03 2020 档案
摘要:数据库操作 显示数据库 1 SHOW DATABASES; 本地默认数据库 mysql-用户权限相关数据 test-用于用户测试数据 information_schema - MySQL本身架构相关数据 创建数据库 1 # utf-8 不区分大小写 2 CREATE DATABASE 数据库名称 D
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摘要:全名 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection 代码地址 http://pjreddie.com/yolo/ 参考 https://www.jianshu.com/p/13ec2aa50c12 Abstract 我们将对象检测定义
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摘要:全名: Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Tech report (v5) 代码地址: http://www.cs.berkeley.edu/~rbg/rcnn. Abst
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摘要:代码地址 https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd 1、 Introduction SSD取消了对边界框(bounding box)建议以及后续的像素或特征的重新采样,极大的提高了检测速度,并且准确率也可以保持一样。 改进的地方: 使用小型卷积过滤器来预测
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摘要:博客资料,基础知识请参考! Cookie 这里通过一个用户登录的例子来学习cookie。 首先在Django项目中创建一个项目:myWeb。主要编写如下几个文件: 首先编写url部分,路由映射。 1 """myWeb URL Configuration 2 3 The `urlpatterns` l
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摘要:函数 cv2.calHist(images, channels, mask, histSize, ranges) images :原图像,图像格式为 uint8 或 float32 。当传入函数时,应用中括号[],例如: [img] channels:同样用中括号括起来。如果传入的是灰度图,它的值就
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摘要:什么是模板匹配 模板匹配和卷积原理很像,模板在原图像上从原点开始滑动,计算模板与(图像被模板覆盖的地方)的差别程度,这个差别程度的计算方法在OpenCV里面有六种方法,然后将每次的计算结果放入一个矩阵里,作为结果输出。 假设原图像是AxB 大小,而模板是axb 大小,则输出结果的矩阵就是(A-a+1
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