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2023年7月23日
Python爬虫实战之提高CSDN访问量
摘要: [python爬虫之建立代理池(一)_CodingInCV的博客-CSDN博客](https://blog.csdn.net/liuhao3285/article/details/131762924) [python爬虫之建立代理池(二)_CodingInCV的博客-CSDN博客](https://
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posted @ 2023-07-23 23:05 CoderInCV
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2023年7月17日
matlab2022b安装及激活
摘要: 下载地址: 关注公众号获取 1.提取镜像文件,安装,点击高级选项,选择我有文件安装密钥  2、许可协议,勾选是 ![]
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posted @ 2023-07-17 22:50 CoderInCV
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2023年7月14日
python开发之远程开发工具对比
摘要: # 前言 除了本地开发外,还有一种常见的开发方式就是远程开发,一般情况是一台Windows或mac笔记本作为日常使用的电脑,另有一台linux服务器作为开发服务器。开发服务器的性能往往较强,这样远程开发的方式一方面可以让我们在习惯的系统下工作,又能利用强大的服务器,而且linux下开发python往
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posted @ 2023-07-14 21:28 CoderInCV
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2023年7月4日
基于词袋和SVM的图片分类(计算机视觉课程设计)
摘要: [toc] # 摘要 虽然现在已经是深度学习的时代了,传统的机器学习方法日渐甚微,不过有些算法还是有着旺盛的生命力,比如SIFT、SVM,在一些深度学习算法中也能看到它们的影子。这些人工设计的经典特征和分类器可以让我们感受到那个时代计算机视觉的魅力。互联网上,需要处理识别的图像越来越多,为此图像分类
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posted @ 2023-07-04 23:23 CoderInCV
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可视化容器管理工具-portainer.io使用
摘要: 续docker日常使用指南 ## 背景 当我们开始使用docker后,我们的机器上镜像和容器会越来越多,或者有时候我们有多台开发机的时候,单纯使用命令行去管理镜像和容器就变得麻烦了,这时,我们就可以选择一些可视化的容器管理工具来保护我们为数不多的头发了。portainer.io就是这方面的一个不错的
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posted @ 2023-07-04 11:49 CoderInCV
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2023年6月27日
Jetbrains全家桶激活破解教程2023.1(CLion/Idea/Pycharm/Golang...)
摘要: CLion 2023.1.4最新安装激活教程(此版本之前的也适用, 适用于Windows和linux, mac可能可以,博主没有测试环境),此方法采用补丁+激活码的方式进行破解激活,适用于新的版本,以前的无限时间重置插件在2021.2,2之后就不能再使用了。 其破解原理是暴力拦截了 Jetbrain
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posted @ 2023-06-27 23:16 CoderInCV
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yolov5实战之模型剪枝
摘要: 续[yolov5实战之二维码检测](https://www.cnblogs.com/haoliuhust/p/15362819.html) [toc] # 前沿 在上一篇yolov5的博客中,我们用yolov5训练了一个二维码检测器,可以用来检测图像中是否有二维码,后续可以接一个二维码解码器,就可以
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posted @ 2023-06-27 20:48 CoderInCV
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2023年5月26日
GroundingDINO(一种开集目标检测算法)服务化,根据文本生成检测框
摘要: # 背景 最近发现一个叫[GroundingDINO](https://github.com/IDEA-Research/GroundingDINO)的开集目标检测算法,所谓开集目标检测就是能检测的目标类别不局限于训练的类别,这个算法可以通过输入文本的prompt然后输出对应的目标框。可以用来做预标
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posted @ 2023-05-26 18:06 CoderInCV
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2022年3月3日
软考高级及杭州E类人才申请经验分享
摘要: [toc] ## 前沿 挺久没更新了,自从成为房奴后,看书的时间就变少了,要引以为戒···这段时间也不算毫无收获吧,一是软考高项通过了,二是申请E类人才成功,当然没有一也就没有二了。虽然对我其实E类人才用处不大了,毕竟房子在前几个月已经买了,不过也算是对前段时间准备软考的一个肯定吧,就记录下怎个过程
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posted @ 2022-03-03 22:22 CoderInCV
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2021年11月28日
同样网络结构,不一样的推理速度?--记一次奇怪的踩坑
摘要: 背景 这是以前工程化过程中碰到的一个问题,一直没有总结整理过。现象是这样的,有一个网络结构(基本就是Resnet50), 以前已经工程化到MNN了。当时在PC上运行,单线程大概600ms。后来,模型性能提升了(模型结构没有变化,只是数据增多),于是考虑升级模型,奇怪的是,运行却要2s多,足足是原来的
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posted @ 2021-11-28 21:50 CoderInCV
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