说明：如果访问 GitHub 比较慢的话，可以关注我的知乎账号（Python-Jack），上面的“从零开始学Python”专栏（对应本项目前 20 天的内容）比较适合初学者，其他的专栏如“数据思维和统计思维”、“基于Python的数据分析”、“说走就走的AI之旅”等也在持续更新中 ...

进程间通信比线程间复杂得多，虽调用方式简单，但背后需处理大量数据传递与同步问题，机制更繁琐，开销也更大。 1、 创建进程队列 2、 使用队列进行进程间通信时，创建进程对象需将队列实例传递给目标进程。

我们生活在一个拥有自动驾驶汽车和人工智能语言模型的时代，然而我们与机器连接的主要物理接口却在五十年间毫无变化。令人惊讶的是，我们至今仍在使用道格·恩格尔巴特（Doug Engelbart）于20世纪60年代初发明的计算机鼠标进行点击和拖拽操作。几周前，我 ...

[导读]量化任务在内部使用 AIMET 框架来对模型进行量化处理。要完成这一量化操作，需要使用训练数据集的一部分。所需校准数据的大小通常在数千个样本的量级。 极速模型 在本项目中，我首先回顾了在部署 MediaPipe 模型时可能出现的挑战，特别是针对高通龙翼 ...

在中风康复领域，肢体运动功能评估是制定康复方案、判断康复效果的核心环节。传统评估依赖康复师人工观察，基于Fugl-Meyer（FMA）量表给出主观评分，存在效率低、误差大、难以量化运动细节等问题。随着计算机视觉与数据分析技术的发展，通过视频提取肢体 ...

本系统是一个基于MediaPipe面部检测技术的眼睛注视跟踪系统，能够实时检测用户面部和眼睛位置，分析虹膜相对位置和头部姿态，最终预测用户屏幕注视点位置。系统通过多模块化设计，包含了完整的校准、训练、评估和预测流程，提供了灵活的配置选项和详尽 ...

[导读]本文档探讨了我们项目的不同阶段，在MDEF硕士课程的IAAC Microchallenge II研讨会期间开发的3D手绘画布。这个项目一开始是一个简单的想法，从我们过去的经验中产生的类似的切线(一个涉及使用手势的2D绘图，另一个涉及以全息格式可视化手部运动)，但制作 ...

【新智元导读】谷歌发布低成本可控文生图插件模型 MediaPipe Diffusion，移动端提速 20 + 倍，在 v100 上运行提速高达 100 倍。 近年来，扩散模型在文本到图像生成方面取得了巨大的成功，实现了更高图像生成质量，提高了推理性能，也可以激发扩展创作灵感。

这个是真的，首先需要从Google在2020年发布的mediapipe开发包说起，这个开发包集成了人脸、眼睛、虹膜、手势、姿态等各种landmark检测与跟踪算法。 直接运行官方提供的Python演示程序，需要稍微修改一下，因为版本更新了，演示程序有点问题，改完之后执行运行 ...

2019年6月时Google在电脑视觉顶级研讨会CVPR上展示了MediaPipe[1]的预览版本，提出了可供移动装置运行手部追踪、人脸追踪及物体侦测等功能的轻量模型开源程式。这项工具不仅可在Android, iOS, Web, Windows等平台上运行，亦支援如C++, Python, JavaScript等程式语言开发。

输的468点是3D坐标，值在0~1之间，其中z表示深度，Python函数支持下面的参数配置： max_num_faces 默认为1，表示支持最大人脸检测数目min_detection_confidence 最小检测置信度，默认0.5min_tracking_confidence 最小跟踪置信度，默认0.5 ...