本文主要是介绍行人重识别基础系统学习，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
罗浩
https://zhuanlan.zhihu.com/p/31921944
学习视频
https://www.bilibili.com/video/BV1Pg4y1q7sN?p=12
这篇关于行人重识别基础系统学习的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
相关文章
HarmonyOS学习(七)——UI（五）常用布局总结
自适应布局 1.1、线性布局（LinearLayout） 通过线性容器Row和Column实现线性布局。Column容器内的子组件按照垂直方向排列，Row组件中的子组件按照水平方向排列。 属性说明space通过space参数设置主轴上子组件的间距，达到各子组件在排列上的等间距效果alignItems设置子组件在交叉轴上的对齐方式，且在各类尺寸屏幕上表现一致，其中交叉轴为垂直时，取值为Vert
Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧
Ilya（不是本人，claude AI）在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。 以下是详细的内容： 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用
不懂推荐算法也能设计推荐系统
本文以商业化应用推荐为例，告诉我们不懂推荐算法的产品，也能从产品侧出发， 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品，看到算法二字，多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法（注：传统是指科班出身的产品都会接触过）。但对于推荐算法，多数产品对着网上搜到的资源，都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后，更是加大了理解的难度。 但，不了解推荐算法，就无法做推荐系
基于人工智能的图像分类系统
目录 引言项目背景环境准备 硬件要求软件安装与配置系统设计 系统架构关键技术代码示例 数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言 图像分类是计算机视觉中的一个重要任务，目标是自动识别图像中的对象类别。通过卷积神经网络（CNN）等深度学习技术，我们可以构建高效的图像分类系统，广泛应用于自动驾驶、医疗影像诊断、监控分析等领域。本文将介绍如何构建一个基于人工智能的图像分类系统，包括环境
水位雨量在线监测系统概述及应用介绍
在当今社会，随着科技的飞速发展，各种智能监测系统已成为保障公共安全、促进资源管理和环境保护的重要工具。其中，水位雨量在线监测系统作为自然灾害预警、水资源管理及水利工程运行的关键技术，其重要性不言而喻。 一、水位雨量在线监测系统的基本原理 水位雨量在线监测系统主要由数据采集单元、数据传输网络、数据处理中心及用户终端四大部分构成，形成了一个完整的闭环系统。 数据采集单元：这是系统的“眼睛”，
【前端学习】AntV G6-08 深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画（下）
【课程链接】 AntV G6：深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画（下）_哔哩哔哩_bilibili 本章十吾老师讲解了一个复杂的自定义节点中，应该怎样去计算和绘制图形，如何给一个图形制作不间断的动画，以及在鼠标事件之后产生动画。（有点难，需要好好理解） <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title>06
嵌入式QT开发：构建高效智能的嵌入式系统
摘要： 本文深入探讨了嵌入式 QT 相关的各个方面。从 QT 框架的基础架构和核心概念出发，详细阐述了其在嵌入式环境中的优势与特点。文中分析了嵌入式 QT 的开发环境搭建过程，包括交叉编译工具链的配置等关键步骤。进一步探讨了嵌入式 QT 的界面设计与开发，涵盖了从基本控件的使用到复杂界面布局的构建。同时也深入研究了信号与槽机制在嵌入式系统中的应用，以及嵌入式 QT 与硬件设备的交互，包括输入输出设
JAVA智听未来一站式有声阅读平台听书系统小程序源码
智听未来，一站式有声阅读平台听书系统 🌟 开篇：遇见未来，从“智听”开始 在这个快节奏的时代，你是否渴望在忙碌的间隙，找到一片属于自己的宁静角落？是否梦想着能随时随地，沉浸在知识的海洋，或是故事的奇幻世界里？今天，就让我带你一起探索“智听未来”——这一站式有声阅读平台听书系统，它正悄悄改变着我们的阅读方式，让未来触手可及！ 📚 第一站：海量资源，应有尽有 走进“智听
阿里开源语音识别SenseVoiceWindows环境部署
SenseVoice介绍 SenseVoice 专注于高精度多语言语音识别、情感辨识和音频事件检测多语言识别： 采用超过 40 万小时数据训练，支持超过 50 种语言，识别效果上优于 Whisper 模型。富文本识别：具备优秀的情感识别，能够在测试数据上达到和超过目前最佳情感识别模型的效果。支持声音事件检测能力，支持音乐、掌声、笑声、哭声、咳嗽、喷嚏等多种常见人机交互事件进行检测。高效推