YOLOv5+DeepSORT多目标跟踪与计数简介

目标追踪与姿态估计实战：课程介绍

针对目标追踪与姿态估计，课程通过深度学习框架和算法理解，引导学生掌握核心技术。课程内容包括理论讲解、源码分析与实操案例，覆盖ELL、DFSLT、OpenPose等系列，强调目标检测与追踪、姿态估计的紧密关系。通过源码实操，教学风格通俗易懂，便于学生快速理解算法细节和数据处理流程。课程用例涵盖了算法应用在不同场景下的示例，如人体骨骼检测、行为轨迹分析等，强化了理论与实践相结合的教学方法。适合对深度学习有基础的学生，以及对源码解读和实际应用感兴趣的开发者。

YOLOV5环境搭建

课程旨在教导零基础学员使用YOLOv5进行自定义对象检测的全流程，包括数据集的标注与格式转换，并解释如何配置YOLOv5的数据与模型文件以实现迁移学习。讲解了模型部署到边缘和端侧的方法，并结合OpenMMLab实现CPU优化。此外，提供了YOLO系列模型的历史背景和YOLOv5模型架构的介绍。课程涵盖了从环境搭建、软件安装，到模型训练与部署的完整内容，适合有程序开发基础和深度学习初步理解的学员进行实践操作学习。

韦东山嘉楠K510基于YOLOV5目标检测算法训练自定义数据集生成模型，Windows下使用GPU加速训练

【职场秘籍】怎样安全的度过试用期？快来get试用期“安全攻略”！

在职场中安全度过试用期关键在于明确个人定位与积极主动的工作态度。成功案例描述了一个口才良好的学员如何因过度包装自己导致职位不匹配而被辞退，而失败案例则讲述了即便技术能力强，因缺乏主动沟通和团队协作而多次被辞退。从这些案例中可以看出，对于新人而言，既要真实展示自己的技术水平，又要积极融入团队，保持与周围同事的良好沟通。此外，及时向上级报告工作进展、遇到问题时主动寻求帮助，也是确保试用期顺利过关的重要因素。适应职场，不仅需要扎实的技术功底，还必须具备良好的工作态度与沟通协作能力。

人人都有自己的智能体！从0到1构建本地开源大语言模型智能体原理与实现

本次分享主要介绍了智能体的工作原理及其在技术实现中的应用。智能体被比喻为一个具有手脚和感官的完整人，能够根据大脑的指令执行任务。通过本地大语言模型，结合VLLN框架，智能体能够调用工具、进行搜索、执行代码，并具备记忆功能。分享中还讨论了智能体在解决问题时的行动决策过程，以及如何通过JSON格式与工具进行交互。此外，还演示了使用搜索引擎和AI绘画工具的实例，并最终展示了智能体执行任务的完整流程。这些内容适合对人工智能、自然语言处理和智能体设计感兴趣的技术人员学习。

还百度上搜数据集吗？记住这个地方啥数据都有！

在快速获取准确数据的需求日益逼切的背景下，传统搜索引擎和社交媒体平台常因广告和套路层出不穷而不尽人意。为解决业界数据紧缺和数字化人才的匹配问题，"cover"平台应运而生。该平台聚集了各行业积累的大量数据，积极搭建连接数字化需求与解决方案提供者之间的桥梁。通过提交数据并提供奖金激励，平台鼓励技术人员提供创新的解决方案。此外，平台不仅提供数据资源，还包含源码和完整的项目配套，为数据分析和项目开发提供了全方位的支撑。适合有志于数据分析、技术解决方案开发以及数字化转型领域的专业人士。

无人驾驶是怎么呈现的？

视频主要围绕深度估计技术展开，讨论了通过车载摄像头视频分析，判断物体远近的技术应用和重要性。深度估计关键在于识别图像中每个像素点的距离信息，生成类似热度图的结构，区分颜色深浅来展现物体距离。此技术在辅助驾驶、三维重建等场景中至关重要，且展示了使用单目摄像头配合神经网络模型，作为成本效益高的替代方案来进行深度估计。该内容对于追求技术与成本平衡的应用场景和对深度感知算法感兴趣的研究人员或开发者有着实际指导意义。

神经网络整体框架概述

本节课的重点是从零开始构建一个神经网络算法，并以手写字体识别为例进行实践。过程涉及输入特征处理、隐藏层映射、权重参数矩阵构建和初始化，同时介绍了前向传播和反向传播的基础概念。反向传播作为神经网络训练中的关键步骤，难度较大，是权重参数更新的核心。课程通过讲解和代码实践，逐步展示如何解决多分类问题，并提供了数学公式和计算流程的指导。内容适合希望深入了解和实跨入神经网络领域的编程者和学习者。