長(zhǎng)距離傳輸下，如何讓USB信號(hào)“跑得更遠(yuǎn)、穩(wěn)如泰山”？你有沒(méi)有遇到過(guò)這樣的場(chǎng)景：工業(yè)相機(jī)明明性能強(qiáng)勁，卻因?yàn)殡x工控機(jī)太遠(yuǎn)，插上普通USB線就頻繁掉幀、通信中斷？或者在大型設(shè)備現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試時(shí)，控制柜…

YOLOv8適合新手嗎？計(jì)算機(jī)視覺(jué)入門者真實(shí)反饋 在人工智能浪潮席卷各行各業(yè)的今天，越來(lái)越多的新手開(kāi)發(fā)者開(kāi)始嘗試進(jìn)入計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域。但面對(duì)紛繁復(fù)雜的模型和環(huán)境配置，很多人剛起步就被“卡”在了第一步：裝不上PyTorch、CUDA版本不…

python賦值與復(fù)制 1、python中賦值常會(huì)出現(xiàn)的錯(cuò)誤 在Python中，賦值操作是將一個(gè)對(duì)象的引用賦值給一個(gè)變量。當(dāng)我們對(duì)一個(gè)可變對(duì)象進(jìn)行賦值操作時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)一些錯(cuò)誤。例如，我們創(chuàng)建一個(gè)列表a [1, 2, 3]，然后將a賦值給b&#xff…

原文：towardsdatascience.com/increase-trust-in-your-regression-model-the-easy-way-3349ee5f194c 我們必須知道我們的模型對(duì)其預(yù)測(cè)有多確定，才能做出明智的決策。因此，僅僅返回一個(gè)點(diǎn)預(yù)測(cè)是不夠的。它沒(méi)有告訴我們是否可以信任我們的模型?！?

從零構(gòu)建工業(yè)傳感器接口元件庫(kù)：Altium Designer實(shí)戰(zhàn)全解析 你有沒(méi)有遇到過(guò)這樣的場(chǎng)景？ 項(xiàng)目緊急，原理圖剛畫到一半，卻發(fā)現(xiàn)某個(gè)關(guān)鍵的儀表放大器在現(xiàn)有庫(kù)中找不到匹配封裝；或者好不容易找到了第三方提供的庫(kù)文件&…

如何將YOLOv8模型導(dǎo)出為ONNX格式？步驟詳解 在智能視覺(jué)系統(tǒng)日益普及的今天，一個(gè)訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型能否快速、穩(wěn)定地部署到目標(biāo)硬件上，往往決定了項(xiàng)目的成敗。尤其在邊緣計(jì)算場(chǎng)景中，從PyTorch這樣的訓(xùn)練框架遷移到TensorRT或Ope…

原文：towardsdatascience.com/in-depth-support-vector-machines-svms-for-linear-non-linear-classification-regression-2f743962bfee https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/b416af8b20708cae3a8d16cd89092bc0.png …

YOLOv8自動(dòng)標(biāo)注功能實(shí)現(xiàn)可能性探討 在智能視覺(jué)應(yīng)用快速擴(kuò)張的今天，一個(gè)被反復(fù)提及卻又難以根治的問(wèn)題浮出水面：數(shù)據(jù)標(biāo)注太慢、太貴、太依賴人力。無(wú)論是自動(dòng)駕駛公司需要識(shí)別道路上的每一輛自行車，還是工業(yè)質(zhì)檢系統(tǒng)要定位微小缺陷&#xff0c…