TensorFlow GPU版安装教程，成功率高，操作简单无需单独安装cuda，anaconda安装

yolov8目标追踪+自定义划线计数统计上行和下行人数流量

本次讨论了利用优乐V八技术创建的用于统计人流方向和数量的 GUI 应用。介绍了通过鼠标中键和左键的交互方式来创建和移动区域，这些区域可以用来监测经过的人群并统计其数量。讨论了坐标追踪功能，以确定人物的上行或下行，通过计算连续两帧的坐标差来实现。展示了相关代码，并解释了如何管理全局变量，响应鼠标事件，以及内存优化。内容适合对图形用户界面开发、视频处理和人流量监控技术感兴趣的专业人士。

yolov8区域计数-修改案例二 车流量计数上行和下行统计

视频内容主要演示了如何使用数组和循环遍历对汽车上行和下行的流量进行统计。演示者首先定义两个空数组用于记录上行和下行的数量，并利用唯一ID来区分不同的汽车。程序中通过坐标系统区分汽车穿越的上行和下行区域，并对相应数组进行更新。视频中还展示了如何读取视频帧和检测物体，并对窗口进行实时渲染以显示统计数据。还涉及了如何对视频进行缩放以适应不同的显示需求。该视频内容适合对视频处理、数据统计以及实时渲染有兴趣或需要的开发者。

矩池云服务器训练yolov5数据集有多块

【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。

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。

只需3分钟搭建个人网站 从0搭建个人网站小白教程

本视频教程讲述了个人如何从零开始免费搭建一个网站。步骤包括购买域名、租用带有公网IP的服务器，并进行必要的备案流程。同时，介绍了在家用电脑上安装IIS服务，获取源码安装至电脑，并设置内网IP和端口来添加本地网站。关键点在于使用花生壳客户端实现内网网站到公网的映射，使得网站能在外网被访问。此外，还提到了通过不同版本的花生壳客户端对流量和带宽的管理。整个流程适用于想要学习网站搭建基础、免费创建个人网站的业余爱好者，包括学生、创业者、个人开发者及IT爱好者。

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。

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。