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OpenCV Android 应用

OpenCV 介绍 OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统。...移动端上使用 OpenCV 可以完成一系列图像处理工作。 二. OpenCV Android 配置 我项目中使用 OpenCV 版本是 4.x。...下面的代码,展示了应用层拍完照之后,将图片路径传到 jni 层将其转换成对应 Mat 对象,再转换成灰度图像,然后找出二维码位置,要是能够找到的话就识别出二维码内容。...我们实际开发中遇到一个应用场景:需要判断我们手机回收机里面是否存放了物体。...下面的代码,展示了应用层拍完照之后,跟基准图片进行比对,并返回结果。

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    AI marketing 应用

    AI marketing 中有很多应用,例如 搜索,推荐系统,程序化广告,市场预测,语音/文本识别(会话商务),防欺诈,网页设计,商品定价,聊天机器人等。...另一个应用是内容生成,输入一个关键词,从大量数据里,找到和这个关键词相关段落文章等,融合成一段文字。...一个人在不同时间会使用电脑,手机,平板等不同设备,AI 还可以被用来预测用户什么时间会使用什么设备,帮助公司特定设备上进行有效推送。 1....其中一个矩阵表示每个用户对某些特征喜好程度,另一个矩阵表示这些广告在这些特征得分。...内容生成 前面提到其中一个应用 内容生成, 当推荐系统建立之后,要推荐内容也可以用 AI 自动生成。 ?

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    干货 | 深度学习携程攻略社区应用

    携程攻略社区是携程旗下旅游攻略类社区,致力于为旅行者提供出行指南和资讯服务。...攻略社区主要需求 攻略社区数据比较复杂,包括了多语种,不同篇幅自然语言处理,如用户评论,长短篇幅游记,景点官网页面数据;图像数据处理,如用户上传景点照片等多种应用场景。...从传统支持向量机(SVM)起始,循序渐进,引出了今天分享中扮演了非常重要角色卷积神经网络模型(CNN)。 从最基本算法角度简单明了地指出了CNN特点,优势和应用场景。...DL攻略社区应用 介绍了攻略社区特殊需求和主流深度学习模型之后,下一步便是如何根据实际情况和模型特点高效满足现有的需求。...根据数据类型,应用场景又可分为以下若干部分: 1、自然语言处理方面,主要运用CNN模型进行语义情感分析,LSTM模型进行地址质量打分,CNN+Highway+LSTM+Attention模型完成指定景点开放时间抓取和判断

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    人工智能浪尖,如何抉择?

    所以如果有意向从事AI相关工作,本科专业可以尝试以下选择: 1、如果是暂时没有太大倾向,既有可能做科学研究,也有可能做工程开发,可以选计算机方向,例如“计算机科学”(Computer Science...2、如果是潜心做学术,搞理论研究,那么专业推荐选择“应用数学”。 目前机器学习机器学习本质是微分方程、概率论、矩阵分析等等数学领域一个应用场景。...而近年来发展蓬勃深度学习,正是机器学习一个非常接近人工智能分支。因此,人工智能方向研究人员需要有扎实数学基础才能做好AI理论研究。...,真正有关智能研究却是研究生阶段,但是本科如果能有比较好基础(不仅是在数学和英语,还有编程能力,比较简单智能算法仿真与应用),这对以后学习与发展都是很有帮助。...,而且这有个优点是在读研复试时候会有些加分,缺点在于:如果不读研,那么就业平均情况是弱于其他专业,毕竟这个专业社会认可度较低,而且本科知识较浅,基本对于职业化帮助不大。

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    OpenCV地图测试应用

    前言 我们以往UI自动化测试中,可以通过获取页面元素进行封装组合成一系列模拟真人操作,来完成UI方面的自动化测试,但是地图业务测试中,这种方式是无法完成,地图是无法通过普通元素定位手段是无法获取元素...,比如完成对比新老版本路径规划准确性、与竞品比较路线成熟度,但通过图像识别也是一个不错思路,今天我们介绍一下利用图像识别的方式,地图测试做一些应用。...OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个使用 C/C++ 开发开源跨平台计算机视觉库,它提供了很多函数,这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法,...OpenCV 应用领域非常广泛,包括图像拼接、图像降噪、产品质检、人机交互、人脸识别、动作识别、动作跟踪、无人驾驶等。...图像处理依赖于得到一幅图像、视频,并通过应用信号处理技术“播放”来得到预期结果,我们写入两张路线规划图片。

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    深度学习推荐系统应用

    作者:陈仲铭 量子位 已获授权编辑发布 转载请联系原作者 深度学习最近大红大紫,深度学习爆发使得人工智能进一步发展,阿里、腾讯、百度先后建立了自己AI Labs,就连传统厂商OPPO、VIVO都在今年开始筹备建立自己的人工智能研究所...深度推荐系统 实际深度学习自然语言处理,图像处理,图像识别等领域迅猛发展近4年来,深度学习在其他领域,例如强化学习,推荐系统也得到快速发展。...下面我们来看一下深度学习推荐系统当中一些应用,其主要分为5大类别,下面我们会重点介绍4个类别,分别是: Learning item embeddings Deep Collaborative filtering...YouTube Recommender,今年推荐系统顶级会议RecSys,Google利用DNN来做YouTube视频推荐。...总结 本文介绍了一些深度学习推荐领域应用,我们发现一些常见深度模型(DNN, AE, CNN等)都可以应用于推荐系统中,但是针对不同领域推荐,我们需要更多高效模型。

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    深度学习推荐系统应用

    深度学习最近大红大紫,深度学习爆发使得人工智能进一步发展,阿里、腾讯、百度先后建立了自己AI Labs,就连传统厂商OPPO、VIVO都在今年开始筹备建立自己的人工智能研究所。...深度推荐系统 实际深度学习自然语言处理,图像处理,图像识别等领域迅猛发展近4年来,深度学习在其他领域,例如强化学习,推荐系统也得到快速发展。...下面我们来看一下深度学习推荐系统当中一些应用,其主要分为5大类别,下面我们会重点介绍4个类别,分别是: Learning item embeddings Deep Collaborative filtering...YouTube Recommender,今年推荐系统顶级会议RecSys,Google利用DNN来做YouTube视频推荐。...5.总结 本文介绍了一些深度学习推荐领域应用,我们发现一些常见深度模型(DNN, AE, CNN等)都可以应用于推荐系统中,但是针对不同领域推荐,我们需要更多高效模型。

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    2018,WebRTC流媒体应用

    但是我们仍然需要思考一些问题,WebRTC是如何融入世界媒体流以及融入在哪方面,以及2018年我们需要期待它有哪些新表现。...WebRTC流媒体中运作原理图 浏览器会使用一个信令通道和应用进行通信。应用会决定怎么通过WebRTC连接浏览器以及决定连接到哪里去。不同情况下,应用和使用它方式都是不一样。...无需安装广播 WebRTC流媒体运作时有一个优点,就是十分方便简洁。视频直播提供者无需安装任何插件便可以分享他们媒体流。...所以大型跨国企业中,当许多员工收看视频直播时,会在公司网络造成负担。 ? 图6....因为现在已经有各种公司不断探索挖掘着WebRTC,他们正在寻找新方法来解决他们技术挑战,并为客户提供更好体验。 随着Flash渐渐退出舞台,WebRTC将受到更广泛关注。

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    智能算法假肢应用

    智能可穿戴传感器设备、智能家居、智能汽车等为代表“智能化”装备,通过引入集成芯片和软件操作系统,为大量商品添加了“智能”元素,并与互联网、物联网、云计算等进行紧密融合,协同发展,为用户提供运动统计、...智能动力假肢可以帮助穿戴者花费更少代谢能量并获取更自然步态,残疾人日常生活中扮演着重要角色。...基于假肢设计相关经验(本科期间)以及对智能算法了解,假肢设计过程中引入智能算法,准确地进行下肢运动意图识别,使得残疾人穿戴动力假肢行走过程中,假肢在下肢腿蹬时刻自动为残疾人提供助力。...结构设计 智能识别 智能识别的基本过程为:1、传感信号采集与处理;2、采用识别算法对运动模式进行分类。

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    人工智能和驱动机器中应用

    不出所料,人工智能潜在军事应用引起了美国政府注意,从60年代起国防部一直在对此项研究进行投资。前景很是乐观,但是被资助研究项目大部分都没有方向。...Marvin Minsky 是这个时代一位多产的人工智能研究员,他曾在1967年表示:“一代人时间之内…基本能解决创造人工智能问题。” “一代人时间内…基本能解决创造人工智能问题。”...应用于股票市场,数据挖掘,物流以及内科诊断学领域这些系统都取得了巨大成功。 在过去十年里,神经网络和深度学习方面取得进步带来了人工智能领域复兴。...当前,大部分研究主要专注于弱人工智能实际应用和AGI潜能。弱人工智能已经我们身边得以应用,如果在AGI领域将要取得重大突破,那么对人工智能热情就会再一次高涨起来。...基本,作为一个 AGI 机器,理想神经网络各种数据都有效。就像人类心智,这就是真正智能,它能够处理给予它各种数据。与现在人工智能不同,将不需要为它设定具体任务。

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    AV1WebRTC实时应用

    本文是来自AOMedia Symposium 2019演讲,讲者是来自CoSMo Software工程师Dr.Alex,主题是具有SVC特性AV1WebRTC实时应用。...演讲分为两个部分,第一部分介绍real-time使用场景,第二部分介绍AV1WebRTC应用。...首先,流媒体应用场景一般有两类: 一、VOD (3s)是只与Codec有关: 有足够时间编码; 编码、上传、存储、分发都是分离; 主要成本来自存储和分发(带宽); 仅分发和解码是时间敏感; 质量总是比延迟更重要...随后,Alex强调了SVCReal-time中很关键原因是,SVC单个编码器中编码生成,不需要在服务器转码,使得延迟有保障,并且,因为不需要将低级信号多个流中重复表示,可以节约大量带宽可以根据带宽自适应...接下来,Alex介绍了一下AV1real-time历史与进展,指出了现在对于av1real-time应用,各方面(协议标准以及编码速度等)准备基本都已经生产就绪了,2019年6月和7月,Cisco

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    机器学习房屋价格预测应用

    前言 Python 机器学习方面有天然优势,那么我们今天也来涉足一下机器学习方面的技术,以下是在学习过程中一些笔记,里面有大量注释说明,用于理解为什么这样操作。...).reshape(3,4)) print(df) print(df.mean()) #pandas中,如果没有指定axis,则默认按axis=0来计算 print(df.mean(axis=0)...print("*"*100) train['predict']=linear(train[['room','area']].values,np.array([0.1,0.1,0.0])) #能够看到,该参数下...print(cost) #linspace函数原型:linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None) #作用为:指定大间隔内...他将返回“num”个等间距样本,区间[start, stop]中。其中,区间结束端点可以被排除在外,默认是包含

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    机器学习组合优化中应用

    运筹学自二战诞生以来,现已被广泛应用于工业生产领域了,比如交通运输、供应链、能源、经济以及生产调度等。...简而言之,这类问题非常复杂,实际现在组合优化算法最多只能求解几百万个变量和约束问题而已。 机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。...现在,有很多研究想将学习方法应用与组合优化领域,提高传统优化算法效率。...但是就目前而言,求解器求解效率仍存在着问题,难以投入到实际工业应用中,现在业界用启发式比较多。...不过这个难度应该会非常大,希望若干年后能实现吧~ 而动机(2)则是尝试一种新思路来解决组合优化问题吧,让机器学习算法自己去学习策略,从而应用到算法中。

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