PyTorch è un framework di deep learning open source costruito per essere flessibile e modulare per la

Partendo dal fatto che la tua richiesta è piuttosto complessa e richiede una soluzione avanzata di deep learning. che posso fornirti alcune linee guida su come affrontare il problema utilizzando Python e librerie di deep learning come TensorFlow o PyTorch. ( Sulla base delle mie esperienze passate ) 1. Comunque il problema che hai descritto è fattibile da affrontare utilizzando tecniche di deep learning

Grazie! Siete dei GENI!!! 😍

Eccoci 🤗 Allora se usi google colab prova questo codice : #solo per google colab from google.colab.patches import cv2_imshow import cv2 cars_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_car.xml') def detect_cars(frame): cars = cars_cascade.detectMultiScale(frame, 1.15, 4) for (x, y, w, h) in cars: cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w,y+h), color=(0, 255, 0), thickness=2) return frame def Simulator(): CarVideo = cv2.VideoCapture('cars.mp4') while CarVideo.isOpened(): ret, frame = CarVideo.read() controlkey = cv2.waitKey(1) if ret: cars_frame = detect_cars(frame) #se stai programmando in locale #cv2.imshow('frame', cars_frame) #se usi colab cv2_imshow(cars_frame) else: break if controlkey == ord('q'): break CarVideo.release() cv2.destroyAllWindows() Simulator() Facci sapere se così funziona 😊

Per affrontare il tuo problema di previsione dei tempi di lavorazione degli ordini utilizzando il deep learning, ci sono diverse strategie e considerazioni da tenere in considerazione. 1. # Esempio di definizione degli iperparametri num_neurons_layer1 = 64 num_neurons_layer2 = 64 learning_rate =learning_rate) model.compile(loss='mse', optimizer=optimizer) return model # Creazione del modello Si utilizza l'ottimizzatore Adam con una learning rate di 0.001 e la funzione di perdita MSE.

Eccoci qui 🤗 Non preoccuparti fai benissimo a fare queste domande, ci teniamo molto a fornire solo materiale di qualità e funzionante. Allora è stato molto complesso trovare tutte le dipendenze precise ma ce l'abbiamo fatta. Copia e incolla queste righe al posto delle celle prima di "from imageai.Detection import ObjectDetection" !pip install tensorflow==2.4.0 !pip install keras==2.4.3 numpy==1.19.3 pillow==7.0.0 scipy==1.4.1 h5py==2.10.0 matplotlib==3.3.2 opencv-python keras-resnet==0.2.0 !pip install imageai --upgrade il risultato finale dovrà essere questo : Facci sapere se il problema è risolto 😉

tempistiche non dalla commessa ma dal singolo ordine, ma non ho la minima idea di come creare un machine learning