PySDMs Python中的生态物种分布模型（SDM）的面向对象的类。 建模指标 物种分布的地理分类 包装布局 库代码本身 许可证，适用于此软件包 README.md-您现在正在阅读的README文件 -先决条件安装该软件包，通过使用PIP 安装程序脚本 /-单元测试 较长的说明： 物种分布建模（SDM）的面向对象的类。 PySDM在SDM框架的建模部分完成了大部分繁重的工作，其中的插值功能主要将地理分类步骤包装在面向对象的方式中。 省略了SDM工作流程的预处理步骤，主要是因为它们在R中更容易执行（请参阅examples /中Jupyter笔记本末尾的围兜链接）。 PySDM是为我的约书亚树和沙漠夜蜥蜴的气候变化影响研究项目而开发的。 职能 self.fit（）：使用PyCaret进行模型训练，考虑基于树的方法，神经网络和最佳子集选择软投票混合。 需要一个具有分类目标和数字说

Object.defineProperty() 方法直接在一个对象上定义一个新属性，或者修改一个已经存在的属性， 并返回这个对象。下面这篇文章主要给大家介绍了关于使用Object.defineProperty如何巧妙找到修改某个变量的准确代码位置的相关资料，需要的朋友可以参考下

实时对象跟踪： 定期获取网络摄像头提要 将 RGB 图像帧转换为 HSV 图像帧 过滤、侵蚀和扩张输入流 对于所有过滤的对象，查找轮廓 近似多边形的轮廓并绘制边界框 使用对象中心和边界框，跟踪对象 棕色钱包： 纸杯蛋糕盒： 绿色李施德林 PocketMist： 蓝绿色瓶盖： 白色火警： 白色贴纸：

BO（business object）由浅入深学习，一直找bo资源现在打包上穿

实时物体检测应用 Web应用程序，用于通过Web浏览器对视频流进行实时对象检测。 安装 创建并激活虚拟环境，如下所示： $ cd cloned/directory/ $ python -m venv env $ env/Scripts/activate 安装并激活环境后，请安装所有依赖项： $ pip install -r requirements.txt 之后，您可以运行以下命令并在浏览器上以访问该应用程序。 $ python application.py 观察：该应用程序仅在Google Chrome上进行了测试。 下载型号 要下载yolov3.weights ，只需运行： $ cd models/ $ python dl-weights.py 用法 摄像头预览：启用和禁用网络摄像头预览。 运行检测模型：启用和禁用检测模型。 曝光：增加或减少相机曝光的按钮停止1。

YOLO宠物 YOLO实时宠物检测和识别 用于使用或测试 从我们的下载经过训练的体重文件，或者自己进行训练。 克隆项目 git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet 修改yolo源代码 vim examples/yolo.c 创建一个新的标签字符串数组。 char *pet_names[] = {"Abyssinian", "Bengal", "Birman", "Bombay", "British_Shorthair", "Egyptian_Mau", "Maine_Coon", "Persian", "Ragdoll", "Russian_Blue", "Siamese", "Sphynx", "american_bulldog", "american_pit_bull_terrier", "basset_h

OpenCV追踪器 从头开始实现对象跟踪器

使用目标检测的Deep-CNN模型 在这种情况下，使用预训练的卷积神经网络（CNN）MobileNet SSD（单发多盒检测器）模型来检测对象，并通过在对象上方添加一个包含对象名称的框来将对象定位在图像边界内等级和准确性。 mobilenet-ssd模型是旨在执行对象检测的Single-Shot Multibox Detection（SSD）网络。 通过使用SSD，我们只需要单张拍摄即可检测图像中的多个对象。该模型是使用Caffe *框架实现的。 要运行代码，只需运行RUN：python object_detection_image.py或python realtime_object_detection.py

埃斯甘 模型架构 增强和检测 低分辨率影像与侦测 超级解决影像与侦测 高分辨率地面真理图像和边界框 依赖关系和安装 Python 3（建议使用Anaconda） PyTorch> = 1.0 NVIDIA GPU + CUDA Python软件包： pip install -r path/to/requirement.txt 训练 python train.py -c config_GAN.json 测验 python test.py -c config_GAN.json 数据集 从此处下载数据集。 这是创建自定义图像补丁的GitHub存储库。 从此处下载预制数据集， 此脚本可与预制数据集一起使用，以创建高/低分辨率和双三次图像。 确保将注释文件（.txt）复制到HR，LR和Bic文件夹中。 编辑JSON文件 需要根据用户目录更改以下JSON文件的目录。 有关详细信息，

Device Object Viewer 查看内核设备对象的工具