1 ssh连接
在树莓派根目录创建空文件ssh,重启后即可开启
2 设置Wifi(命令行)
在树莓派根目录新建文件wpa_supplicant.conf,内容如下:
ctrl_interface=DIR=/var/run/wpa_supplicant GROUP=netdev
update_config=1
network={
ssid="WiFi的SSID"
psk="WiFi密码"
}
重启后生效
3 设置静态IP地址
#sudo nano /[......]
1 ssh连接
在树莓派根目录创建空文件ssh,重启后即可开启
2 设置Wifi(命令行)
在树莓派根目录新建文件wpa_supplicant.conf,内容如下:
ctrl_interface=DIR=/var/run/wpa_supplicant GROUP=netdev
update_config=1
network={
ssid="WiFi的SSID"
psk="WiFi密码"
}
重启后生效
3 设置静态IP地址
#sudo nano /[......]
目前,许多运动检测技术都是基于简单的背景差分概念的,即假设摄像头(视频)的曝光和场景中的光照条件是稳定的,当摄像头捕捉到新的帧时,我们可以从参考图像中减去该帧,并取这个差的绝对值,以获得帧中每个像素位置的运动测量值。如果帧的任何区域与参考图像有很大的不同,我们就认为给定区域中是一个运动物体。
常用的有MOG2:
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(
detectShadows=False, # disable shadow det[......]
convert ./assets/icon.png -fill "#C7EDCC" -colorize 100 ./assets/icon.png
[......]
HuggingFace的transformers库提供了各种SOTA开源模型的方案,而且做了整合链,很方便使用。
1 安装
pip install transformers
2 做情感分析任务
数据准备
from transformers import pipeline
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sn
# prepare data
df = pd.read_csv("Airline[......]