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600万死难者记忆由AI守护！以色列博物馆用AI索引8亿数字资产
【导读】利用深度神经网络，以色列Yad Vashem博物馆的团队可以让图像识别算法帮助索引和分类其数字历史，将它的8亿数字资产——包括超过4PB的数据传播给全世界更多的人。 世界知名博物馆Yad Vashem为后代的人们保存了600万被德国纳粹杀害的犹太人的一些相关记忆。 Yad Vashem每年接待100万的游客。Yad Vashem存档了许多内容，其中包括视频证词、短片、照片、个人书面陈述、纳粹文件和音频文件等。 利用深度神经网络，Yad Vashem的团队可以让图像识别算法帮助索引和分类其数字历史。Yad Vashem的首席信息官 Michael Lieber表示，这可能有助于找到受害者的新关系和新故事。 “例如，Yad Vashem可以使用视频分析来理解和预测博物馆的流量和单个展品的影响，以及从丰富的历史数据中提取深刻的见解，”他说。
50730发布于 2019-05-17 - 来自专栏机器之心
教程 | 用摄像头和Tensorflow.js在浏览器上实现目标检测
YAD2K：又一个 DARKNET 2 KERAS（转换器） 你可能已经注意到 YOLO 是用 Darknet 编写的，而 Darknet 听起来和 Tensorflow 没什么关系。 我们将会使用 YAD2K 来将 Darknet 模型转换为 Keras 模型。 请按照此处的教程来安装 YAD2K（https://github.com/allanzelener/YAD2K#installation）。 现在，我们将要修复 YAD2K 里的一个 Bug 来正确加载 Tiny YOLO。 /yad2k.py yolov2-tiny.cfg yolov2-tiny.weights model_data/yolov2-tiny.h5 之后，我们要保证新模型能运转起来。
2.8K41发布于 2018-06-08 正则表达式详解
data_list = re.findall("d\d", text) print(data_list) 输出： ['d2', 'd3', 'd1'] import re text = "rodt-yad3hdd9888j-jjd123 re.findall("d\d+", text) # +,1个或n个 print(data_list) 输出： ['d3', 'd9888', 'd123'] import re text = "rodt-yad3hdd9888j-jjd123 *", text) # *,0个或n个 print(data_list) 输出： ['d', 'd3', 'd', 'd9888', 'd123'] import re text = "rodt-yad3hdd9888j-jjd123 ,0个或1个 print(data_list) 输出： ['d', 'd3', 'd', 'd9', 'd1'] import re text = "rodt-yad3hdd9888j-jjd123 re.findall("d\d{2}", text) # {n},固定n个 print(data_list) 输出： ['d98', 'd12'] import re text = "rodt-yad3hdd9888j-jjd123
23610编辑于 2024-08-15- 来自专栏从流域到海域
yolo.h5文件问题的解决 - 吴恩达深度学习：目标检测之YOLO算法
下载需要脚本 https://github.com/allanzelener/YAD2K 点击 ? 下载zip。 当然你使用git命令下载下来也可以。 准备工作 复制或剪切yolo.weights和yolo.cfg以及yad2k.py三个文件，以及一个文件夹yad2k到我的文档(桌面上那个我的文档，它是命令行执行的默认路径，这样你就不需要cd进下载目录执行操作了 注意文件夹吴恩达提供的作业里已经有yad2k文件夹，所有windows会提示你是否替换原有文件，点击替换。 打开Anaconda Prompt (tensorflow) C:\Users\wangh>python yad2k.py yolo.cfg yolo.weights model_data/yolo.h5 注意，我是在tensorflow虚拟环境下进行的，你在什么环境下运行都可以，它本质上是调用yad2k.py使用yolo.weights和yolo.cfg去生成yolo.py，需要有keras包。
2.8K30发布于 2019-05-27 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
实战 | 手把手教你用苹果CoreML实现iPhone的目标识别
Core ML 转换工具 https://pypi.python.org/pypi/coremltools 步骤1：Darknet to Keras 1.2.2 在我以前的YOLO博文中，我使用YAD2K 所以首先我需要修改YAD2K脚本来使用旧版本的Keras（这个被改过的YAD2K被包含在YAD2K github repo中）。 您可以在README文件中找到有关如何进行此转换的完整说明。 YAD2K 链接：https://github.com/allanzelener/YAD2K 步骤2：Keras 1.2.2到 Core ML Core ML转换工具支持YOLO格式，我们可以编写一个 我们再次使用由YAD2K创建的Keras 1.2.2模型。（您可以使用Keras 2.0，因为我已经为Core ML制作了一个1.2.2模型，就使用它吧。） 您可以在nngraph.py中看到相关代码： 首先加载我们用YAD2K制作的tiny-yolo-voc.h5模型。 然后，它遍历所有卷积层，并将权重与批次正则化参数一起放入单个文件中，每个层一个文件。
5.7K80发布于 2018-04-26 - 来自专栏全栈程序员必看
常用数据库建模工具
数据库设计工具 YAD_Designer YAD_Designer是另一个数据库设计，这个项目的目标是为设计关系数据库提供一个开发工具。 YAD_Designer基于实体关系模型，定位于在教学环境中使用。
7.8K10编辑于 2022-09-18 - 来自专栏信数据得永生
Python 图像处理实用指南：11~12
然后将压缩文件解压缩到*YAD2K-master*文件夹。 进入 YAD2K-master文件夹，打开命令提示符（需要安装 Python3 并在 path 中），然后运行以下命令： python yad2k.py yolov2.cfg yolov2.weights yolo/yolo.h5 如果执行成功，将在YAD2K-master/model_data文件夹*、中创建两个文件，即yolo.h5和yolo.anchors。 将yad2k文件夹从YAD2K-master文件夹复制到当前路径。 现在，您当前的路径应该有两个文件夹yad2k和yolo 在当前路径中创建一个名为images的新文件夹，并将输入图像放在此处。 在当前路径中创建另一个名为output的新空文件夹。
1.6K20编辑于 2023-04-27 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
每日一题 C++版（坐标移动）
如AA10; A1A; $%$; YAD; 等。
70250发布于 2019-10-24 - 来自专栏科控自动化
[工具推荐] VS code网页开发插件Live Preview [实时预览html]
100); }; // 执行 getData(); </script> </html> 视频演示：http://mpvideo.qpic.cn/0bc3dyaacaaa2yad75xhanrvahwdaepaaaia.f10002
2.2K10编辑于 2023-02-28 - 来自专栏Hadoop实操
CDH集群安装YARN无法正常启动及解决办法
查看相关目录权限，发现hadoop-yarn目录权限为000，定位到问题 root@bigdata29:/var/lib/hadoop-yarn>ls -lrt /var/lib/ | grep hadoop-yad
4.4K41发布于 2018-09-29 - 来自专栏新智元
特斯拉又翻车了！去年上架「秒没」的儿童版越野车被全数召回
http://mpvideo.qpic.cn/0bc3yqakaaaa4yad2is4z5rvbrgdudcabiaa.f10002.mp4?
42140编辑于 2023-01-07 - 来自专栏半旧的技术栈
java算法刷题01——字符串、数组、集合、基本数据类型
如AA10; A1A; % ; YAD; 等。
1.3K10编辑于 2022-10-26 - 来自专栏大数据文摘
从R-CNN到YOLO，一文带你了解目标检测模型（附论文下载）
各种实现： Keras https://github.com/allanzelener/YAD2K PyTorch https://github.com/longcw/yolo2-pytorch Tensorflow
1.5K40发布于 2018-05-23 - COPY tva2.sinaimg.cn/large/006tKfTcly1g1bmocgx9yj30fp09yad9来自专栏静之森
CSS相关
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46520编辑于 2021-12-28
使用 SVG 和 JS 创建一个由星形变心形的动画
YT + C*YD), /* coords of ctrl points on AD segs */ XAD = Math.round(CC*XA + C*XD), YAD 但已经足够了： return [ [XC, YC], [XC, YC], [-XB, YB], [-XBE, YBE], [-XAE, YAE], [-XA, YA], [-XAD, YAD ], [-XTD, YTD], [XT, YT], [XTD, YTD], [XAD, YAD], [XA, YA], [XAE, YAE], [XBE, YBE], [XB, YB] ];
github新手使用指南
4j4dCq1tswhA9YkuJCi0WpRmGYWBQ67dyT2or7RedFZlULLZN3nL6AWlo5V2jRXw4WQxCon2rU1p122wmiTzqYOfsykjwullWV4bYcZU4n77A4/9WwlSqZCpEbcdwV8IMkvwfJUInSWqTvmYMcKTWu8yad5DZ2v7LBWfgsL
【专知荟萃09】目标检测知识资料全集（入门/进阶/论文/综述/视频/代码等）
github(Chainer): https://github.com/leetenki/YOLOv2 github(Keras): https://github.com/allanzelener/YAD2K
如何上手深度学习中的图像领域？有这个资源库就够了
target=https%3A//github.com/allanzelener/YAD2K SqueezeNet https://link.zhihu.com/?
sillyGirl傻妞命令大全
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