计算机视觉

计算机视觉学习之路------你想要的都在这里了 (根据自己的学习进度后期不断更新哟！！！) 一、OpenCV+TensorFlow入门人工智能图像处理基础 1.anaconda一站式环境的搭建（anaconda、tensorflow、opencv） 2.两个问题解答、opencv、tensorflow、numpy、matplotlib的基本使用 3.图像处理之几何变换 二、OpenCV学习 三、TensorFlow学习 四、Numpy学习 五、matplotlib学习 持续更新中。。。。。。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4374048/blog/4437738

近日，Guide2Research 网站发布了 2020 年度全球计算机科学和电子领域顶级科学家排名。该排名旨在为学术社区提供更多可见性，让更多人了解计算机科学领域影响力较大的研究贡献。 该排名收集了 6000 余名科学家的资料，并按照 h-index、DBLP、引用量等多项指标进行评估，从中选出了 top 1000 科学家。 国家/地区与机构排名 这份最新计算机科学家排名反映出了以下几点事实： 该排名中美国科技学家数量依旧占主导地位，其中 616 名学者入选，占总数量的 61.6%。在前 1% 的 10 位科学家中，有 8 位来自美国（其余两位来自加拿大）。与 2018 年榜单上的 621 位科学家相比，美国占主导地位的情况并无太大变化。 其他占比较高的国家依次是英国（55 名，占比 5.5%）、德国（38 名，占比 3.8%）、加拿大（37 名，占比 3.7%）、瑞士（34 名，占比 3.4%）。 亚洲上榜科学家数量呈现显著增长，共有 55 名科学家上榜，而 2018 年这一数字只有 37。 德国和法国的上榜科学家数量出现下滑，其中德国从 2018 年的 44 名科学家下降到了 38 名，法国从 2018 年的 17 名下降到 14 名。 2020 年全球计算机科学和电子领域 top 1000 科学家排名中，不同国家/地区的上榜人数。 2020 年，MIT 共有 44

目录 一、前言 二、OpenCV基础结构 0、引入 1、基础结构都有啥 2、类型简述 0.介绍 1.Complex 2.Point_ 3.Point3_ 4.Size_ 5.Rect_ 6.RotatedRect 7.Range 8.Scalar_ 9.KeyPoint 10.DMatch 11.TermCriteria 三、Point_ 1、定义 1.构造函数 2.基本操作 3.成员变量 4.使用时的数据类型 2、常用方法 1.构造函数 2.常用基本操作 四、Size_ 1、定义 1.构造函数 2.基本操作 3.成员变量 4.使用时的数据类型 2、常用方法 1.构造函数 2.常用基本操作 重要！说在后面的话 一、前言 上一篇文章，我们讲了Mat类，Mat类是最重要的基础结构，没有之一，因为所有的操作，都是基于你先定义了一个Mat类，然后再做深入操作。但是在OpenCV中，不仅仅有Mat类一个基础结构。 除了Mat类之外，还有哪些基础结构，他们有哪些基本用法呢 ？接下来就跟我一起走进这节课，来了解更多的基础结构吧！ 给大家的小建议 ： 这一部分其实在后面的使用中并不是特别的重要，但是作为讲解，必须要放在这里讲解，如果你是初学者，你可以跳过这一部分的内容 。 所以，对这一部分的内容，推荐这几种方式阅读： 1.兴趣了解，看一下，了解一下； 2.学到后面，用到一个没有见过的类型

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 一夜之间，大家仿佛都清心寡欲了起来。 最近在群里分享点吃的用的，偶尔还有人捧场。如果是首饰衣服，先商业互吹一番“好看”，紧接着就是“去年买的衣服都穿过了吗”“工作都没了还买什么包”“别看了拼夕夕差一刀帮我砍一下”等的灵魂拷问…… 搁半年之前，这么勤俭持家的场面都是不可能出现的。哪怕刚刚裸辞，女人们也敢刷信用卡买下新款裙子，美其名曰“换种姿态迎接新生活”。 结果“黑天鹅”“灰犀牛”齐齐到来，没有“报复性收入”的普通人，也开始老老实实面对惨淡的生活，将消费欲望降到最低。 当大家开始寻找不花钱就可以得到的快乐，许多“AI期货”也就“穿仓”了。说人话就是，那些靠AI描绘的商业蓝图，合理审视比盲目追捧的声音更大了。 穿衣AI，就是其中一个。 AI搭配师：逮不着耗子，当不了好猫 用AI给消费者搭配服饰鞋帽、口红妆容等等，从2017年AI浪潮兴起开始，就被安排进了技术大厂的开发周期表。 某猫上线了FashionAI，通过电商平台上的潮人搭配方案，基于属性、颜色、风格、细节等维度，可以为一款单品匹配到最适合的穿搭方式。官方说辞是，1秒钟能为消费者提供与其相符的100套穿搭建议。 某狗也奋勇争先，成立时尚科技研究院用户只要将衣服放到Mirror+智能搭配产品前

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 刚刚宣布面向全美企业开卖的机器狗Spot又升级了！这次，波士顿动力准备给狗子装上一只机械手臂。 前几天宣布发售53万一只的Spot的时候，广大网友就呼唤着能不能把狗子带回家撸，让机器狗帮我洗衣做饭，现在，这个愿望有望成真了。 近日，波士顿动力公司创始人Marc Raibert分享了对Spot的未来展望。他表示，不出几个月，公司将开始向对移动操纵系统感兴趣的企业客户出售配备有机械臂的Spot。最终，该公司希望将Spot推广到家用市场，甚至可以洗衣做饭照顾人类。 安上机械臂的Spot＝鸵鸟？？？ 先一起看看装上机器臂的Spot长啥样！ Spot的正面、背面和侧面均设有摄像头，可帮助其进行导航、自动行驶、全方位移动、上下楼梯以及穿越各种地形，每小时速度大约3英里，差不多相当于人类的步行速度。 它甚至还具有工程师所说的“鸡头”模式，也就是说，其机械臂的运动可以与身体脱钩，从而在身体运动时仍能保持机械臂的稳定姿态。 是时候展现真正的技术了！给你瞅瞅什么叫“头不动我动”。 话说安上“鸡头”的Spot突然就不那么可爱了，完全不像是只狗子，这分明就是一只鸵鸟啊。 虽然有了机械臂的Spot可能颜值急剧下滑，但是非常实用啊！这种可拆卸的手臂配件对于Spot来说可太重要了。 而且波士顿动力也是认真的

　　随着科技进步，越来越多的工作将被人工智能取代。但是，真正的“程序员”其实是“设计师”——他们要把一个产品的想法和概念，落到实处成为真正可以执行的功能。如果说计算机行业饱和，那只能说门槛逐步提升，靠从网上复制粘贴代码的“程序员”，可能会被淘汰甚至在未来被AI取代；而掌握着核心技术、通晓编程的底层原理的程序员，无论时代发展到什么程度，永远是市场最需要的人才。 回答一： 　　从上个世纪90年代末期开始，中国的互联网开始高速发展，这时候中国的IT人才缺口很大，所以中国的各大高校都开始设立计算机及相关专业，慢慢的计算机在各大高校基本都已经普及了，没有开设计算机相关专业的高校很少。 　　所以，每年计算机专业的毕业生也很多。随着社会的发展，信息产业也越来越得到国家的重视，互联网企业在社会中扮演者越来越重要的角色。由此衍生出的是互联网科技公司的从业者的薪资水平比其他行业高出很多。这就使得其它各行各业的从业者也纷纷转战计算机行业，计算机确实已经烂大街了。 回答二： 　　学计算机的确实已经烂大街了，但是“学”计算机不等于“懂”计算机。现在只要稍微可以跟上这个时代的人，对计算机更定都不陌生。再加上近几年社会对懂计算机的人才可是趋之若鹜，可以说只要计算机玩的溜。在现在这个社会上活的还是比较滋润的。什么高工资，高福利，高层次都通通不在话下。 　　为了顺应这个趋势，几乎所有的大学都会增加一门计算机系

#边缘计算阅读周# 读书的人，有梦可做。 边缘计算社区联合6大出版社邀您一起阅读， 一起做追梦人。 今天推荐的书是 电子工业出版社 博文视点 推出的边缘计算佳作 《边缘计算 方法与工程实践》 ，这本书张骏老师主编，几位作者都是英特尔背景，这本书以工程实践为导向，详细阐述和分析了边缘计算的整体技术细节。对边缘计算的概念、原理、基础架构、软件架构、安全管理等方面都进行了深入剖析，并对业界的发展现状进行了全面介绍。 以下为书里的边缘计算与自动驾驶部分篇章，阅读一下， 文末有惊喜。 自动驾驶 自动驾驶是新一轮科技革命背景下的新兴技术，集中运用了现代传感、信息与通信、自动控制、计算机和人工智能等技术，代表着未来汽车技术的方向，也是汽车产业转型升级的关键，是目前世界公认的汽车发展方向。据麦肯锡预测，2030年售出的新车中，自动驾驶汽车的比例将达到15%。 其实早在20世纪80年代，在美国国防部先进研究项目局的支持下，自动驾驶技术的研究热潮就已经掀起。1984 年，卡耐基梅隆大学研发了全世界第一辆真正意义上的自动驾驶车辆，该车辆利用激光雷达、计算机视觉及自动控制技术完成对周边环境的感知，并据此做出决策自动控制车辆，在特定道路环境下最高时速大约31km/h。 2014年，国际汽车工程师协会（SAE International）制订了一套自动驾驶汽车分级标准， 将汽车智能化水平分成 6 个等级

我的个人 微信公众号： Microstrong 微信公众号ID： MicrostrongAI 微信公众号介绍：Microstrong(小强)同学主要研究机器学习、深度学习、计算机视觉、智能对话系统相关内容，分享在学习过程中的读书笔记！期待您的关注，欢迎一起学习交流进步！ 知乎主页：https://www.zhihu.com/people/MicrostrongAI/activities Github：https://github.com/Microstrong0305 个人博客：https://blog.csdn.net/program_developer 169. Majority Element Given an array of size n , find the majority element. The majority element is the element that appears more than ⌊ n/2 ⌋ times. You may assume that the array is non-empty and the majority element always exist in the array. Example 1: Input: [3,2,3] Output: 3 Example 2: Input: [2,2,1,1,1,2,2]

作者|PRANAV DAR 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 开源数据科学项目会给你的简历增加很多价值，帮助你在面试中脱颖而出 这里有7个开源数据科学项目 介绍 我要给你一个建议。我希望在我开始数据科学职业生涯的时候曾有人给过我这个建议。 当我在数据科学中穿越充满障碍的旅程时，我认为具备所有的条件（或者我认为是这样的），但似乎有些事情不对劲。我经历了一番挣扎才找到我的缺陷。 我提出的与面试官期望的差距在于数据科学项目的经验。 数据科学项目给你的简历增加了很多价值，特别是如果你是个初学者。大多数新人都会获得认证证书，但增加开源数据科学项目将使你在竞争中获得显著优势。 相信我，开源数据科学项目数量多到惊人。 在这里，我列出了6月份创建或发布的顶级开源数据科学项目列表。这是我每月项目系列的一部分，在这个系列中，我展示了GitHub上开源的最佳数据科学项目。 我根据项目领域将其分为三类： 机器学习 计算机视觉 其他开源数据科学项目，其中包括一个很棒的数据集 让我们分别看一下每个类别。 开源机器学习项目 这些机器学习的项目。我们将在这里介绍与机器学习相关的三个有用的开源项目。你可以根据自己的兴趣选择一个项目，也可以尝试所有项目。 我试着让它们尽可能多样化，你可以看到一个关于机器学习论文的项目和另一个建立机器学习管道的项目。 带插图和注释的机器学习论文 链接：

　　机器之心报道 　　 参与：蛋酱、杜伟 　　 围观了一场动森里的学术会议，再次确定这游戏是真的卖亏了。 　　 　　筹备了三个月的动物森友会首届「AI 顶会」ACAI 2020，已于北京时间 7 月 24 日凌晨正式开幕。 　　本次 ACAI 2020 会议全程通过 YouTube 平台直播。虽然在直播过程中，主办方遇到了一点技术难题，但也很快得到了修复。 　　 　　在 Workshop 开始前，所有的参会者提前飞到了主持人的小岛上，并进入主持人的房间做演讲准备。 　　每一部分包含四到五位演讲者，轮流上台演讲，场地位于主持人房屋的地下室，已经提前布置好了黄金椅、讲台和笔记本电脑，还有一台意式咖啡机。 　　 　　虽然是虚拟世界，但一部分前来参会的人仍然佩戴了口罩。 　　在一本正经的开幕致辞中，主持人表示：「很抱歉这场活动出现了一些延迟，但现在我很高兴地宣布 ACAI 2020 Workshop 现在正式开始。」 　　 　　 四大主题，十七场演讲 　　在 6 月 12 日摘要提交截止之后。上个月底，ACAI 2020 官方已经公布了接收列表和日程表，包括所有的演讲主题和讲者信息。 　　整场 Workshop 分为四大主题，分别是「人与 AI」、「自然语言理解」、「计算机视觉」和「游戏 AI」四大版块，共 17 场演讲。 　　第一个版块是「人与 AI」，共有四位演讲者。