图像增强是一种非常强大的技术,针对现有图像人为创建各种变化以扩展图像数据集,例如缩放现有图像、将现有图像旋转几度、剪切或裁剪图像等等。在本文中,我们将使用imgaug库探索Python中的图像增强技术。我们为什么需要图像增强?深度学习卷积神经网络(CNN)需要大量图像才能有效训练模型。通过更好的增强
结构性模式:适配器模式:常用于将一个新接口适配旧接口肥朝小声逼逼:在我们业务代码中经常有新旧接口适配需求,可以采用该模式。桥接模式:将抽象和抽象的具体实现进行解耦,这样可以使得抽象和抽象的具体实现可以独立进行变化。肥朝小声逼逼:这个模式,其实我们每天都在用到,但是你可能却浑然不知。只要你用到面向接口
想了解更多内容,请访问:51CTO和华为官方合作共建的鸿蒙技术社区https://harmonyos.51cto.com文章旨在帮助大家开发录音及语音识别时少踩一点坑。效果左侧为简易UI布局及识别成果,右侧为网易云播放的测试音频。开发步骤IDE安装、项目创建等在此略过。App采用SDK版本为API6
概念类模板 std::function 是通用多态函数包装器。std::function的实例能存储、复制及调用任何可复制构造(CopyConstructible)的可调用(Callable)目标——函数、 lambda表达式、 bind表达式或其他函数对象,
作者简介CH3CHO,携程高级研发经理,负责微服务、网关等中间件产品的研发工作,关注云原生、微服务等技术领域。一、携程微服务产品的发展历程携程微服务产品起步于2013年。最初,公司基于开源项目ServiceStack进行二次开发,推出.Net平台下的微服务框架CServiceStack。2014年,
一、概述MinIO是在GNUAffero通用公共许可证v3.0下发布的高性能对象存储。它与AmazonS3云存储服务API兼容。使用MinIO为机器学习、分析和应用程序数据工作负载构建高性能基础架构。官方文档:https://docs.min.io/中文文档:http://docs.minio.or
传统统计模型->回归模型(可解决过去和预测未来)数据挖掘模型->决策树、神经网络等(只能预测未来)横截面模型:多元回归,逻辑回归,托宾回归(涉及到泊松分布)向量自回归模型(VAR)支持向量机:二分类模型;二分类模型是很多模型的基础;比如苹果人脸识别是将人类划分为240个指标来到底层的决策