分类目录归档:Python

WSGI服务器部署Python-Flask项目

本文详细介绍了如何通过WSGI方式部署一个基于TensorFlow图像识别的Flask项目。首先简要介绍了Flask框架的基本概念及其特点,其次详细阐述了Flask项目的部署流程,涵盖了服务器环境配置、Flask应用的创建与测试、WSGI服务器的安装与配置等内容。本文旨在帮助读者掌握Flask项目的部署方法,解决在部署过程中可能遇到的问题,确保项目能够稳定高效地运行。 继续阅读

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香橙派AIpro部署yolov5图像识别

本文使用香橙派AIpro开发板,实现Yolov5的框架部署,并使用预训练模型进行图像识别。OrangePi AIpro 是2023.12月初,香橙派联合华为发布了基于昇腾的Orange Pi AIpro开发板,提供8/20TOPS澎湃算力,支持复杂的计算任务,适用于AI边缘计算、深度视觉学习、视频流AI分析等多个领域。作为业界首款基于昇腾深度研发的AI开发板,它搭载了高性能处理器和丰富的AI加速硬件,支持神经网络推理、图像识别等高计算需求的任务。 继续阅读

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Python教程-SchemDraw绘制电路图

本文详细介绍了如何使用Python中的SchemDraw库进行电路图绘制。通过简单的示例代码,读者可以学习搭建环境、编写SchemDraw代码,以及运行代码生成清晰、美观的电路图。从安装到实际绘图的步骤清晰,使读者能够轻松上手,为电子工程师和电子爱好者提供了一种便捷而强大的工具,进一步拓展了Python在电路设计领域的应用。 继续阅读

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YOLOv5实现目标检测

目标检测在计算机视觉领域中具有重要意义,而yolov5(You Only Look One-level)作为目标检测算法的一种代表性方法,以其高效性和准确性备受关注。本文介绍了如何配置yolov5的运行环境,以及数据标注的方法,并通过yolov5训练数据集实现图片的目标检测。通过实验结果可以看出,Yolov5在各种目标检测任务中具有卓越的性能。 继续阅读

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Anaconda的常用命令总结

Anaconda作为一个强大的Python发行版,具备一系列方便的命令行工具,用于管理环境、安装包等任务。本文总结了Anaconda的常用命令。这些命令的灵活使用有助于用户高效地管理Python环境,使Anaconda成为数据科学和开发领域的理想工具。Anaconda的安装简化了Python库和工具的管理,为数据科学家、工程师和研究人员提供了一个强大、集成且易于使用的开发环境。这为快速开始数据分析、科学计算和机器学习项目提供了便捷的途径。 继续阅读

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Windows系统安装Anaconda

在Windows操作系统上安装Anaconda是为了快速搭建Python环境、数据科学和机器学习工具的关键步骤。本文简要介绍了安装Anaconda的过程。Anaconda的安装简化了Python库和工具的管理,为数据科学家、工程师和研究人员提供了一个强大、集成且易于使用的开发环境。这为快速开始数据分析、科学计算和机器学习项目提供了便捷的途径。 继续阅读

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