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MediapipeKNN引体向上计数/深蹲计数/俯卧撑计数引言功能说明步骤训练样本获取归一化的`landmarks`使用KNN算法分类计数器入口函数main过程中遇到的问题检测结果源代码(github)引言Mediapipe在从视频中估计人体姿势的各种应用中发挥着关键作用，例如量化体育锻炼、手语识别

 ​前言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达

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主要对象组成：1、被构建目标对象2、指挥官3、实际构建者4、指挥官与实际构建者交互接口由于本人现阶段从事selenium方面工作，故经常和web页面打交道，在新框架构思过程中，正好期间学习到此设计模式，所以产生了一点想法，页面对象通常包含路径、元素、接口......，所以可以把这些组成都分成独立的模

YOLOv5的head详解在前两篇文章中我们对YOLO的backbone和neck进行了详尽的解读，如果有小伙伴没看这里贴一下传送门：YOLOv5的Backbone设计YOLOv5的Neck端设计在这篇文章中，我们将针对YOLOv5的head进行解读，head虽然在网络中占比最少，但这却是YOLO最

Diffusion扩散模型学习1——Pytorch搭建DDPM利用深度卷积神经网络实现图片生成学习前言源码下载地址网络构建一、什么是Diffusion1、加噪过程2、去噪过程二、DDPM网络的构建（Unet网络的构建）三、Diffusion的训练思路利用DDPM生成图片一、数据集的准备二、数据集的处

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YOLO系列—YOLOV7算法（二）：YOLOV7算法detect.py代码解析parser=argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--weights',nargs='+',type=str,default='yolov7.pt',help='m

常规卷积操作会对输入各个通道做卷积，然后对个通道的卷积结果进行求和，这种操作将卷积学习到的空间特征和通道特征混合在一起；而SE模块就是为了抽离这种混杂，让模型直接学习通道特征。SE模块显式地建模特征通道之间的相互依赖关系，通过学习的方式获取每个channel的重要程度，然后依照这个重要程度来对各个通

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运行以下代码时报错：RuntimeError:Expectedalltensorstobeonthesamedevice,butfoundatleasttwodevices,cuda:0andcpu!(whencheckingargumentforargumenttensorsinmethodwra

ID自增Djangomodels里面ID自增通常使用models.AutoField(auto_created=True,primary_key=True)来定义主键，但是如何自定义ID自增怎么做呢？类似于在ID前面添加固定字符串如：AE8600000001、AE8600000002、AE86000

装饰器(decorator)是一种高级Python语法。可以对一个函数、方法或者类进行加工。在Python中，我们有多种方法对函数和类进行加工，相对于其它方式，装饰器语法简单，代码可读性高。因此，装饰器在Python项目中有广泛的应用。修饰器经常被用于有切面需求的场景，较为经典的有插入日志、性能测试

一些废话Lua语言是一个小而美的语言，使用者不多。估计阅读这篇文章的人也不会多，姑且当做一篇笔记吧。这篇文章主要描述：在Lua语言中，如何通过table结构来实现面向对象编程。主要是看到某鸟教程上错误百出，估计示例代码自己都没有测试过;关于Lua语言中的table以及metatable的基本知识，这

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前言Python中类的构造方法__new__方法有何作用？Python类中有些方法名、属性名的前后都添加__双下画线，这种方法、属性通常属于Python的特殊方法和特殊属性。通过重写这些方法或直接调用这些方法来实现特殊功能。今天来聊聊构造方法__new__实际程序的应用场景。我们知道常见的初始化__

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