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每个事件的前 4 帧和事件后 12 帧的序列都需要有球坐标标签，打标签的时候需要注意。事件标签一共有三类：bounce，net，empty_event。，其数据集的标签主要有两个，乒乓球坐标文件。
2023-05-26 16:26:49
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原创 在python中调整非定帧摄像头的帧率
可调节帧率的工业摄像头，摄像头在商家给定的软件中可自由改变帧率进行视频保存，但是在python中拍摄视频时却默认以最低帧率拍摄，使用OpenCV中自带的设置帧率的方法将摄像头调整为60fps后，但最终拍摄出来的视频还是以30fps的摄像头拍摄，此时若以60fps的帧率保存的话，就会导致出现录制的视频出现自动加速的现象。
2022-12-12 11:39:28
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原创 虚拟环境中cuda和cudnn及pytorch和tensorflow的安装
虚拟环境中cuda和cudnn及pytorch和tensorflow的安装
2022-09-01 14:47:47
2678
原创 YOLO V1学习笔记
YOLO是一个经典的one-stage方法- “只看一次”，一个网络架构直接得出结果，速度非常快- 把检测问题转化为回归问题，一个CNN就搞定了- 可以对视频进行实时检测，应用领域非常广
2022-08-02 16:41:59
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原创 Fast-Rcnn和YOLO的区别及mAP值的计算
基于置信阈值来计算Precision和Recall，例如分别计算0.9，0.8，0.7，必须要给定一个阈值，这样才能将其他框排除掉。此时需要把所有阈值都考虑进来，mAP就是所有类别的平均(就是综合考虑所有P和R的情况，综合得出来的一个指标值)使用mAP综合衡量检测效果，单看Precision和Recall是不行的，因为Precision和Recall是成反比的关系。而mAP值即是P-R图的极大值所围成的图形的面积...
2022-07-25 15:06:14
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原创 用Python多线程实现低速处理器和高帧率摄像头的并行运行
我们确定的是摄像头不能停下来等视频帧的处理（也就是不能使摄像头帧率被动降低），摄像头要一直拍摄，而视频帧的处理是可以有等待的（比如要等摄像头拍摄完一段之后才能进行处理，摄像头没有录下来视频的时候没有视频帧，自然也就无法处理视频帧）。假设主线程中视频帧的运行帧率为30fps，摄像头帧率为60fps，如果使用单线程进行摄像头的数据采集和视频帧的处理，会导致摄像头出现停等现象而被动降帧，摄像头的帧率最终会降到和视频帧的运行帧率保持一致。最好的解决办法保持cpu的视频帧处理速率大于摄像头的帧率。......
2022-07-22 18:12:33
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原创 LGP (Local Gradient Patterns)特征匹配算法
**写在前面：**由于在读论文时看到了LGP算法，在网上没有找到相关原理解释，所以写篇博客记录一下，方便有需要的同学学习。LGP (Local Gradient Patterns)特征匹配算法的原理参考文献及文章主旨文献来源：Research on real – time tracking of table tennis ball based on machine learning with low-speed camera
2022-05-31 19:42:34
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原创 golang闭包的概念及例子
闭包的概念现在为止，闭包一共有两种说法：第一种说法认为闭包是符合一定条件的函数，其定义为：闭包是在其词法上下文中引用了自由变量的函数。第二种说法认为闭包是由函数和与其相关的引用环境组合而成的实体，其定义为：在实现深约束时，需要创建一个能显示表达引用环境的东西，并将它与相关的子程序捆绑在一起，这样捆绑起来的整体被称为闭包。为 函数+引用环境=闭包。显然第二种说法更确切，闭包只不过是在形式和表现上更像函数，实际上不是函数。函数和闭包的区别是：函数是一些可执行的代码，这些代码在函数被定义..
2022-04-19 11:28:08
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原创 用python实现算式的运算
用python实现算式的运算：利用栈将中缀表达式转化为后缀表达式，再对后缀表达式进行计算"""-*- coding: utf-8 -*-@Time : 2022/3/15 20:37@Author : wcc@FileName: arithmeticOperation.py@Software: PyCharm@Blog ：https://blog.csdn.net/qq_41575517?spm=1000.2115.3001.5343"""# 栈的结构class Stac
2022-03-16 14:47:25
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原创 机器学习之卷积神经网络
卷积神经网络卷积神经网络(CNN)：卷积+池化+全连接卷积：特征的自动提取局部特征提取训练中进行参数学习每个卷积核提取特定模式的特征卷积降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量卷积所进行的操作也可以说是加权求和的操作大矩阵称为原始图像， 橙色的部分的每个小框的右下角为卷积核为 原始图像 和 卷积核 点积运算之后得出的 卷积特征池化（下采样）： 降维的一种方式降低数据维度增强局部感受野提高平移不变性全连接：分类，并且可以换成KNN，决策树，SVM等分类算法特征提
2021-11-12 20:11:12
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原创 机器学习之自动编码机
自动编码机自动编码器就是一种尽可能复现输入信号的神经网络为了实现这种复现，自动编码器就必须捕捉可以代表输入数据的最重要因素，和主成分分析类似，找到可以代表原信息的主要成分一般的神经网络学习都是有标签的学习，根据当前计算的输出值和label之间的差去改变前面各层的参数，直到收敛。但是对于无标签的数据，神经网络无法进行反向传播进行训练，此时需要找到一个特征进行学习。无监督学习过程：将input输入一个encoder编码器，就会得到一个code，这个code也就是输入的一个表示增
2021-11-10 16:00:35
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原创 机器学习之深度学习
深度学习机器学习的本质：特征自动学习在机器学习中，获得好的特征是识别成功的关键一般而言，特征越多，给出的信息就越多，识别准确性会得到提升。但是如果特征多，那么计算的复杂度就会增加，探索的空间大，可以用来训练的数据在每个特征上就会稀疏。所以，深度学习需要解决的问题就是：让机器自动地学习特征。层次网络结构深度学习的本质上就是模拟人脑的思维方式。1981年由人脑视觉信息系统的信息处理机制发现，当瞳孔发现了眼前物体的边缘，而这个边缘指向某个方向时，这种神经元细胞就会活跃。视觉的层次性：
2021-11-10 15:59:01
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原创 机器学习之BP神经网络
BP神经网络是误差反向传播算法误差反向传播算法是根据权重，反推各神经元的误差：具体步骤为：当最终根据神经网络得到各个输出神经元的输出值后，分别根据输出值和真实值的差计算出每个输出神经元的误差，得到每个输出神经元的输出误差之后，根据每个输出神经元和前一层神经元连接的权值分别计算出上一个神经元的误差，依次类推，然后用梯度下降法修正相对应的权值。这就是误差反向传播算法。BP神经网络 = 多层感知机+误差反向传播（Back Propagation）学习算法即模型训练或者说连接权重的调整采用反向传播算法感
2021-10-26 13:05:51
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原创 机器学习之人工神经网络
人工神经网络研究人工神经网络研究的目的和意义：目的：探索和模拟人的感觉、思维和行为的规律，设计具有智能的计算机系统探讨人脑的只能活动，用物化了的只能来考察和研究人脑智能的物质过程及规律。意义：争取构造出尽可能与人脑具有相似功能的计算机，即ANN计算机研究出仿照神经系统的人工神经网络，将在模式识别、组合优化和决策判断等方面取得传统计算机所难以达到的效果。广义上的人工神经网络：是对人脑或者自然神经网络若干基本特性的抽象和模拟，以大量的具有相同结构的简单单元的连接，来模拟人类大脑的思维结
2021-10-26 13:05:06
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原创 机器学习之主成分分析
主成分分析（无监督降维）降维技术：特征选择：从一个特征的集合里面，挑选出相应的特征。是直接抽取特征提取：不仅仅是提取了，而是通过组合或运算的方式，从现有的特征中抽象出新的特征。注意这个新特征并不属于原本的特征集合。是需要加工特征选择会影响模型的效果在实验数据分析模块，数据可视化等也需要维数约简，因为一般可以可视化的数据通常为二维或者三维主成分分析就是把原有的多个指标转化为少数几个代表性较好的综合指标，这少数几个指标能够反映原来指标大部分信息（85%以上），并且各个指标之间保持独立，避免出现重
2021-10-24 15:26:25
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原创 机器学习之聚类算法
定义：将相似的事物进行归类，聚类分析又称为同质分组或者无监督分类，指吧数据分成不同的簇，每簇中的数据相似而不同簇之间的数据距离较远簇内文档之间应该彼此相似簇内文档之间差异大无监督意味着没有已标注好的数据集分类和聚类的区别：分类：是有监督的学习，且类别事先人工定义好，并且是学习算法输入的一部分聚类：是无监督的学习，在没有人工输入的情况下从数据中推理而得聚类的评价指标也是纯度，但这个纯度和决策树里面的纯度不同对于每一个簇ωk：找到一个类别Cj，该类别包含ωk中的元素最多，为nkj个，
2021-09-21 17:40:49
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原创 机器学习之相关与回归
相关(correlation)与回归(regression)分类问题研究的是离散值，而回归问题所研究的目标变量是连续值，可以根据回归曲线来预测数值变量之间的关系分为函数（回归）关系和相关关系回归是研究自变量与因变量之间的关系形式的分析方法，其目的为根据已知自变量（输入量）来估计和预测因变量（输出量）的值相关是反映事物之间的非严格的不确定的线性依存关系，其特点为：事物之间在数量上确实存在一定的内在联系，表现在一个变量发生数量上的变化，要影响另一个变量也相应的发生数量上的变化，不如劳动生产率和成本
2021-08-06 12:05:25
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原创 机器学习之决策树（Decision Tree）
决策树（Decision Tree）决策树又称为判定树，是数据挖掘中的一种重要的分类与回归方法，它是一种以树结构(包括二叉树和多叉树)形式来表达的预测分析模型是一种有监督的算法决策树有两种，一种是分类树（输入是离散的），一种是回归树（输入是连续的）决策树由节点和分支组成：（详情参考数据结构书本）节点分为三种：根节点，内部节点，叶节点分支：用于连接各个节点决策树分为以下结构：每个内部节点对应于某个属性上的测试(test)或者说是大类每个分支对应于该测试的一种可能结果每个叶节点对应
2021-07-26 15:07:52
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原创 机器学习之支持向量机
支持向量机其本质就是找到正确分类的一组线，也就是寻找一条y = kx+b的直线，使得这条直线距离最接近的点距离最远距离最接近的数据点称为支持向量（support vector），支持向量定义的沿着分割线的区域称为间隔（margin）以上所述只是二维下的情况，如果遇到三维、四维、五维或者更高维的更复杂问题，那么我们据需要找到一个超平面，使得它能够尽可能多的将两类数据点正确的分开，同时使分开的两类数据点距离分类面最远。由于支持向量机在分类的时候可能将分割线划分在一定的范围内分割效果会更好，但是
2021-07-22 14:45:25
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原创 机器学习之手写字识别(Knn算法应用)
手写字识别对手写字体图片进行识别最重要的一点就是要将其转化为二值化（就是就是将图像上的像素点或灰度值设置为0或1，其呈现就是非黑即白）后的数据，然后再进行处理，在手写体处理中，二值化就是有手写笔画的部分用1表示，其余部分用0表示（当然也可以根据自己所写的算法进行调整）手写字识别可以用很多种算法来计算，首先用Knn算法来实现：Knn算法进行手写数字的识别# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 2021/7/19 20:30# @Author : wcc# @
2021-07-20 15:31:17
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原创 机器学习之Knn算法
机器学习交通工具（无人机，自动驾驶）VR（虚拟现实）比特币，区块链定义：人工智能是研究开发用于模拟，延伸和扩展人的只能的理论、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门综合性交叉学科。弱人工智能：包含基础的，特定场景下角色型的任务，如Siri和AlphaGo机器人通用人工智能：包含人类水平的任务，涉及机器的持续学习。强人工智能：比人类更聪明的机器。机器学习是人工智能的一个领域深度学习又是机器学习的一个分支人工智能包括：思考方面：机器学习，自动推理，人工意识，知识表示听
2021-07-18 18:18:06
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原创 python学习
python学习python和C相异之处：书写格式（是以缩进形式，没有花括弧，不需要结尾的 ; ）：python循环中的循环体或者是if else 语句中的语句是没有花括弧括起来的，而是以 : 代替。python是严格按照缩进形式来表示层级关系，与yaml格式有点类似，这种书写方式可以有效避免if else语句的“悬挂”问题，体会以下两段代码在C和python中的异同:第一段：temp1 = 3if temp1>=2: print(">=2") if temp1&g
2021-07-14 10:47:39
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原创 mybatis学习与理解
mybatis学习mybatis框架：是一个框架，早期叫做ibatis，代码在githubmybatis是MyBatis SQL Framework for Java(sql映射框架)sql mapper：sql映射可以把数据库中的一行数据映射为一个java对象。一行数据可以看做是一个java对象。操作这个对象就相当于操作表中的数据Data Access Objects（DAOs）：数据访问，对数据库执行增删改查。mybatis提供的功能：提供了创建Connection，St
2021-02-28 23:45:33
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原创 mvc:default-servlet-handler 的理解
回顾以前的博客时看到了一句代码<mvc:default-servlet-handler/><!--这个配置可以不要-->这句代码时spring mvc的配置代码而这句代码是什么意思呢？首先要了解一个简单的配置配置org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet如果将DispatcherServlet请求映射配置为"/"，则Spring MVC将捕获Web容器所有的请求，包括静态资源的请求，Spring MVC会将它们当成
2020-05-19 08:30:13
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原创 Servlet与Ajax实现前后端交互
在做前后端数据交互的时候遇见了一些问题，记录如下：说明：jsp是已经引入jQuery过的前端代码如下所示：需要注意的是，dataType所规定的数据类型不是单向规定的，而是双向规定的，也就是无论是从前端向后台传输数据，还是从后台向前端传输数据，必定都是JSON类型的数据，否则报错，然后直接转到error，略过success <input type="button" id="inputObj" value="select"/> <script> $(function
2020-05-19 01:07:26
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原创 spring boot整合redis
进行spring boot 整合redis操作的前提是了解redis和spring boot的基本操作若不清楚这两项基本前提，请参考以下文章redis学习spring MVC入门spring入门首先新建一个maven工程，然后向pom.xml中添加一些基本依赖 <dependencies> <dependency> ...
2020-05-19 00:35:51
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原创 Spring boot 使用ajax前后端数据异步传输详解
因为我们是将数据以JSON 的形式传输的，所以，后端需要将前端传过来的JSON字符串转换为JSON对象，需要添加alibab的fastjson，构建这个测试的所有依赖如下 <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupI...
2019-12-03 21:47:31
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原创 关于Spring MVC返参数报406错误(Spring +Spring MVC+微信小程序(idea))
在做微信小程序开发的时候，当将从数据库内查到的多行数据以JSONObject对象包装成JSON数据返回微信小程序时，在前端接收时出现了406错误。经查询，406错误是因为前端无法解析后台的数据，我是用JSONObject作为返回类型直接返回前端，所以，就报错了，经过七八个小时的查询，终于明白了一件事，JSONObject类型不是JSON字符串数据，不能够被前端直接解析，JSONObject是一个...
2019-11-29 20:42:05
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原创 Redis核心
Redis第一部分Redis五大类型:字符串（String）、哈希/散列/字典（Hash）、列表（List）、集合（Set）、有序集合（sorted set）五种key的使用key 命名规则：除了“\n”和空格外，其余的都能作变量名称，名称长度不作要求key不能太长，太长查询慢key 的操作exists key：查询指定key是否存在del key1 key2 …keyn...
2019-09-25 19:01:12
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原创 解决spring boot只能用ModelAndView返回视图的问题
在学习spring boot时，遇到了一些问题，当我需要向前端发送一个视图的时候，return + 视图名无法返回视图，也就是前端无法打印出这个视图，只能以字符串形式将视图名打印到浏览器端,如图所示package com.wcc.spring_boot_testthymeleaf.Controller;import org.springframework.web.bind.annotatio...
2019-09-03 22:03:17
5572
原创 关于安装eclipse-oxygen以及其他版本出错的解决方法
1.是否安装了JDK2.如果已经装了JDK再装eclipse还是出错，可以换一种软件，尝试安装idea等IDE试试3.安装国内镜像https://www.eclipse.org/downloads/ ，步骤为（顺序）： 进入此页面之后，稍等一下，会弹出下载框，下载安装即可...
2019-09-02 13:17:56
659
转载 连接mysql8.0出现caching-sha2-password问题
在Navicat中出现这个问题并不是Navicat的问题，而是mysql的问题，可能在改my|.ini配置文件的时候动了关于password编码的地方，详情请参照此文章添加链接描述...
2019-09-02 13:02:42
508
原创 汉诺塔递归解法解析
如果想要将四个盘子从A柱移动到C柱，只需要将上面的三个小盘子移到B柱，将第四个也就是最底下的盘子移动到C柱，再将B柱上的三个小盘子移动到C柱即可。移动到B柱上的三个小盘不能一次性移动过去，要想将A柱上的三个小盘移动到B柱，则只需要将A柱上的两个小盘移动到C盘，再将A柱上的第三个盘移动到B柱，然后再将C柱上的两个小盘移动到B柱即为图1样式当然最上面的两个小盘也不能直接移动到...
2019-09-02 12:43:58
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原创 Java反射机制剖析
如果要进行深究，那首先必须要清楚java类的执行历程：1.编译：把源程序编译成.class文件2.加载：JVM装载.class，也就是类装载器装载类字节码3.最后进行连接附执行图一张什么是Java反射机制Java的反射机制是在程序运行时，能够完全知道任何一个类，及其它的属性和方法，并且能够任意调用一个对象的属性和方法。这种运行时的动态获取就是Java的反射机制。其实这也是Java...
2019-05-26 18:06:22
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原创 WebSocket的使用
websocket相当于一个连接客户端和服务器端的管道，可以长时间的进行保持，直到人工将管道通信关闭。它和servlet的不同之处就在于servlet进行浏览器和服务器进行数据交互时，servlet创建的通信管道需要频繁地进行创建和关闭，因为servlet中浏览器和服务器的一次通信就是一次request发送和一次response的返回，一次通信结束之后，立即关闭通道，不能持久保持。而恰恰也是web...
2019-05-18 18:22:16
723
原创 Spring+Spring MVC+微信小程序（IDEA）
看前须知：本项目是微信小程序占座系统，功能还没有写完，但是其他问题都解决的七七八八了。微信小程序端的与连接和传输数据及数据使用无关的js代码，wxml代码就省略不写了，只写最核心的代码，并且项目是基于注解和xml配置的，没有直接使用servlet类，都是封装好的，使用起来更加方便。首先，进行导入依赖，导入依赖的时候不要忘记打开网络，否则jar包无法下载 <!--spring mvc...
2019-05-15 21:45:40
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原创 Spring MVC
Spring MVCspring mvc：是spring框架的一个模块，spring mvc和spring之间无需通过中间层进行整合。spring mvc是一个基于mvc的web框架mvc：是一个设计模式，B/S中（Browser/Server，浏览器/服务器模式）mvc中的c：是用户通过发送request请求给服务器的控制器，也就是controller层，控制器请求模型进行处理，过然后控...
2019-04-25 20:53:43
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原创 Spring学习
什么是SpringSpring是一个开源框架，Spring是于2003 年兴起的一个轻量级的Java 开发框架，由Rod Johnson 在其著作Expert One-On-One J2EE Development and Design中阐述的部分理念和原型衍生而来。它是为了解决企业应用开发的复杂性而创建的。框架的主要优势之一就是其分层架构，分层架构允许使用者选择使用哪一个组件，同时为 J2EE...
2019-04-10 17:30:52
302
空空如也
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