github:https://github.com/idealo/imagededup
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本文摘要: 通过简单Python技术,实现日出10000个可过视频号去重的视频,从而获得视频号流量。 假设一个视频100个曝光,10000个视频,就是100w 个曝光,以数量取胜,让你不再愁流量。 本文中出现的代码,都会在文末完整地提供给大家,方便你通过【复制+粘贴】大法开启赚钱项目。 关注网赚的朋友对视频号带货应该有所了解,与其他平台带货类似,发布视频,介绍某个产品,挂上推荐购买链接,当用户通过你的推广链接购买产品时,你就可以赚到money了,很直观,是吧。 我从网上其他大V博主里,摘取了一些做视
工人工服识别检测系统基于python+yolov7网络模型深度学习技术,工人工服识别检测系统对现场人员工服穿戴情况自动识别预警。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。与C / C++等语言相比,Python速度较慢。也就是说,Python可以使用C / C++轻松扩展,这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码,并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处:首先,代码与原始C / C++代码一样快(因为它是在后台工作的实际C++代码),其次,在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
本节知识点 1,python3爬取网站源码 2,正则匹配获取图片链接 3,使用python3将不怕保存到本地
列表去重是Python中一种常见的处理方式,任何编程场景都可能会遇到需要列表去重的情况。
如果要判断文件夹中是否有相同的图片,则需要对文件夹中的所有图片进行分类,并逐一判断两张图片是否相同。
img = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY).astype(np.float32)
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 基于Flask RESTful api的图像特征检索方案,api传入url/base64即可在毫秒内返回数据库匹配结果,主要用于图像去重,后续拓展使用范围。 1. 项目说明: 本项目基于开源框架PyRetri进行二次开发,同时结合facebook开源项目Facebook AI Similarity Search,设计出基于Flask的RESTful api接口,目的是为了解决以下几个场景问题: 1)本地已经存储大规模
一款基于Python语言的视频去重复程序,它可以根据视频的特征参数,将重复的视频剔除,以减少视频的存储空间。它的基本原理是:首先利用Python语言对视频文件进行解析,提取视频的特征参数,如帧率、码率等;然后根据特征参数,生成视频的哈希值;最后,将每个视频的哈希值进行对比,如果哈希值相同,则表示视频内容相同,可以将其中一个视频剔除,以节省存储空间。
腾讯云神图·人体分析(Body Analysis)基于腾讯优图领先的人体分析算法,提供人像分割、人体检测、行人重识别(ReID)等服务。支持识别图片或视频中的半身人体轮廓,并将其与背景进行分离;支持通过人体检测,识别行人的穿着、体态等属性信息,实现跨摄像头跨场景下行人的识别与检索。可应用于人像抠图、背景特效、行人搜索、人群密度检测等场景。
导读:最近在某网站上看到一个视频,是关于排序算法的可视化的,看着挺有意思的,也特别喜感。
随着互联网的普及和信息技术的发展,人才招聘逐渐从传统的报纸广告、面试等方式转向线上平台。招聘信息的数量快速增长,企业和求职者需要更加高效地获取、分析和理解这些信息。因此,基于Python的招聘信息可视化分析系统应运而生。
本系列课程是针对无基础的,争取用简单明了的语言来讲解,学习前需要具备基本的电脑操作能力,准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发,有问题的地方也欢迎指出,在此先行谢过。
最近在某网站上看到一个视频,是关于排序算法的可视化的,看着挺有意思的,也特别喜感。
不知道作者是怎么做的,但是突然很想自己实现一遍,而且用python实现特别快,花了一天的时间,完成了这个项目。主要包括希尔排序(Shell Sort)、选择排序(Selection Sort)、快速排序(Quick Sort)、归并排序(Merge Sort)等九种排序。
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
创建集合使用{} 或set()函数,但是如果要创建空集合只能使用set()函数,因为{}用来创建空字典。
图片/视频保存到自己服务器带来的问题? 1、 图片会重复,占用大量内存,要使用去重功能 2、 访问时会占用大量流量,影响使用效果
这个扩展很有意思,可以给你按字母大小排序(升序、降序),也可以进行排序+去重。而且还能将所有文本打乱顺序。
近期由于工作原因,需要一些数据来辅助业务决策,又无法通过外部合作获取,所以使用到了爬虫抓取相关的数据后,进行分析统计。在这个过程中,也看到很多同学爬虫相关的文章,对基础知识和所用到的技术分析得很到位
本文涉及到的Python第三方模块,共计五个:分词模块jieba,文字云模块wordcloud,画图模块matplotlib,用来处理背景图片的模块cv2,访问的模块requests,解析的模块bs4 这些模块均可通过pip方式进行安装
之前写过如何实现gif处理工具的案例,演示了效果和分析了实现的步骤,这篇就来讲讲具体的代码实现。
骑电动车不戴头盔识别抓拍系统通过Python基于YOLOv7网络深度学习技术,骑电动车不戴头盔识别抓拍系统对现场画面中骑电动车不戴头盔识别抓拍包括骑乘人员和带乘人员。YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内,速度和精度都超过了所有已知的目标检测器,并在V100 上,30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。YOLOv7 是在 MS COCO 数据集上从头开始训练的,不使用任何其他数据集或预训练权重。
本文介绍了图像相似度检测技术的背景、原理、实现方法和关键点。首先介绍了图像相似度检测的意义,然后阐述了基于分块、特征提取、哈希、深度学习的方法,以及实现过程中需要注意的关键点。最后,总结了当前图像处理领域的发展趋势,包括特征提取、哈希、深度学习等方面的应用,并提出了改进点。
关于自动化办公,之前我思考过好久。到底什么是自动化办公,哪些属于能真正提高我们工作效率的知识,哪些所谓的python自动化办公项目又是伪需求?
大家好,今天这篇文章的主要内容是讲解以及使用一些myCobot 280 的配件,来了解这些末端执行器都能够完成哪些功能,从而帮助大家能够正确的选择一款适合的配件来进行使用。
人员跌倒识别检测系统通过Python+YOLO7网络模型算法,人员跌倒识别检测系统对现场画面中有人员倒地摔倒行为实时分析预警,人员跌倒识别检测算法模型发现则立即抓拍存档告警同步提醒后台值班人员及时处理。YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同,研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外,该研究提出的方法还专注于训练过程的优化,将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性,但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
曾几何时,「抠图」是一个难度系数想当高的活儿,但今天要介绍的这款神工具,只要 3 行代码 5 秒钟就可以完成高精度抠图,甚至都不用会代码,点两下鼠标就完成了。
1.网页文本智能提取;2.分布式爬虫;3.爬虫 DATA/URL 去重;4.爬虫部署;5.分布式爬虫调度;6.自动化渲染技术;7.消息队列在爬虫领域的应用;8.各种各样形式的反爬虫;
字典,大家都用得特别多,花括号包起来的,一个键一个值构成一个元素。集合和字典的表达形式是一样的。
上海智慧校园视频智能分析系统通过yolov7+python网络模型分析技术,上海智慧校园视频智能分析系统对校园内学生打架、翻墙、倒地、异常聚集、攀高等行为实时监测预警。YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同,研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外,该研究提出的方法还专注于训练过程的优化,将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性,但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
煤矿电子封条视频监控系统基于yolov7+python网络模型视频AI智能分析技术,煤矿电子封条视频监控算法模型对现场皮带撕裂、跑偏、皮带异物、堆煤等设备异常状态实时监控分析自动识别预警。YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同,研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外,该研究提出的方法还专注于训练过程的优化,将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性,但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
最近在做关于知识图谱方面的实验,需要一些数据,于是爬取了豆瓣上关于电影和书籍的信息。两天时间内共爬取20W+条数据,包括电影信息、电影演员信息、书籍信息、书籍作者信息,GitHub链接为https://github.com/weizhixiaoyi/DouBan-Spider。
相信大家看了代码就知道是怎么实现的了吧,代码中可能比较难理解的地方我也给出了相应的注释,大家赶快用代码去跑一跑。
auto-py-to-exe 是一个用于将Python程序打包成可执行文件的图形化工具。本文就是主要介绍如何使用 auto-py-to-exe 完成 python 程序打包。auto-py-to-exe 基于 pyinstaller ,相比于 pyinstaller ,它多了 GUI 界面,用起来更为简单方便
我终于找到了一个充分的借口可以在我的文章中显示猫猫了,哈哈!当然,你也可以利用它来显示图片。首先你需要安装 Pillow,这是一个 Python 图片库的分支:
Pandas数据处理3、DataFrame去重函数drop_duplicates()详解
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页:小嗷犬的博客 🍊个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。 🥭本文内容:Python 集合 ---- Python 集合 1.集合及基本操作 1.1 创建集合 1.2 利用集合去重 1.3 交集、并集、差集和补集 2.集合的常用方法 2.1 添加元素 2.2 删除元素 2.3 集合推导式 3.组合数据类型比较 ---- 1.集合及基本操作 集合类型与数学中集合的概念是一致的。它是由
什么是网络爬虫(也叫网络蜘蛛)?简单来说,是一种用来自动浏览万维网程序或脚本(网络爬虫的典型应用就是我们所熟知的搜索引擎)。既然如此,那么我们也可以写一个程序,用来自动浏览或者获取网页上的信息。本文将介绍利用python自带库编写一个简单的爬虫程序来获取网络信息。
Python 是一个简单易上手可读性强且功能强大的编程语言,它有一些独特的技巧和写法,可以在不影响可读性的情况下大大缩短我们的 Python 代码,让它看起来更加紧凑和高级。
导读:曾几何时,「抠图」是一个难度系数想当高的活儿,但今天要介绍的这款神工具,只要 3 行代码 5 秒钟就可以完成高精度抠图,甚至都不用会代码,点两下鼠标就完成了。
但在现在版权十分重视的时代,我们使用网络上的素材时,还得小心图片素材是否有版权,一不小心就侵权了。
距离上次给男同学们分享爬虫福利已经有一年多了,福利就自己在博客翻下,现在再分享个大佬的爬虫项目,可以爬取mm131、mmjpg、妹子图等各大美女图片站,然后下载图片后,自动帮你发布并搭建一个属于你自己的图片站,该项目作者也在长期维护,貌似正在对接OneDrive,还是很不错的,如果营养快线多的可以自己搭建个慢慢欣赏吧。
公众号:AI悦创,博客原文:https://www.aiyc.top/1914.html
可能你是一名安全员,正在追踪写过威胁邮件或侵入他人公司系统的嫌疑人。你想过如何获得IP地址的地理位置在哪里吗?想过你正在使用的代理服务器是否在本地范围内吗?你肯定有与你通信人的IP地址,但想过要知道他
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