可穿戴设备作为把多媒体、传感器和无线通信等技术嵌入人们的衣着或配件的设备，广泛用于娱乐、运动和医疗健康等领域，可支持手势和眼动操作等多种交互方式。作为消费电子业面临的又一个新发展机遇，可穿戴设备经历了从概念火爆到实际产品大量普及的过程之后，行业市场一直稳步成长。 据统计，2019年全球可穿戴技术产品市场的规模超过了500亿美元，是2014年的2倍以上，可以说可穿戴设备已成为过去5年来消费电子领域

数字图像1. 图像像素： 像素是分辨率的单位。像素是构成位图图像的基本单元，每个像素都有自己的颜色。 分辨率： 又称“解析度”，图像的分辨率就是单位英寸内的像素点数。单位是PPI（Pixels Per Inch） PPI表示的是每英寸对角线上所拥有的像素数目（w：宽度像素数，h：高度像素数，di：屏幕尺寸），屏幕尺寸指的是对角线长度 在生活中经常混淆分辨率与清晰度的关系以及分辨率与屏幕尺寸

文章目录 【深度学习】数形结合的图像处理（文末介绍了一种新型网络） 前言： OpenCV介绍 1 读取图像 2 修改图像尺寸 3 矩阵操作处理图像 3.1 剪切图像 3.2 二维码转矩阵代码（部分） 4 使用Open cv抠图代码（部分） 5 EfficientNet 5.1 相关介绍 5.2 如何高效的进行多尺度特征融合(efficient multi-scale

IGBT全球缺货成香饽饽，对从业者来说是红利期到了吗？ IGBT（绝缘栅双极型晶体管）是一种广泛应用于电动汽车、太阳能光伏、高速铁路等领域的高压功率半导体器件，近期出现了严重的供不应求的现象，不仅价格上涨，而且难以采购。据报道，IGBT陷入大缺货，缺货问题至少在2024年中前难以解决。此前有消息称，部分厂商IGBT产线代工价上涨10%。这究竟是什么原因导致的呢？ 一、IGBT是什么？ 首先，我们先

【深度学习】Keras和Tensorflow框架使用区别辨析 文章目录 1 概述 2 Keras简介 3 Tensorflow简介 4 使用tensorflow的几个小例子 5 Keras搭建CNN 6 tensorflow和keras版本对应关系 7 TensorFlow 2.0中的tf.keras和Keras有何区别？为什么以后一定要用tf.keras？ 1 概述 Keras 已经被大规模采用

文章目录 FFmpeg参数主要参数音频参数其他参数格式值声音格式滤镜值常见命令查询命令录制命令录制视频录制声音录制音视频分解/复用命令处理原始数据命令提前YUV数据ffmpeg提取PCM数据滤镜命令裁剪与合并命令图片/视频互转命令视频转图片直播推/拉流直播推流直播拉流ffprobeFFmpeg参数主要参数 -i 设定输入流-f : 强制输入或输出文件的格式。 ffmpeg -formats 可以列

1、音视频通信音视频通信完整流程有如下几个环节：采集、编码、前后处理、传输、解码、缓冲、渲染等。 每一个细分环节，还有更细分的技术模块。比如，前后处理环节有美颜、滤镜、回声消除、噪声抑制等，采集有麦克风阵列等，编解码有H.263，H.264

  上篇文章，我们介绍了数字检测任务的数据集制作过程，接下来，我们就可以搭建模型，导入数据并开始训练了。但是在此之前，我们得先了解一些目标检测算法的基础概念。 一、边界框   目标检测的任务首先是检测物体的位置，所以我们必须约定一种表示位置的方法。通常我们使用包含目标的矩形框位置来描述目标的位置，这个矩形框就是边界框(bounding box, bbox)。图像处理领域通常使用原点在左上角的笛卡尔

  机器学习有两大任务：回归与分类。回归任务是我们求解一个函数式，使其能够对某一个输入有正确的输出，例如我们之前文章中介绍的房价预测，便是给定输入（面积），有正确地输出（正确地预测房价）。分类任务是要求机器对于给定的输入，能够正确地将其归类，比如猫狗识别，我们输入一个小动物，机器需要判定其是猫还是狗。两者本质上都是需要机器拟合出一个关系式，对于某一个输入能有正确的输出。不同的是，回归任务的输出可能

【深度学习】弱/半监督学习解决医学数据集规模小、数据标注难问题 文章目录 1 概述 2 半监督学习 3 重新思考空洞卷积: 为弱监督和半监督语义分割设计的简捷方法 4 弱监督和半监督分割的训练和学习 5 总结 1 概述 随着标注数据的大量增加，深度学习在图像分割方面获得了巨大地成功。然而，对于医学图像来说，标注数据的获取通常是昂贵的，因为生成准确的注释需要专业知识和时间，特别是在三维图像中。为了

掌握这 17 种方法，用最省力的方式，加速你的 Pytorch 深度学习训练。 近日，Reddit 上一个帖子热度爆表。主题内容是关于怎样加速 PyTorch 训练。原文作者是来自苏黎世联邦理工学院的计算机科学硕士生 LORENZ KUHN，文章向我们介绍了在使用 PyTorch 训练深度模型时最省力、最有效的 17 种方法。 该文所提方法，都是假设你在 GPU 环境下训练模型。具体内容如下。

一、学习目标 了解图片的通道与数组结构 了解使用numpy创建一个图片 了解使用numpy对图片的一般操作方法 目录 [python opencv 计算机视觉零基础到实战] 一、opencv的helloworld [python opencv 计算机视觉零基础到实战] 二、 opencv文件格式与摄像头读取 如有错误欢迎指出~ 二、了解numpy对图像的编辑 2.1 了解zeros方法的使

经济学家让·夏尔·罗歇在《双边市场中的平台间竞争》一文最早给出了公认的平台定义：双边（更一般地说是多边）市场是一个或几个允许最终用户交易的平台。今天AI产业同样有让·夏尔·罗歇所说的平台。这个平台让开发

接近传感器是一种能够在没有任何物理接触的情况下检测附近物体的存在的传感器。市场上有各种类型的接近传感器，但可以说这种设备通常通过发射电磁场或一束电磁辐射（例如红外线）并寻找 物体的变化来执行其物体存在检测任务场景或返回信号。接近传感器　　接近传感器根据其检测分为不同类别。一些接近传感器可用于检测材料；而有些则可用于检测不同的环境条件。 根据其物体检测方法，有四种广泛使用的接近传感器类型，以及一些较

前言在前面文章中提到，目标检测有两种方式，一种是one_stage（单阶段）如YOLO 一种是two_stage（双阶段）如Faster_Rcnn，Mask_Rcnn。之前介绍了Faster_Rcnn，这篇文章主要介绍YOLOV5 代码复现过程，以及配置文件的修改。 一、YOLO简介YOLO是目标检测的一种网络框架，检测速度非常快，适合做一些实时检测，YOLO现在经过几代版本的更迭，现在已经到了V

【深度学习】基于Pytorch的softmax回归问题辨析和应用(一) 文章目录1 概述2 网络结构3 softmax运算4 仿射变换5 对数似然6 图像分类数据集7 数据预处理8 总结 1 概述回归可以用于预测 多少 的问题。比如预测房屋被售出价格，或者棒球队可能获得的胜利数，又或者患者住院的天数。 事实上，我们经常对 分类 感兴趣：不是问“多少”，而是问“哪一个”： 该电子邮件是否属于垃圾邮件

6月10日，英特尔正式宣布，Lakefield处理器已从技术愿景推进成产品落地，PC创新的利器就此出鞘。伴随着这一创新，让我们回首上半年，PC的“5GHz”时代正在悄然揭开帷幕，英特尔也在不断精进一系列“大招”，致力于PC创新，让使用体验不断提升。那么，本期小编就带大家好好看一看，上半年都有哪些产品和技术的创新，下半年又有哪些值得期待。放大镜才能看清的Lakefield正式登场，PC创新添利器

码流、码率、采样率、比特率、帧速率、分辨率、高清视频的概念高清视频主要编码480P格式：720x480 720P格式：1280x720 【表现体

乘着“新基建”的东风，充电桩行业迎来大规模提速发展机遇期。近期一系列政策的发布更是为充电桩产业的快速、高质量发展吹响了集结号，为达成“车桩相随、智能高效”的充电基础设施体系规划目标加注了强大动能。据中

通用处理器是信息产业的基础部件，是电子设备的核心器件。计算机需要很多芯片，其中GPU、CPU、DSP芯片是三大核心芯片，本文主要讲讲CPU芯片，目前英特尔和AMD两家垄断全球八成以上CPU芯片的市场，国内厂商目前市场份额较小，仍在发展壮大之中。6月19日，上海兆芯集成电路有限公司发布首款国产CPU芯片“开胜KX－6000”，采用16nm设计工艺，在近似1mm的宽度里放置了6000万根导线，拥有4核和8核两个版本，每核主频首次达到3．0G赫兹。据悉，该CPU芯片采用X86架构，支持Windows XP到10