资源来自pypi官网，解压后可用。 资源全名：pypi_flow-19.7.55-py3-none-any.whl

基于python opencv人脸识别的签到系统前言先看下效果实现的功能开始准备页面的构建功能实现代码部分总结 前言 一个基于opencv人脸识别和TensorFlow进行模型训练的人脸实时签到系统，作者某二本大学里的末流学生，写于2019/09/，python学习期间。 今年7月份开始接触python的，最近闲着无事就开始做了这个人脸识别的系统，一开始的话就想着简单的弄下，就去了百度智能云用的api接口实现的，写完以后我就想为什么我不自己写一个人脸识别签到，不去调用百度api接口，然后就诞生了这个程序。 先看下效果 实现的功能 点击开始进行实时人脸打开识别签到 点击注册会跳到注册页面进

使用tensorflow过程中，训练结束后我们需要用到模型文件。有时候，我们可能也需要用到别人训练好的模型，并在这个基础上再次训练。这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据。看完本文，相信你一定会有收获！ 1 Tensorflow模型文件 我们在checkpoint_dir目录下保存的文件结构如下： |--checkpoint_dir | |--checkpoint | |--MyModel.meta | |--MyModel.data-00000-of-00001 | |--MyModel.index 1.1 meta文件 MyModel.meta文件保存的是图结构，meta文件是pb（pr

The conventional optical flow has a fundamental limitation in handling motion details and image registration. In this paper, we propose a Zernike moments descriptor matching based symmetric optical flow estimation for high-quality image registration and motion estimation, which is an integration strategy of descriptor matching of Zernike moments and symmetric optical flow estimation. Zernike moment has less information redundancy and low sensitivity to n

matlab程序( yalmip+cplex)复现自《二阶锥松弛在配电网最优潮流计算中的应用_陈怀毅》 最优潮流计算是电网规划、优化运行的重要基础。首先建立了配电网全天有功损耗最小化的最优潮流计算模型；其次结合辐射型配电网潮流特点建立支路潮流约束，并考虑配电网中的可控单元，包括分布式电源和离散、连续无功补偿装置，建立其出力约束，该模型为非凸非线性模型；然后通过二阶锥松弛将该模型转化为包含整数变量的二阶锥规划模型，采用YALMIP建模工具包以及cplex商业求解器对所建模型进行求解；最后通过对IEEE 33节点设计算例，验证了所用方法的有效性。

从预训练语言模型看句子嵌入 这是以下的TensorFlow实现： On the Sentence Embeddings from Pre-trained Language Models Bohan Li, Hao Zhou, Junxian He, Mingxuan Wang, Yiming Yang, Lei Li EMNLP 2020 模型 斯皮尔曼的罗 BERT-大型-NLI 77.80 BERT-大-NLI-last2avg 78.45 BERT大NLI流（仅目标，仅训练） 80.54 BERT大型NLI流程（目标，训练+开发+测试） 81.18 如有任何疑问，请联系 。 要求 Python> = 3.6 TensorFlow> = 1.14 准备 预训练的BERT模型 export BERT_PREMODELS= " ../bert_premodels " mk

最近在使用Tensorflow 实现DNN网络时，遇到一些问题。目前网上关于Tensorflow的资料还比较少，现把问题和解决方法写出来，仅供参考。 （1）将两个子模型的输出合并到一个通道，例如同时连接到一个全连接层如图 合并方法为 tf.concat()函数。此函数需要两个个参数 concat（0或1，[合并节点1，合并节点2] ）。0 或 1 代表节点合并的方式：0 代表合并后列相同，行增加；1 代表合并后行相同，列增加。 上图所示合并方法为： X_20 = tf.concat(1, [X_top, X_down]); （2）加载预训练好模型的部分参数。例如训练完成了一个五层网络，现在需

本文实例为大家分享了Tensorflow训练MNIST手写数字识别模型的具体代码，供大家参考，具体内容如下 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 # 输入层节点=图片像素=28x28=784 OUTPUT_NODE = 10 # 输出层节点数=图片类别数目 LAYER1_NODE = 500 # 隐藏层节点数，只有一个隐藏层 BATCH_SIZE = 100 # 一个训练包中的数据个数，数字越小 # 越接

PX4Flow固件 PX4 FLOW是一款智能相机，可直接在相机模块上处理光流。 它针对处理和输出图像进行了优化，仅用于开发目的。 其主要输出是〜400 Hz的UART或I2C流量测量流。 开发人员指南/工具链安装： ： 要获取帮助，请运行： make help 要构建，请运行： make archives # this needs to be done only once make 要通过PX4引导加载程序进行刷新（首先运行此命令，然后连接电路板）： make upload-usb 默认情况下，px4flow-v1_default已上传； 要上传其他版本，请运行： make upload-usb 其中是make help列出的px4flow目标之一。

matlab 视差图计算代码光流视差误差计算和可视化 该存储库通过基于真实值评估和可视化流误差和视差误差，为光流算法提供了比较工具。 该代码已在 MATLAB 中实现，它以一种易于使用的方式集成了计算、可视化和编程。 快速开始 为了快速理解基本概念和实现，运行 demo.m，它接受地面实况和估计的流量和视差图作为光流误差和视差误差计算和显示的输入。 光流数据集 请参阅这篇关于“光流算法的评估数据集和基准：综述”的评论论文，以选择优选数据集以用于特定任务和培训的关键实施： 用法 流程演示 flow_read() → 从 PNG 图像加载流场 F flow_visualization → 以 u 和 v 作为函数的输入显示光流的颜色图和可视化（这里 u 和 v 分别指流场的水平和垂直分量）并输出循环编码的 uint8 图像flow_error → 计算流场和地面实况之间的流量误差flow_error_image → 显示流场和地面实况之间的流动误差flow_write → 将流场 F 保存为 png 格式 立体声演示 disp_read() → 从 PNG 图像加载视差图 D stereo