一、开胃菜之一 ? 关于OpenCV的命名空间
OpenCV中的C++类和函数都是定义在命名空间cv之内的，有两种方法可以访问。第一种是，在代码开头的适当位置，加上usingnamespace cv;这句。
另外一种是在使用OpenCV类和函数时，都加入cv::命名空间。不过这种情况难免会不爽，每用一个OpenCV的类或者函数，都要多敲四下键盘写出cv::，很麻烦。
2024年10月03日
OpenCV中的C++类和函数都是定义在命名空间cv之内的，有两种方法可以访问。第一种是，在代码开头的适当位置，加上usingnamespace cv;这句。
另外一种是在使用OpenCV类和函数时，都加入cv::命名空间。不过这种情况难免会不爽，每用一个OpenCV的类或者函数，都要多敲四下键盘写出cv::，很麻烦。
2024年10月03日
OpenCV 中文版官方教程来了。
OpenCV是计算机视觉中经典的专用库，然而其中文版官方教程久久不来。近日，一款最新OpenCV4.1 版本的完整中文版官方教程出炉，读者朋友可以更好的学习了解OpenCV相关细节。教程来自objectdetection.cn。
最新Opencv-Python中文版官方文档：
http://woshicver.com
2024年10月03日
OpenCV 中文版官方教程来了。
OpenCV是计算机视觉中经典的专用库，然而其中文版官方教程久久不来。近日，一款最新OpenCV4.1 版本的完整中文版官方教程出炉，读者朋友可以更好的学习了解OpenCV相关细节。教程来自objectdetection.cn。
最新Opencv-Python中文版官方文档：
http://woshicver.com
2024年10月03日
道本虚无，虚无生万物，物皆虚化
深度学习框架TensorFlow（简称TF）道术：架构之道，实战之术，干货不水，系列文章之概念篇，分享之，望你喜欢。
1、数据流图（Data Flow Graph）：TF使用有向图描述数学运算过程，有向图的节点表示数据运算操作，有向图的边表示数据流向，数据沿着边的动态流动过程，构成了TF的基本工作原理。
2024年10月03日
在TensorFlow官网（https://tensorflow.google.cn/?hl=en，英文）上，这样描述TensorFlow：
2024年10月03日
本教程介绍如何使用 tf.Keras 时序 API 从头开始训练模型，将 tf.Keras 模型转换为 tflite 格式，并在 Android 上运行该模型。我将以 MNIST 数据为例介绍图像分类，并分享一些你可能会面临的常见问题。本教程着重于端到端的体验，我不会深入探讨各种 tf.Keras API 或 Android 开发。
下载我的示例代码并执行以下操作：
在 colab 中运行：使用 tf.keras 的训练模型，并将 keras 模型转换为 tflite（链接到 Colab notebook）。
2024年10月03日
本文主要介绍MoXing将数据的输入定义在input_fn方法中，并在mox.run时注册该方法。
基本方法：
def input_fn(mode, **kwargs):
...
return input_0, input_1, ...
mox.run(..., input_fn=input_fn, ...)
输入参数：
· mode: 当前调用input_fn时的运行模式，需要用户在input_fn中做好判断使用相应的数据集和数据集增强、预处理方法。
2024年10月03日
在TensorFlow中，多维数组（也称为张量）和自动微分是深度学习中非常重要的概念。今天，我们将学习如何在TensorFlow中使用多维数组，并了解自动微分的基本原理。
在TensorFlow中，张量可以有0维（标量）、1维（向量）、2维（矩阵）或更高维度。我们可以使用
2024年10月03日
TensorFlow.js是一个开源的硬件加速JavaScript库，用于训练和部署机器学习模型。支持如下：
在浏览器中开发ML
使用灵活直观的API，使用低级JavaScript线性代数库或高级层API从头开始构建模型。
在Node.js中开发ML
Node.js运行时下使用相同的TensorFlow.js API执行本机TensorFlow。
2024年10月03日
在本文中，我们将探索TensorFlow 2.0的10个特性。
从张量构建管道
>>> dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([8, 3, 0, 8, 2, 1])
>>> iter(dataset).next().numpy()
8