- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
智慧养殖数猪牛羊统计计数盘点系统
基于YOLO目标检测与Transformer时序分析架构的智慧养殖数猪牛羊统计计数盘点系统，正在为这一行业痛点提供高效解决方案。 cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))4 lab = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2LAB)5 filtered_detections.append(det)17 18 return filtered_detections四、性能对比与应用价值与传统人工盘点方式相比，智慧养殖数猪牛羊统计计数盘点系统在多个维度均有显著提升 五、未来发展方向随着技术进步，智慧养殖数猪牛羊统计计数盘点系统将向更智能化方向演进：个体识别能力：基于ReID技术实现牲畜个体识别，构建每头牲畜的数字档案，追踪其生长轨迹、健康状况。 智慧养殖数猪牛羊统计计数盘点系统不仅是技术工具，更是畜牧业数字化转型的重要载体。
9700编辑于 2026-04-11 - 来自专栏数据猿
超级猪周期拐点未到，用“数”养猪的春天却已来？
数据智能产业创新服务媒体 ——聚焦数智 · 改变商业 ---- 如今正是上市公司2021年业绩密集发布的时期，在猪价还在探底的背景下，生猪养殖行业内充斥着“心塞”，“首亏”和“预减”正笼罩在行业上空 猪价控制不了，养猪的长期生产成本却有望通过智慧化升级得到控制。所以即便目前猪价依旧在低位震荡，但并未阻止用“数”养猪的热潮。 京东农牧称这套智能养殖方案可以将生猪出栏时间缩短5-8天，将每头猪的饲养成本降低80元。 5万多家猪企依靠农信互联的养猪系统、饲料采集平台和生猪销售平台，降低采购成本，提高养殖效率。 目前，农信互联的猪联网覆盖5万多家猪场，服务近6000万头猪。 科技大厂涌入，传统猪企拥抱新科技，智能化能否改写养猪的竞争格局？答案是肯定的，但改变的过程也许不会很快。
59230编辑于 2022-05-19 - 来自专栏量子位
这个GAN没见过猪，却能把狗变成猪
甚至把狗变成猪也行： ? 问题来了，AI不可能生成它完全没有见过的照片，但是又不给它参考照片，那怎么满足要求呢？ 基于CLIP 答案就是借助CLIP的语义能力。
1.1K30发布于 2021-08-10 - 来自专栏CodeTime
薛定谔的猪
同理，如果只有猪4和猪5活着，其他猪都死了，那么一定是编号999的瓶子，因为死去的猪都要一个共通点，就是它们都喝过999号瓶子的水，而没死的猪一定没喝过999号瓶子。 答案是 2^2 =4 个瓶子，也就是状态数（2）的猪数量（2）次方。 7 C：瓶子4，瓶子5，瓶子6，瓶子7 当你按此分配，得到任意一种猪的生死状态后，即使不对照表格，也能通过排除法得到毒瓶子，有兴趣的朋友可以自行验算。 所以喝水策略为: 第一轮： A：瓶子1，瓶子4，瓶子7 B：瓶子3，瓶子4，瓶子5 第二轮： A：瓶子2，瓶子5，瓶子8 B：瓶子6，瓶子7，瓶子8 以此策略喂猪喝水，我们一定能通过猪最后的状态确定唯一的毒瓶子 总结： 猪的状态数为试验轮数+1，根据猪的状态数和猪的个数，可以确定最多能测试的瓶子数量，这是一个通用解。 终极 来自力扣的困难题：458.
81420编辑于 2023-03-08 - 来自专栏AI那点小事
风口的猪-中国牛市
题目描述 风口之下，猪都能飞。当今中国股市牛市，真可谓“错过等七年”。 输入数值范围：2<=n<=100,0<=prices[i]<=100 输入例子: 3,8,5,1,7,8 输出例子: 12 ---- 代码如下: public class Solution
41510发布于 2020-04-20 - 来自专栏全栈程序员必看
python猪脸识别_京东JDD猪脸识别比赛「建议收藏」
pig_face_recognition 京东JDD猪脸识别比赛 pytorch-baseline 1.运行环境 TeslaK20c集群单节点双卡 Red Hat 4.4.7-3 Python 2.7.13 cuda 8.0 cudnn 5.0 pytorch 0.3.0 2.从视频中截取出猪 用yolo-9000算法，人工打label后，对ffmpeg提取出的视频帧进行猪的目标检测，框出猪的主体部分，为后续分类做基础 5.测试结果 对测试数据集进行前向运算得到预测分类概率并保存。 6.提交结果 转换分数格式为所需格式并提交结果。
1K20编辑于 2022-06-24 - 来自专栏灰灰的数学与机械世界
非数竞赛专题三（5）
非数专题三 一元积分学 （5） 3.5 变限积分的应用 知识点：变限积分的几个公式 3.14 （南京大学1995年竞赛题） 求 \underset{x\rightarrow \infty}{\lim
61020编辑于 2022-11-23 - 来自专栏Python 爬虫
人均瑞数系列，瑞数 5 代 JS 逆向分析
“主动防护”，为各类 Web、HTML5 提供强大的安全保护。 在 K 哥往期的文章《人均瑞数系列，瑞数 4 代 JS 逆向分析》中，详细介绍了瑞数的特征、如何区分不同版本、瑞数的代码结构以及各自的作用，本文就不再赘述了，不了解的同志可以先去看看之前的文章。 Cookie 入口定位 本文案例中瑞数 5 代网站为：aHR0cHM6Ly93d3cubm1wYS5nb3YuY24vZGF0YXNlYXJjaC9ob21lLWluZGV4Lmh0bWw= 定位 Cookie 图片 后缀生成 本例中，请求头中有个 sign 参数，Query String Parameters 有两个后缀参数，这两个后缀和 4 代类似，都是瑞数生成的。 方法，先对传进去的参数做了一些编码处理，最后返回的是 hex_md5，和在线 MD5 加密的结果是一样的，说明是标准的 MD5。
4.4K30编辑于 2023-01-12 - 来自专栏全栈程序员必看
如何用猪脸识别降低死猪理赔成本？这支学生团队靠「进击的巨猪」打败了商业老兵
用猪脸识别技术降低死猪理赔成本 由于团队的题目是猪脸识别，最开始他们的商业构想也和大多数人一样，看到猪脸识别技术联想到通过监测猪的行为模式跟踪猪的健康状况。 在电话调查后发现，猪的活动空间很小，这一想法很难落地。而在与养猪老板的电话交流中，团队发现当前死猪理赔流程繁琐，出险成本高，且存在骗保情况。 当前保险业的理赔流程是，养殖户发现死猪后向保险公司发送理赔需求，保险公司将需求同步给无害化处理厂，并派勘察员到现场核查情况。勘察员认定情况无误后，无害化处理厂回收员到达现场回收死猪。 具体说来，团队利用猪脸识别技术，把传统的需要人力线下走访识别死猪的出险理赔方式转移到线上，取代保险勘察员上门核查的操作步骤。 对于该团队的商业计划，导师杨强表示，猪脸识别赋能于农家金融保险是人工智能赋能金融保险的一个具体体现。 「我跟他们交流的过程中，发现他们一开始就把目标聚焦在死猪的无害化处理。
1K20编辑于 2022-06-24 - 来自专栏转载gongluck的CSDN博客
拉丁猪文字游戏
拉丁猪文字游戏——这是一个英语语言游戏。基本规则是将一个英语单词的第一个辅音音素的字母移动到词尾并且加上后缀-ay（譬如“banana”会变成“anana-bay”）。可以在维基百科上了解更多内容。
1.6K100发布于 2018-03-08 - 来自专栏python百例
19-猜数，5次机会
import random num = random.randint(1, 10) counter = 0 while counter < 5: answer = int(input('guess
51920发布于 2018-09-11 - 来自专栏前端儿
5个数求最值
5个数求最值 描述 设计一个从5个整数中取最小数和最大数的程序 输入输入只有一组测试数据，为五个不大于1万的正整数输出输出两个数，第一个为这五个数中的最小值，第二个为这五个数中的最大值，两个数字以空格格开 样例输入 1 2 3 4 5 样例输出 1 5 #include<iostream> using namespace std; int main() { int temp = 0; int arr[5]; for(int i=0;i<5;i++) cin>>arr[i]; for(int i=0;i<5;i++){ for(int j
69030发布于 2018-09-03 - 来自专栏数据猿
AI Agent ，风口上的“猪”？
但真正让它成为大众热议焦点的，是以下三大力量的收敛： 1.大模型能力质变： DeepSeek、通义千问、GPT-5、Claude、Gemini等具备多轮理解、任务规划与复杂指令处理能力，为Agent提供 风口也可能摔死猪， 但真正的变革才刚刚开始 AI Agent的确正处在一场风口之中，但风口本身并不意味着价值，也不代表泡沫。
42110编辑于 2025-10-21 - 来自专栏全栈程序员必看
python猪脸识别_一种猪脸的识别方法与流程
，筛选后的猪脸图片和对应的坐标信息共同作为图片数据源； S5.根据所述图片数据源训练识别猪脸的模型，包括以下步骤： S51.将所述图片数据源转换成符合Tensorflow系统的格式； S52.将所述图片源数据按照比例分成训练集和测试集 5、将视频源数据经过处理后建立每头猪只信息的主目录和子目录，主目录有利于区别于其他猪只，子目录有利于识别单个猪只的特征信息，主目录和子目录共同确定了猪只的身份识别信息。 附图中，1.猪栏；2.猪栏入口；3.饮水位；4.料槽；5.摄像头 具体实施方式 以下结合附图对发明的具体实施进一步说明。 4处分别设有朝向猪栏入口2的摄像头5；S2.摄像头5同时对进入猪栏入口2的猪只进行拍摄，多个摄像头5同步采集猪只获得视频源数据；在本实施例中，每个养猪场安装6个猪栏同步采集视频源数据，每个猪栏1设置左右对称的摄像头 ，即生成猪脸分类器； ST5：将待识别猪只的猪脸图片的特征码输入猪脸分类器中，通过猪脸分类器的输出端输出该猪只是否为新猪。
98730编辑于 2022-06-24 - 来自专栏华章科技
漫画：什么是 “智猪博弈” ？
任何一只猪做出按下按钮的举动，都会消耗掉2份体力（1份体力和1份猪食相抵消）。 如果小猪跑去控制按钮，大猪在食槽边等待，那么大猪可以优先吃到9份猪食，只剩下1份猪食留给小猪： ? 如果大猪跑去控制按钮，小猪在食槽边等待，那么小猪可以优先吃到4份猪食，剩下6份猪食留给大猪： ? 如果大猪和小猪一起跑去控制按钮，那么大猪可以吃到7份猪食，小猪可以吃到3份猪食： ? 大猪和小猪的选择，总共有4种组合，我们可以利用一个2X2的表格来描述不同选择和获得食物的关系（左侧数值是大猪，右侧数值是小猪）： ? 扣去行动的2份能量消耗，大猪和小猪的净收益如下： ? 由此可见，大猪行动，小猪等待，是智猪博弈必然走向的局面。这个局面，也被称为智猪博弈当中的纳什均衡点。 ? ? ? 小企业和大企业之间的关系，就好比“智猪博弈”当中小猪和大猪的关系。
97030发布于 2020-03-24 - 来自专栏石璞东 | haha
数据结构与算法 -4、5 ：两数相加&&两数之和
全文字数：4024字 全文阅读时间：11分钟 【Leetcode】题目描述（1） 两数相加[1] 给出两个非空的链表用来表示两个非负的整数。 示例： 输入：(2 -> 4 -> 3) + (5 -> 6 -> 4) 输出：7 -> 0 -> 8 原因：342 + 465 = 807 思路提供 OK，我们简单说下思路，题目意思可以简化为：给定两个非空链表 carry > 0 ) { cursor.next = { val: carry } } return root.next; }; 来看第二题 【Leetcode】题目描述（2） 两数之和 [1]、两两数之和[2]），小伙伴们仅凭这几个字可能觉得这两道题目是不是重复了，相信大家在看完上述题解之后，是不是都明白了呢？ 快去实现一下吧~ 参考资料 [1] 【Leetcode】两数相加: https://leetcode-cn.com/problems/add-two-numbers/ [2] 【Leetcode】两数之和
95910发布于 2020-05-22 - 来自专栏Alter聊科技
大数据为何“赌”不对猪周期？
作为全球最大的猪肉消费国，中国的“猪周期”现象尤为明显，2000年以来已经连续上演了5轮猪周期：2002年到2006年、2006年到2009年、2009年到2014年、2014年到2018年，以及2018 比如国内已经出现了数轮“猪周期”，将历史统计数据归纳形成一个数据池，或可以为市场供给、价格调控等决策提供数据参考；再比如对市场上的养殖数据进行汇总后，可以对市场的演变趋势进行预警，帮助猪企适时调整生产预期 2021年6月份前后，发改委等部门就给出了猪粮比价连续3周处于5∶1-6∶1的二级预警，但牧原、正邦等猪企照旧在扩张产能，并未理性地克制产能。 只是就现阶段而言，大数据等新技术在生猪行业仍然是配角，能否从人治向数治转型，让大数据发挥出应有的作用，还需要一个“奇点”。 事情似乎也没那么糟糕，每一轮猪周期都是猪企的生死考。 让人感到惋惜的是，五年前就有人说农业是产业互联网的最后一片蓝海，现在看依然是蓝海一片，农业的数智化何时才能走出一条通路？但愿不要等太久。
53430编辑于 2023-01-13 - 来自专栏数据结构与算法
1341 与3和5无关的数
1341 与3和5无关的数 时间限制: 1 s 空间限制: 64000 KB 题目等级 : 白银 Silver 题目描述 Description 有一正整数a，如果它能被x整除，或者它的十进制表示法中某位上的数字为 x,则称a与x相关.现求所有小于等于n的与3或5无关的正整数的平方和. 输入描述 Input Description 只有一行，一个正整数n（0<n<300） 输出描述 Output Description 只有一行，小于等于n的与3和5无关的正整数的平方和 样例输入 Sample Tags 点此展开 1 #include<iostream> 2 #include<cstdio> 3 #include<cstring> 4 using namespace std; 5 =0) 15 { 16 if(p%10==3||p%10==5||p%3==0||p%5==0){flag=1;break;} 17 else
70640发布于 2018-04-13 猪数据集VOC-2856张
(不包含分割的txt文件，仅仅包含jpg图片和对应的xml) 图片数量(jpg文件个数)：2856 标注数量(xml文件个数)：2856 标注类别数：1 标注类别名称:["pig"] 每个类别标注的框数：
16710编辑于 2025-09-09- 来自专栏python3
Python爬虫笔记5-JSON格式数
age':1000} print(json.dumps(data_list)) print(json.dumps(data_dict)) 运行结果： [1, 2, 3, 4] {"name": "\u5c0f
1.4K10发布于 2020-01-03
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号