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。

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 ...

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 ...

在本文中，我将向你展示如何使用Python和网络摄像头轻松开始手部追踪算法，所有操作都在你的计算机本地运行。我们将直接使用mediapipe手部追踪解决方案，并了解其基本工作原理。 随着越来越多的资源和框架针对各种任务进行定制，开始计算机视觉应用从未 ...

本文将重点介绍如何使用 MediaPipe 检测和跟踪特定的面部特征，包括鼻子、嘴巴、眼睛和虹膜。 面部识别和检测已成为许多现代应用中不可或缺的组成部分，包括用于设备解锁和社交媒体应用中实时效果的添加。然而，准确高效地检测面部特征，包括鼻子、嘴巴 ...

智东西3月8日报道，昨晚，谷歌正式发布了MediaPipe LLM Inference API，该API可以让开发人员更便捷地在手机、PC等设备上运行AI大模型，而AI大模型也可以在不同类型的设备上跨设备运行。 谷歌对跨设备堆栈进行了重点优化，包括新的操作、量化、缓存和权重共享等。

【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。

大家好我是费老师，一些比较熟悉 pandas 的读者朋友应该经常会使用 query 、 eval 、 pipe 、 assign 等 pandas 的常用方法（相关知识 ...

说起Google 的Mediapipe项目，它是一个跨平台，可定制的实时视频流机器学习解决方案。 能够实现的解决方案很多，可以根据自己的需求选择。 这里面有人脸检测，面部网格，虹膜检测， 手势检测， 姿态检测，全身姿态检测（包含面部信息）， 头发分割， 物体 ...

MediaPipe支持姿态评估，我刚开始看到很激动，然后用一个视频测试一下，发现无论多少个人，它只会找一个，后来我看了官方文档才知道，它只支持一个人，不支持多人得姿态评估，这样就显得比较鸡肋！而且感觉好坑，说明开源就是用来挖坑的，连谷歌都避免 ...

2020/12/02 —— @hitszjsy同学提供了第 8 章 OJ 练习题目4中，一种获取所有组合数更为简洁的方法；以及第 6 章 OJ 练习题目2中，利用更相减损法求最大公约数。 针对北京大学陈斌教授在慕课上所开设的《Python 语言基础与应用》（第 5 次开课）的学习，本人整理了 ...