컴퓨터 비전 프로젝트(Python, OpenCV)를 위한 팀원이 필요합니다.
저는 현재 2개의 프로젝트를 개발 중이며 프로세스 속도를 높이고 팀워크를 경험할 팀원이 필요합니다. Python, OpenCV, Numpy, SQL, Machine Learning, Git/Github 지식이 필수입니다. 저를 Discord에 추가하시거나 이력서와 Discord 사용자 이름을 orhun868@gmail.com으로 보내주세요. 프로젝트 경험을 보여줄 수 있는 LinkedIn 계정과 포트폴리오가 있다면 함께 보내주세요. 최대한 빨리 연락드리겠습니다:)
이 게시물에 제 이력서가 첨부되어 있으며 https://www.linkedin.com/in/orhuneren/ 및 https://github.com/elymsyr/에서 저를 찾아보실 수 있습니다.
프로젝트
- 홍채 인식 시스템 (https://github.com/elymsyr/iris-recognition):
홍채 이미지 분석 및 인식 프로젝트를 포크했습니다. 데이터베이스 제어를 추가했으며 키포인트에 대해 분류자를 사용하여 성능 최적화를 계획하고 있습니다(https://openaccess.thecvf.com/content_CVPRW_2020/papers/w61/Papadaki_Match_or_No_Match_Keypoint_Filtering_Based_on_Matching_Probability_CVPRW_2020_paper.pdf 참조).
기한: 1~2개월
예산: 예산 없음- 자율주행차 시스템 (https://github.com/elymsyr/autonomous-vehicle-simulation):
자율주행차 시뮬레이션 프로젝트에서는 현실적인 시뮬레이션 환경을 위해 City Car Gaming을 사용했습니다. 객체 추적, 조감도 매핑 및 도로선 감지 알고리즘은 OpenCV를 사용하여 구현되었습니다. KITTI 데이터베이스 등을 활용하여 차량 자세 추정 및 지형 추정 모델을 학습시켜 보다 깨끗한 조감도를 얻고 자율 주행 기능을 구현하는 것을 목표로 합니다.
기한: 2~3개월
예산: 1인당 월 10~30유로(예산이 필요한 경우)
위 내용은 컴퓨터 비전 프로젝트(Python, OpenCV)를 위한 팀원이 필요합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
