原创 谷歌眼鏡原理揭祕 (一) ----- 介紹一下基本的光學儀器

前言開始1. 分光棱鏡1.1 偏振分光棱鏡1.2 非偏振分光棱鏡2. 凸透鏡2.1 原理特性2.2 缺點2.3 解決3. 菲涅爾透鏡4. 眼球成像5. 五角棱鏡5.1 原理5.2 對比6. 屋脊棱鏡 前言 這是該專欄的第一篇文

原创 谷歌眼鏡原理揭祕 (二) ----- 簡述谷歌眼鏡成像原理

前言開始一、首先介紹HUD二、谷歌眼鏡實物照三、結構說明四、原理簡述 前言 這是該谷歌眼鏡系列的第二篇博文,本篇博文基於前一篇的基礎之上,故在此不會再對各種光學儀器原理進行贅述。 附上第一篇博文鏈接,在裏面記錄有各種光學儀器的

原创 百度PaddlePaddle >>> 7. 利用深度學習玩轉手勢識別

前言 今天搞了搞手勢識別,利用了深度學習網絡。 這是手勢數據集:Dataset.zip 一、數據準備 1. 解壓數據 首先我們需要先解壓上述數據集的壓縮包,並將其中無關文件刪除(將目錄換成你的即可): cd /home/ais

原创 百度PaddlePaddle >>> 8. 用卷積神經網絡輕鬆應付“車牌識別”

前言 繼上一篇的《百度PaddlePaddle >>> 7. 利用深度學習玩轉手勢識別》 這次來試試用卷積神經網絡進行車牌識別,這是所要用到的數據集:車牌識別字符數據集.zip 一、準備數據 1. 解壓數據 首先我們需要先解壓

原创 百度PaddlePaddle >>> 6. (PaddleHub/VGG神經網絡)多方式實現口罩識別

前言 這段時間接觸了百度PaddlePaddle 平臺,感覺蠻有趣的,然後現在分享一個關於利用PaddlePaddle 進行口罩識別的小項目 我介紹兩種進行口罩識別的方法,分別是 1. 使用PaddleHub 的預訓練模型: 預

原创 Python >>> 獲取當前py文件的絕對路徑

在單獨的.py 文件中,若想要獲取當前文件的絕對路徑,我們可以使用: os.path.abspath(__file__) 但當我們把這個文件打包成.exe 可執行文件時,上述方法就不管用了,此時要用下面這個方法: os.path

原创 百度PaddlePaddle >>> 4. 快速入門

本文基於百度PaddlePaddle教程:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/350646 一、PaddlePaddle基礎命令 在PaddlePaddle中,計算

原创 SolidWorks真香(三)案例實戰

也可看看這個視頻:https://www.bilibili.com/video/BV1RJ411e75Q?p=13 目錄 一、Test 11. 分析2. 開始二、Test 21. 分析2. 開始 一、Test 1 1. 分析

原创 超級有用の常用的功能性網站

目錄工具類一、同樣彙集一堆功能性網站的網站 :-|二、文件傳輸三、硬件相關四、音樂鏈接獲取五、強大的搜索六、簡歷七、清華大學開源軟件鏡像站八、優惠卡等回收九、外刊網站十、企業信息查詢十一、AI十二、學習相關十三、app下載量統計十

原创 SolidWorks真香(四)CaTICs賽題實戰

目錄 一、Test 3 —— 3D05-L04-A(競賽題)1. 分析2. 開始二、Test 4 —— 3D01-01(競賽題)1. 分析2. 開始三、Test 5 —— 3D05_L02-B(杯子)(競賽題)1. 分析2. 開始

原创 Python >>> 獲取當前文件路徑

os.path.dirname(__file__)

原创 Windows下安裝OpenCV居然如此簡單!!!

注意:首先Windows需要安裝好python3.6及以上版本。 全程只有一個步驟 👇 然後直接執行pip install opencv-python: 若已經安裝了就會出現上述情況

原创 爬蟲+Pyecharts >>> 新冠疫情可視化

可視化,是一種利用計算機圖形學和圖像處理技術,將數據轉換成圖像在屏幕上顯示出來,再進行交互處理的理論、方法和技術。 前言 讓我們用爬蟲從丁香園公開的統計數據中爬取新冠疫情的數據,然後用pyecharts將數據可視化呈現出來。

原创 PR2019 >>>(五)幾種視頻轉場特效

一、遮罩轉場 1. 前言 遮罩轉場就是使用遮罩進行逐幀逐幀的轉場。 最終效果:《【遮罩轉場】在家也能拍出超棒的遮罩轉場視頻!!》 我在這裏就以我的例子說說,從我的桌子往下看的鏡頭切到一段其他視頻 如上視頻所示👆 2. 開始 首先導

原创 百度PaddlePaddle >>> 5. Boston房價預測

本文基於百度PaddlePaddle教程:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/350646 一、準備數據 uci-housing 數據集介紹 數據集共506行,