挑战目标跟踪算法极限,商汤开源SiamRPN系列算法解读
1、商汤科技智能视频团队率先开源其目标跟踪研究平台 PySOT，该平台包含了SiamRPN系列算法，特别是SiamRPN++，这是CVPR2019收录的口头报告。本文将深入解读最强大目标跟踪算法SiamRPN系列。背景 实际落地应用中，单目标跟踪面临诸多挑战，包括遮挡、光照变化、尺度变化等。
算法有救了!GitHub上神仙项目手把手带你刷算法,Star数已破110k_百度...
1、前不久在 GitHub 出现了一个手把手带你刷 算法的项目：fucking-algorithm。
开源项目推荐:运动控制速度前瞻算法(Look-Ahead),连续小线段高速插补...
grbl：一款高性能的开源、嵌入式g代码解析器和CNC铣削控制器，适用于直接在Arduino上运行。官网地址：https：//github.com/grbl/grbl Marlin：基于Arduino平台的3D打印机优化固件，代码采用C语言编写，易于阅读，核心算法包括圆弧插补、速度前瞻、转角速度圆滑、梯形速度规划、Bresenham多轴插补等。
人脸识别原理(以GitHub项目face_recognition为例)
1、首先，需要在图像或者视频帧中找到所有人脸的位置，并将人脸部分的图像切割出来。可以使用方向梯度直方图（HOG）来检测人脸位置。先将图片灰度化，接着计算图像中各像素的梯度。通过将图像变换为HOG形式，就可以提取图像的特征，从而获取人脸位置。然后，需要将人脸对齐成同一种标准的形状。
2、face_recognition 是一款基于 Python 的免费、开源、实时、离线的人脸识别库，其简洁性在同类库中首屈一指。它基于业内领先的 C++ 开源库 dlib 中的深度学习模型，并通过在 Labeled Faces in the Wild 人脸数据集上进行测试，达到了高达 938% 的准确率。
3、Deepface：支持多种识别方法，如FaceNet和InsightFace，但其REST API仅限于验证，Python开发者易于上手，但集成对其他语言可能有挑战。版本为0.0.49。CompreFace：2020年新项目，提供自托管REST API，易于集成，且有扩展性，适合多视频流人脸识别，版本为0.5。
4、这是世界上最简单的人脸识别库了。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它，来管理和识别人脸。该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法，使得识别准确率在《Labled Faces in the world》测试基准下达到了938%。
5、从OpenCV4开始，加入了新的类FaceRecognizer，我们可以使用它便捷地进行人脸识别实验。本文既介绍代码使用，又介绍算法原理。
6、openface是基于Python和Torch的神经网络人脸识别工具包，其理论源于facenet。它提供了三个预训练模型，由FaceScrub和CASIA-WebFace两大公开人脸识别数据集训练而成。模型在openface中提供了接口。对于openface的安装，推荐使用Windows+Docker的方式。首先，通过Docker安装Windows环境，可以参照runoob.com网站的教程。
点云处理绕不开的算法!如何高效搜索最近邻?开源工具库汇总
1、ANN benchmark： 这个github项目（https：//github.com/erikbern/ann...）提供了对多种ANN搜索实现的基准测试，包括预生成的数据集和Docker容器，以帮助开发者客观比较方法。PCL： 作为知名的点云处理库，PCL功能丰富，支持各类点云处理算法，是点云处理的重要工具。
2、在ICP算法中，第一步是通过最近邻法估计点云之间的对应点。具体地，对源点云中的每个点，寻找与之距离最近的目标点云点作为对应点。通常，为了提高计算效率，会设定一个阈值，当距离小于阈值时，认为两点为对应点。此外，ANN（Approximate Nearest Neighbor）等加速求解对应点的算法也被广泛使用。
3、Kd-Tree 的 API 提供了实现搜索操作所需的函数，例如最近邻搜索和距离范围搜索。在这些函数中，只需要传入点云数据，即可完成所需的操作。通过实现这些函数，Kd-Tree 成为高效处理激光 SLAM 点云搜索任务的重要工具。
4、PCL 拥有多个模块，包括滤波、特征提取、点云融合、基于 FLANN 的 kdtree 实现、八叉树最近邻搜索、分割点云、点云拟合（包括多种算法）以及表面重建等。此外，PCL 提供输入输出模块支持 PCD 文件读写、OpenNI 接口（未实现微软 SDK 接口）和基于 VTK 实现的三维可视化功能。
全网最全的算法仓库大学生来看
algorithms。https：//github.com/keon/algorithms 这里面集合众多核心算法的Python实现， 比如排序、图计算、回溯、队列、流计算、堆、搜索、压缩等等。全网最全的Python算法仓库 该仓库支持第三方库安装， 在python中进行调用， 非常方便。
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漏桶算法通过限定输出速率限制数据传输，但效率不足。相反，令牌桶算法以恒定速率向桶内添加令牌，新请求取走令牌，否则阻塞。其灵活性在于易于调整速率。PHP+Redis实现的令牌桶算法，首先定义访问规则，计算速率，动态调整令牌数量。程序流程包括初始化令牌、获取剩余数量、补充令牌，确保有效访问。
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我是奇思号的签约作者“7416”！
希望本篇文章《github上的算法项目/github 项目》能对你有所帮助！
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