我有一个海康威视IP摄像机内置的人计数应用程序。我正在尝试构建一个桌面/Web应用程序,它读取通过的人数并对其进行处理。我只想知道我怎样才能知道这些人的数量,不管用什么编程语言。相机型号为海康威视IDS-2CD6412FWD/C。任何回答都很重要。谢谢你。
问题内容: 我正在使用Microsoft机器人框架来创建机器人并将其集成到团队中。该漫游器的部分要求包括每天一次主动向用户发送消息。据我了解,我只能向在漫游器之后添加到team / groupChat或直接向漫游器发送消息的用户发送消息。我的问题是- 我可以以某种方式绕过此限制吗?我的一个朋友叫我去graphAPI的一项新功能,如新测试版的一部分- https://docs.microsoft.c
我想让我的电报机器人根据机器人问的最后一个问题来处理用户输入。基本上,这就是流程: 用户调用/authenticate命令 机器人请求电子邮件 用户发送电子邮件 bot会回答一条关于将代码发送到用户电子邮件以进行确认的消息,并要求用户在聊天中键入代码 用户键入代码 机器人验证用户代码,用户通过身份验证并开始接收通知 问题是:我如何知道用户在这个流中回答的是特定的bot问题? 将最后一个bot消息存
我在本地机器(Mac)上工作,其中有一个名为sqlvm的遗留虚拟机(这意味着我可以通过http://sqlvm:从本地主机访问这个虚拟机)。现在,我在应该连接到vm的同一个本地主机(我的Mac)中设置了几个docker容器(使用docker-compose)。< code>pymysql会引发一个异常: 如何将外部的“sqlvm”公开给内部 Docker 网络? 编辑:我尝试在yml文件中为相关容
尝试在Windows主节点上创建ssh密钥,并为linux从节点创建共享pub密钥。linux slave上授权密钥的权限为600。将我的私钥作为ssh用户名和私钥添加到jenkins凭据 我已经将Linux从Ip和主机名添加到windows机器主机文件中,反之亦然。
问题内容: 对于Linux和Windows OS,是否有一种方法可以将计算机名称作为ant属性获得。 问题答案: 在Windows上,主机名位于环境变量“ COMPUTERNAME”中,在Linux上,环境变量为“ HOSTNAME”。由于ant属性是不可变的,因此应执行以下操作: 即,将环境作为带有env前缀的属性导入。然后将env.HOSTNAME设置为env.COMPUTERNAME的值,除
3.3.1.仿真器 vs 真机 在大多数情况下,应用在仿真器上执行,与在真机上是没有区别的。少数的例外情况则往往是因为难以模拟,比如传感器。一般的硬件相关特性比如电话呼叫、地理定位等等,都可以由仿真器模拟。
Scikit-learn (http://scikit-learn.org/) 是一个机器学习领域的开源套件。整个专案起始于 2007年由David Cournapeau所执行的Google Summer of Code 计画。而2010年之后,则由法国国家资讯暨自动化研究院(INRIA, http://www.inria.fr) 继续主导及后续的支持及开发。近几年(2013-2015)则由 IN
问题内容: 所以我基本上是在一个项目中,计算机从单词列表中提取一个单词,然后为用户弄乱它。只有一个问题:我不想一直在列表中写很多单词,所以我想知道是否有一种方法可以导入很多随机单词,所以即使我也不知道它是什么,并且那我也可以玩游戏吗?这是整个程序的编码,我只输入了6个字: 问题答案: 如果您重复执行此操作,我将在本地下载它并从本地文件中提取。* nix用户可以使用。 例: 从远程字典中提取 如果您
但我在Kstreams那边。现在我糊涂了!!! 问题: 1。Spark流媒体和Kafka流媒体有什么区别? 2。我怎样才能把KStreams+Spark Streaming+机器学习结合起来? 3。我的想法是连续训练测试数据,而不是批量训练。
在任何地方都没有找到答案...我使用docker机器创建了一个VM(boot2docker)。我需要使用root编辑一些文件。 boot2docker中的根密码是什么?
下面要介绍一个在模拟事件和游戏的程序中常用的组件。本节和下节开发一个结构良好、包括多个函数的游戏程序。程序中要使用前面介绍的大多数控制结构。 在赌场上,人人都关心的一个问题就是机会元素(element of chance),也就是赢钱的运气。这个机会元素可以用标准库中的rand函数引入计算机应用程序中。 考虑下列语句: i=rand(); rand 函数产生O到RAND_MAX之间的整数(这是<s
这个教程的目标读者是对机器学习和TensorFlow都不太了解的新手。如果你已经了解MNIST和softmax回归(softmax regression)的相关知识,你可以阅读这个快速上手教程。 当我们开始学习编程的时候,第一件事往往是学习打印"Hello World"。就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST。 MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种手写数字
大多数人听到“机器学习”,往往会在脑海中勾勒出一个机器人:一个可靠的管家,或是一个可怕的终结者,这取决于你问的是谁。但是机器学习并不是未来的幻想,它已经来到我们身边了。事实上,一些特定领域已经应用机器学习几十年了,比如光学字符识别 (Optical Character Recognition,OCR)。但是直到 1990 年代,第一个影响了数亿人的机器学习应用才真正成熟,它就是垃圾邮件过滤器(sp
大多数人听到“机器学习”,往往会在脑海中勾勒出一个机器人:一个可靠的管家,或是一个可怕的终结者,这取决于你问的是谁。但是机器学习并不是未来的幻想,它已经来到我们身边了。事实上,一些特定领域已经应用机器学习几十年了,比如光学字符识别 (Optical Character Recognition,OCR)。但是直到 1990 年代,第一个影响了数亿人的机器学习应用才真正成熟,它就是垃圾邮件过滤器(sp