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常见公开人脸数据集的获取和制作自定义人脸数据集

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开发人脸识别系统，人脸数据集是必须的。所以在我们开发这套人脸识别系统的准备工作就是获取人脸数据集。本章将从公开的数据集到自制人脸数据集介绍，为我们之后开发人脸识别系统做好准备。

2022-05-10

4.4K0

基于MNN在Android手机上实现图像分类

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MNN是一个轻量级的深度神经网络推理引擎，在端侧加载深度神经网络模型进行推理预测。目前，MNN已经在阿里巴巴的手机淘宝、手机天猫、优酷等20多个App中使用，覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景。此外，IoT等场景下也有若干应用。

2021-12-07

2.5K0

基于Tensorflow2 Lite在Android手机上实现图像分类

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Tensorflow2之后，训练保存的模型也有所变化，基于Keras接口搭建的网络模型默认保存的模型是h5格式的，而之前的模型格式是pb。Tensorflow2的h5格式的模型转换成tflite格式模型非常方便。本教程就是介绍如何使用Tensorflow2的Keras接口训练分类模型并使用Tensorflow Lite部署到Android设备上。

2021-12-07

2.2K0

基于Pytorch实现的声音分类

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本章我们来介绍如何使用Pytorch训练一个区分不同音频的分类模型，例如你有这样一个需求，需要根据不同的鸟叫声识别是什么种类的鸟，这时你就可以使用这个方法来实现你的需求了。

2021-12-07

2.2K0

CentOS搭建云服务平台

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最近在学习在centOS上搭建一个云服务平台，所以写下该文章当做笔者的学习笔记，提供给大家一起学习。虽然我们没有办法实现像百度云、腾讯云、阿里云那么强大的云服务平台，但是可以学习它们这些思维，做一个简单的云平台给自己的团队或公司使用。

2020-06-02

4.7K0

使用Tensorflow实现声纹识别

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本章介绍如何使用Tensorflow实现简单的声纹识别模型，首先你需要熟悉音频分类，没有了解的可以查看这篇文章《基于Tensorflow实现声音分类》。基于这个知识基础之上，我们训练一个声纹识别模型，通过这个模型我们可以识别说话的人是谁，可以应用在一些需要音频验证的项目。

2020-06-02

5.2K0

双目摄像头测量距离

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在计算机视觉中，可以通过双目摄像头实现，常用的有BM 算法和SGBM 算法等，双目测距跟激光不同，双目测距不需要激光光源，是人眼安全的，只需要摄像头，成本非常底，也用于应用到大多数的项目中。本章我们就来介绍如何使用双目摄像头和SGBM 算法实现距离测量。

2020-06-02

3.7K2

Python实现常见的排序算法

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本章介绍使用Python实现场景的几种排序算法。分别有冒泡算法、快速排序、插入排序、希尔排序、选择排序、堆排序、归并排序、计数排序、桶排序、基数排序。

2020-06-02

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Android使用webrtc实现检测用户是否在说话

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我们在Android应用做语音识别的时候，一般是用户唤醒之后开始说话。当用户超过一定的时候没有说话，就停止录音，并把录音发送到语音识别服务器，获取语音识别结果。本教程就是解决如何检测用户是否停止说话，我们使用的是WebRTC架构的源代码中的vad代码实现的。 VAD算法全称是Voice Activity Detection，该算法的作用是检测是否是人的语音，使用范围极广，降噪，语音识别等领域都需要有vad检测。webrtc的vad检测原理是根据人声的频谱范围，把输入的频谱分成六个子带：80Hz——250Hz，250Hz——500Hz，500Hz——1K，1K——2K，2K——3K，3K——4K。分别计算这六个子带的能量。然后使用高斯模型的概率密度函数做运算，得出一个对数似然比函数。对数似然比分为全局和局部，全局是六个子带之加权之和，而局部是指每一个子带则是局部，所以语音判决会先判断子带，子带判断没有时会判断全局，只要有一个通过认为是语音。

2020-05-06

2.4K2

使用TensorFlow Lite在Android手机上实现图像分类

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TensorFlow Lite是一款专门针对移动设备的深度学习框架，移动设备深度学习框架是部署在手机或者树莓派等小型移动设备上的深度学习框架，可以使用训练好的模型在手机等设备上完成推理任务。这一类框架的出现，可以使得一些推理的任务可以在本地执行，不需要再调用服务器的网络接口，大大减少了预测时间。在前几篇文章中已经介绍了百度的paddle-mobile，小米的mace，还有腾讯的ncnn。这在本章中我们将介绍谷歌的TensorFlow Lite。

2020-05-06

3.6K0

在Android手机上使用腾讯的ncnn实现图像分类

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在之前笔者有介绍过《在Android设备上使用PaddleMobile实现图像分类》，使用的框架是百度开源的PaddleMobile。在本章中，笔者将会介绍使用腾讯的开源手机深度学习框架ncnn来实现在Android手机实现图像分类，这个框架开源时间比较长，相对稳定很多。

2020-05-06

3.2K0

Caffe模型转PaddlePaddle的Fluid版本预测模型

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有不少开发者在学习深度学习框架的时候会开源一些训练好的模型，我们可以使用这些模型来运用到我们自己的项目中。如果使用的是同一个深度学习框架，那就很方便，可以直接使用，但是如果时不同深度学习框架，我们就要对模型转换一下。下面我们就介绍如何把Caffe的模型转换成PaddlePaddle的Fluid模型。

2020-05-06

7182

Ubuntu安装和卸载CUDA和CUDNN

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最近在学习PaddlePaddle在各个显卡驱动版本的安装和使用，所以同时也学习如何在Ubuntu安装和卸载CUDA和CUDNN，在学习过程中，顺便记录学习过程。在供大家学习的同时，也在加强自己的记忆。本文章以卸载CUDA 8.0 和 CUDNN 7.05 为例，以安装CUDA 10.0 和 CUDNN 7.4.2 为例。

2020-05-06

9.4K0

Android网络框架OKhttp3学习笔记

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OKhttp3是一个非常强大的Android网络框架，它是由Square公司开发并开源的，很大Android开发者都会使用到，所以我也要来学学。

2020-05-06

7210

Android使用SharedPreferences保存账号密码

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有很多的应用都会有保存密码和账号的功能，比如QQ。接下来就讲讲使用SharedPreferences来保存密码和账号，也许有些人会考虑的数据库，但是我个人认为对于保存简单的数据，使用的数据库就大材小用了，SharedPreferences比较轻量级

2020-05-06

2.2K0

Android读取短信和联系人

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读取短信和联系人经常会用到，要了解的是这是内容提供者（contentProvider）的知识点，大家都知道数据库是在data-->data 对应的包目录下，其他应用是不可以访问到的，如果有些数据要提供给其他的应用，比如通信录，其他应用想获取它的数据怎么办呢，这时内容提供者就出现了，预先写好了一些操作数据库的方法，因为方法是开发这个应用的开发者提供的，所以保证了数据库的安全操作，又能共享数据。

2020-05-06

2.4K0

Android使用Service播放音乐

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像音乐这种耗时的和适合后台操作的应当放在Service中进行操作，而不是放在Activity，下面就介绍使用Service的音乐播放器

2020-05-06

2.1K0

Android的各种通知Notification、Dialog、Toast、Snackbar

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有各种各样的通知，不同情况使用不同的通知方式，使用户在体验上更佳，下面就讲一下四种常用的通知方式Notification、Dialog、Toast、Snackbar

2020-05-06

1.5K0

Android的View动画

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View动画其实就是使ImageView上的图片在隐藏、旋转、缩放、平移通过动画的过程显示。

2020-05-06

1.2K0

Android的cookie的接收和发送

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我们都知道在web端的cookie是可以通过服务器端设置保存的，默认是关闭浏览器就清除cookie的，但是可以在服务器端设置cookie的有效期，浏览器就会自动保存cookie，而在Android上是不会自动保存cookie，我用的是Okhttp3，我找不到response.addCookie(cookie)和request.getCookies()的方法（Java web的操作），如果没有保存和重发cookie给服务器的话，是不会自动登录的。搞了大半天才知道这一切都在head里。

2020-05-06

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