AI 分析和绘制结果

本文详细介绍了在 Android 应用程序中使用 FFmpeg 库实现拉取 RTSP 流、解码、AI 分析和绘制结果，并将编码后的结果推流到 RTMP 服务器的方法。通过该文章，您将学习如何在 Android 平台上处理音视频流，并结合 AI 分析和绘制结果的实际场景。阅读本文以获取有关在 Android 上实现这些功能的示例代码和案例。

AIGC：利用多个AI技术前沿模型(GPT-3.5/GPT-4/Claude/ForefrontChat/HuggingChat)实现文本理解、生成文本类/图片类的结果对比并分析性能案例集合 目录 文本理解 1、理解语境中的术语含义 GPT-4的回答 GPT-3.5的回答 Forefront Chat(GPT-3.5)的回答 Claude+的回答 HuggingChat的回答 2、请用一句话总结贝

mmdetection中的Mask Rcnn是一个很不错的检测网络，既可以实现目标检测，也可以实现语义分割。官方也有很详细的doc指导，但是对新手来说并不友好，刚好之前笔者写的mmlab系列里面关于可视化都还没有一个详细的文档，也在此一并介绍。 具体怎么制作自己的数据集和训练自己

附件里会给出全部数据链接 导入需要用到的Python库。pandas用于处理数据，numpy用于科学计算，matplotlib.pyplot用于绘图，FontProperties用于设置字体属性。在这里我们导入了中文字体PingFang Bold.ttf，以后进行绘图时就可以使用这个字体了。 打开了名为“中国各地现货棉花价格.xlsx”

引用代码 另外奉上各种线性颜色：参考 大概是够用了！！！

如果只是想撸代码，直接看下一篇: https://blog.csdn.net/HaoZiHuang/article/details/127027469 先来铺垫几个用到的函数 cv2.polylines 、 cv2.fillPoly 以下内容部分摘自： http://www.juzicode.com/opencv-python-polylines-puttext 先看一下代码吧： cv2.polylines 的参数： 绘制的画板图 绘制的多边形列表 是否闭合

Indians Pines高光谱数据，使用SVM分类方法（选取10%样本量）计算得到的结果。 参考数据： 分类数据：

主要目的是因为stata里边编程的灵活性较之Python要差不少，如果把两个结合起来可以大大提高效率，Stata17中提供了良好的Stata与Python的交互。在Stata官网上提供了相应的介绍，我的安装也主要遵循了Stata官网上的说明 结合stata官网的说明，我们首先需要安装stata_setup这个包，注

主成分分析（ PCA ）是一个很好的工具，可以用来降低特征空间的维数。 PCA 的显著优点是它能产生不相关的特征，并能提高模型的性能。 PCA 用于减少用于训练模型的特征维度数量，它通过从多个特征构造所谓的主成分（ PC ）来实现这一点。 PC 的构造方式使得 PC1 方向在最大

1. GSEA富集分析原理图 2. GSEA富集分析过程 1. 计算富集分数（ES） 富集分数：S 反应基因集（比如某个通路内的基因集）成员 s 在排序基因集 L（比如根据 logFC 排序的差异基因集，默认降序，所以上调基因在顶端）的两端富集的程度。富集得分 ES 最后定义为最大的peak值。正值

题目来自何晓群《多元统计分析》（第五版）例题5-3 试利用主成分综合评价全国各地区水泥制造业规模以上企业的经济效益，原始数据来 源于2014 年《中国水泥统计年鉴》，如表5一5所示。 掌握主成分分析的使用方法，提取主成分，计算主成分得分及综合得分。 一、标准化

方差分析 （Analysis of Variance，简称ANOVA）主要用于验证两组样本，或者两组以上的样本均值是否有显著性差异（是否一致） 单因素方差分析 是指试验中只有一个因素变化，若有两个因素改变则称为双因素试验，若有多个因素改变则称为多因素试验。 实际操作案例（随意的数

参考来源：库珀 (Cooper, H. M. )., 李超平, 张昱城. (2020). 元分析研究方法: A step-by step approach. 中国人民大学出版社. 确定研究结果，检测研究结果之间的差异。 合并的方法是否合适？ 效应值的指标是否合适？ 平均效应值和置信区间？是否采用了合适的模型对效应值中的独立效应

当我们进行压压力测试完后，最关心就是测试数据了。 1、聚合报告参数 在分析聚合报告之前，我们先来了解聚合报告都包含了什么内容 Aggregate Report（聚合报告）参数： 平均值:平均响应时间，所有请求的平均响应时间。 中位数:50%的用户响应时间不超过这个值。 99% Line: 9

yolov5模型训练后的结果会保存到当前目录下的run文件夹下里面的train中 下面对训练结果做出分析 在yolov5的训练结果中，confusion_matrix.png文件是一个混淆矩阵的可视化图像，用于展示模型在不同类别上的分类效果。混淆矩阵是一个n×n的矩阵，其中n为分类数目， 矩阵的每一行代