，本研究中展示的端到端云计算工作流程应得到进一步研究。 结论 以香港沿...
tensorflow案例5--基于改进VGG16模型的马铃薯识别，准确率提升0.6%，计算量降低78.07%
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍖 原作者：K同学啊 前言 本次采用VGG16模型进行预测，准确率达到了98.875，但是修改VGG16网络结构， 准确率达到了0.9969，并且计算量下降78.07% 1、API积累 VGG16简介 VGG优缺点分析： VGG优点 VGG的结构非常简洁，整个网络都使用了同样大小的卷积核尺寸（3x3）和最大池化尺寸（2x2）。 VGG缺点 1)训练...
【手势识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机课设项目+TensorFlow+机器学习+Django网页界面+算法模型
N通过多层结构进行特征学习： 卷积层：使用滤波器（或称为卷积核）在输入图像上滑动，提取局部特征，如边缘、纹理等。激活函数：如ReLU，增加非线性，使网络能够学习更复杂的特征。池化层：降低特征维度，减少计算量，同时保持特征的不变性。全连接层：将特征映射到最终的分类标签。 CNN在图像识别中的应用非常广泛，包括但不限于人脸识别、物体检测、医学图像分析等。由于其强大的特征提取能力，CNN在这些领域取得了显著...
计算机网络之HTTP协议
念 HTTP（HyperText Transfer Protocol，超文本传输协议）是用于从WWW服务器传输超文本到本地浏览器的传输协议。它可以使浏览器更加高效，减少网络传输量。HTTP协议不仅保证计算机正确快速地传输超文本文档，还确定传输文档中的哪一部分内容首先显示（如文本先于图形）。HTTP协议是客户端浏览器或其他程序与Web服务器之间的应用层通信协议。在Internet上的Web服务器上存放的...
计算机毕业设计django+大模型租房推荐系统 租房可视化 租房大屏可视化 租房爬虫 spark 58同城租房爬虫 房源推荐系统
开题报告：《Django+大模型租房推荐系统》 一、研究背景与意义 随着城市化进程的加快，房屋租赁市场日益繁荣。然而，传统的房屋租赁方式存在信息不对称、交易流程繁琐等问题，给租户和房主带来了诸多不便。因此，开发一套高效、便捷、透明的房屋租赁系统具有重要的现实意义。本研究旨在设计并实现一套基于Django框架和大模型的租房推荐系统，通过整合线上线下资源，提供个性化的房源推荐服务，解决传统租赁方式中存在的...
一个完整的产品级物联网系统在农业领域的应用，通过传感器、通信、云计算和控制设备的协同工作，实现了智能化的农业灌溉管理
* 1. 传感器节点定期采集土壤湿度和气象数据，并通过无线通信方式将数据发送给网关。 2. 网关将收集到的数据上传至云服务器。 3. 云服务器中的灌溉决策算法根据预设的阈值和农作物生长模型，分析数据并计算出是否需要灌溉以及灌溉的水量和时间。 4. 云服务器将灌溉控制指令发送给网关，网关再转发给灌溉控制设备。 5. 灌溉控制设备根据指令打开或关闭电磁阀，实现精准灌溉。 **四、技术实现** 1. 传感器...
计算机视觉的研究方向和相应算法
计算机视觉是一个广泛的领域，涵盖了多种研究方向和算法。以下是对计算机视觉研究方向及其相关算法的详细介绍： 研究方向图像识别与分类：研究如何让计算机识别并分类图像中的对象，如车辆、人脸、动物等。 目标检测与跟踪：研究如何让计算机在图像或视频中检测并跟踪特定的目标对象。场景理解与重建：研究如何让计算机理解和重建图像或视频中的三维场景信息。 图像分割：研究如何将图像划分为若干具有相似特征的区域，以便于进一...
计算机视觉和深度学习有什么区别
计算机视觉和深度学习是两个紧密相连但又有所区别的领域。以下是对这两个领域的详细比较： 定义与范畴计算机视觉：是人工智能的一个分支，涉及使用计算机及相关设备对生物视觉进行模拟的一种技术。它主要关注对图像和视频数据的理解和分析，包括图像分类、目标检测、物体识别、视觉问答、三维重建等多个方面。 计算机视觉的最终目标是使计算机能够像人类一样通过视觉观察和理解世界。 深度学习：是机器学习的一个分支，主要特点是...