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linux下opencv
Opencv-Python是用于Opencv的PythonAPI，结合了OpencvC++API和Python语言的最佳特性。
linux系统下qt加入opencv下的人脸识别数据库需要从网络上下载。就是数据的准备，你要从网络上下载一些人脸库，后面用来训练人脸识别模型。人脸检测模型opencv是自带的，但是识别模型需要自己训练。
使用cmake编译opencv静态链接库（静态库），配置环境变量（动态库和静态库一样），复制dll文件。将这三个dll分别***到C：\windows\System32和C：\Windows\SysWOW64目录下。配置包含目录：视图-其它窗口-属性管理器。
深度学习在linux和windows下存在差别?
1、你用的底层数学库不一样，而这些底层数学库的速度不同。比如说Atlas和MKL，一般MKL完胜。（2） 你用的编译器优化能力不同。
2、Linux完全在处理器保护模式下运行，并且开发了处理器的所有特性。Linux可以 直接访问计算机内的所有可用内存，提供完整的Unix接口。而MS-DOS只支持部 分Unix的接口。 就使用费用而言，Linux和MS-DOS是两种完全不同的实体。
3、linux和windows的区别体现在：服务类型不同、架构不同、用户界面不同、兼容性不同、安全性不同等。服务类型不同 Linux具有高度的自由度和可定制性，因此被广泛应用于服务器、嵌入式系统和移动设备等领域。
4、那么这种识别便可以理解为语音识别。而类比来理解，如果说将机器学习算法类比为排序算法，那么深度学习算法便是众多排序算法当中的一种（例如冒泡排序），这种算法在某些应用场景中，会具有一定的优势。
5、缺点：Linux系统需要学习一段时间才可以掌握，难度也高一些。应用：Linux系统适用于中、高档服务器中。
实验室的深度学习服务器需要安装操作系统和数据库软件吗?
1、需要安装。1。安装系统。1。安装ubuntu。具体安装省略，记录一个小bug，可能在给有独立显卡的台式机安装ubuntu双系统时遇到：在安装时，使用U盘启动这步，直接选择tryubuntu或installubuntu都会出现黑屏的问题。
2、能。数据库作为深度神经网络学习的力，MSTAR数据库是可以与深度学习数据集能结合的，所以深度学习数据集能对接数据库。数据库系统（databasesystems），是由数据库及其管理软件组成的系统。
3、- 第一种是不需要实时连接服务器的，比如一些管理软件，只需要在进行操作的时候进行服务器连接与数据交互。
4、windows系统。windows系统是最常见的计算机操作系统，是[_a***_]公司开发的操作软件、该软件经历了多年的发展历程具有人机操作互动性好、支持应用软件多、硬件适配性强等特点、未来该系统将更加安全、智能、易用。数据库管理。
5、数据存储要求 在一些深度学习案例中，数据存储会成为明显的瓶颈。做深度学习首先需要一个好的存储系统，将历史资料保存起来。主要任务：历史数据存储，如：文字、图像、声音、视频、数据库等。
6、根据你决定使用的操作系统类型不同，需要花费数百到数千美元不等。.NET技术支持--微软开发的.NET技术是很有意义的，Windows操作系统可以为其提供支持。另一方面Linux系统则无法支持.NET技术。
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