银行卡的数据集比较难找,现将近期收集整理的一些免费分享给大家,可用用于深度学习的模型训练等,一共包含3种类型的近千张数据.

提供一种基于QVTKOpenGLNativeWidget的自定义三维交互窗口，允许用户根据需要设置View的类型，包括轴测图，左/右视图，前/后视图等视图类型。

提供一种三维交互窗口中的绝对坐标系创建方式，包括绝对坐标系（x,y,z轴以及xy,yz,xz平面）。

这是 ShowMeAI 持续分享的『随书代码』系列，文件是《ML Recipe》的随书代码。 ◉ 简介：原书包含自然语言处理、图像与文字、计算机视觉三个部分，具有相当的专业深度，对于学习者和有一定经验的从业者都是适用的，对于建立深度学习模型并解决实际任务来说，都是有帮助的。 ◉ 目录： Natural language processing / 自然语言处理 - Named entity recognition / 命名实体识别 - Masked language modeling / 掩码语言建模 - Machine translation / 机器翻译 - Causal language modeling / 概率语言建模 Image & Text / 图像与文字 - Image captioning / 看图说话 Computer vision / 计算机视觉 - Image classification / 图像分类 - Image segmentation / 图像分割 - Object detection / 目标检测

传统的火灾检测系统由于传感器受环境影响较大导致效果较差。针对这一问题，文中基于图像处理技术，结合红外基础理论、双目立体视觉测距理论和开源计算机视觉库（OpenCV）设计并实现了一套火灾火源定位及检测系统。该系统能根据红外测温、轴向比判别、内外焰判别、形状不规则判别等算法，对火灾燃烧时出现的典型图像特征进行检测和报警，并能仿照双目视觉定位原理对火源进行定位与跟踪。该系统经过实验测试，检测和定位效果良好，能为类似的火灾检测系统的设计提供技术参考。

计算机视觉的作业1，检测图片中红细胞的数量，如假包换的答案，参数还是要自己调

这是 ShowMeAI 持续分享的速查表系列！本系列速查表包含 200 多张知识卡片，分为『计算机科学』『机器学习』『计算机视觉和深度学习基础』『计算机视觉和深度学习精选专题』4个主题，用以回顾多年的 ML 研究、课程和学习中的所有内容，并为机器学习工程师的面试做准备。 这个文件是『计算机视觉和深度学习精选专题』主题（其他部分的下载链接见评论区），包含以下部分： Object Detection / Segmentation（目标检测，目标分割） Generative Modeling: GANS and VAEs（生成模型） Data Imbalance（数据不平衡） Few-Shot Learning Explainable AI（可解释人工智能） Security / Adversarial Attacks Efficient Deep Learning（高效深度学习） 3D Deep Learning（3D深度学习） Full Stack Deep Learning（全栈深度学习） Machine Learning Implementation（机器学习实现）

这是 ShowMeAI 持续分享的速查表系列！本系列速查表包含 200 多张知识卡片，分为『计算机科学』『机器学习』『计算机视觉和深度学习基础』『计算机视觉和深度学习精选专题』4个主题，用以回顾多年的 ML 研究、课程和学习中的所有内容，并为机器学习工程师的面试做准备。 这个文件是『计算机视觉和深度学习基础』主题（其他部分的下载链接见评论区），包含以下部分： Low Level / Classical Techniques in Vision And Image Processing（视觉和图像处理中的低层次/经典技术） Deep Learning Fundamentals（深度学习基础） Seminal & Foundational Topics in Deep Learning（深度学习中的标志性和基础性课题） Neural Networks Designed for Sequential Data （为序列数据设计的神经网络 Transfer Learning（迁移学习） Unsupervised & Self-Supervised Learning（无监督和自我监督的学习）

这是 ShowMeAI 持续分享的速查表系列！本系列速查表包含 200 多张知识卡片，分为『计算机科学』『机器学习』『计算机视觉和深度学习基础』『计算机视觉和深度学习精选专题』4个主题，用以回顾多年的 ML 研究、课程和学习中的所有内容，并为机器学习工程师的面试做准备。 这个文件是『计算机科学』主题（其他部分的下载链接见评论区），包含以下部分： PL Fundamentals（PL基础知识） Data Structures & Algorithms（数据结构和算法） Bit Manipulations（位操作） Time/Space Complexity（时间/空间复杂度）

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