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云开发---uniapp云开发云函数练习---整合百度aiSDK

上篇文章https:cloud.tencent.comdeveloperarticle1786902我们大致了解了下云函数这篇文章带大家使用云函数来整合百度aiSDK也算是云函数的一个小练习 最好看完上个文章再来看这个 就当练习两个文档需要看uniCloud https:uniapp.dcloud.iouniCloudcf-common百度aiSDK文档 https:cloud.baidu.comdocIMAGERECOGNITIONsbk3bcxkdg hello 创建完成 npm导入百度aip 这个时候 我们可以控制台进入 hello目录 根据百度ai开放平台SDK文档 https:cloud.baidu.comdocIMAGERECOGNITIONsbk3bcxkdg 根据文档 这里我们直接给云函数传送base64数据 当然等会会讲 片也压缩了(用到了插件) 返回一个Promise对象 如果不使用Promise可以使用回调 但是Promise方便 我们把的结果抛出 testOne 使用了人的压缩插件来压缩 插件地址https:ext.dcloud.net.cnplugin?

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unicloud云开发---uniapp云开发云函数练习---整合百度aiSDK

上篇文章https:blog.csdn.netqq_42027681articledetails113746528我们大致了解了下云函数 这篇文章带大家使用云函数来整合百度aiSDK 也算是云函数的一个小练习 最好看完上个文章再来看这个 就当练习 两个文档需要看 uniCloud https:uniapp.dcloud.iouniCloudcf-common 百度aiSDK文档 https:cloud.baidu.comdocIMAGERECOGNITIONsbk3bcxkdg 我们的视频教程(免费)链接为https:static-b5208986-2c02-437e-9a27-cfeba1779ced.bspapp.com uniapp云函数整合百度aiSDK视频将 新建公共模块 我在这里起名为hello 创建完成npm导入百度aip这个时候 我们可以控制台进入 hello目录 根据百度ai开放平台SDK文档 https:cloud.baidu.comdocIMAGERECOGNITIONsbk3bcxkdg testOne 使用了人的压缩插件来压缩 插件地址https:ext.dcloud.net.cnplugin?

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    【python 从菜鸟

    安装在C:Program Files下5、找到 pytesseract.py 更改 tesseract_cmd = C:Program FilesTesseract-OCRtesseract.exe二、英文 三、验证码 ??? 二、实现源代码 1、英文#-*-coding:utf-8-*-import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding(utf-8) import timetime1 FilesPython27Libsite-packagespytesseracttest.png)code = pytesseract.image_to_string(image)print(code)2、验证码 = image.convert(L)# 把片变成二值

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    地,我们发现一种称为深卷积神经网络的模型 可以在硬性视觉任务上实现合理的性能 - 匹配或超过某些领域的人类表现。 我们现在正在采取下一步,发布在最新型号Inception-v3上运行的代码。 Inception-v3 使用2012年的数据对ImageNet大型视觉挑战进行了培训。 您将学习如何使用Python或C ++ 将分类为1000个类。我们还将讨论如何从此模型中提取更高级的功能,这些功能可能被重用于其他视觉任务。 我们很高兴看到社区将如何处理这种模式。  ,您可以看到网络正确她穿着军装,得分高达0.8。? 如果您已经在产品中拥有自己的处理框架,那么只要在将输入主形之前应用相同的变换即可使用。

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    ——MNIST

    本文使用NEURAL程序来介绍一下在SAS里如何实现。例子所用的数据集是MNIST数据集,从http:yann.lecun.comexdbmnist可以获取。 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的0-9的数字构成,正确地这些手写数字是机器学习研究中的一个经典问题。 02模型训练过程:采用SAS中的神经网络过程步:***自编码*******************03结果展示最后,来看一下原始数据和模型训练结果的对比效果:10个 MNIST 数据集的原始数字模型训练生成的

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    Airtest

    Airtest是一款网易出品的基于面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素的UI自动化测试。 示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的进行代码走读,加深对原理的理解(公众号贴出的代码显示不全仅供参考,详细代码可以在github查看)。 概括来说aircv.find_template 主要做了这几件事情: 1、校验输入; 2、计算模板匹配的结果矩阵res; 3、依次获取匹配结果; 4、求取可信度; 5、求取位置。 这里可以看到,Airtest也没有自研一套很牛的算法,直接用的OpenCV的模板匹配方法。 四、接着看另外一个方法 aircv.find_sift 定义在sift.py里面: ? ? 六、总结 1、,对不能用ui控件定位的地方的,使用来定位,对一些自定义控件、H5、小程序、游戏,都可以支持;2、支持多个终端,使用的话可以一套代码兼容android和ios哦,用

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    之mixupcutmix

    本人kaggle分享链接:https:www.kaggle.comcbengaliai-cv19discussion126504效果: (目标检测中)?

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    之GridMask

    GridMask: https://arxiv.org/abs/2001.04086

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    之augmix

    augmix: https://github.com/google-research/augmix

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    Python3 (二)

    三、均值hash下面的例子是使用了素平均值,又叫均值哈希。优点:均值哈希较为简单。缺点:对灰度的平均值特敏感,也不具备旋转不变性。 把缩小为8 * 8,并转化为灰度 src = cv2.imread(path, 0) src = cv2.resize(src, (8, 8), cv2.INTER_LINEAR) # Step2 print(3&4 --> ,hamming(h3,h4))结果:1&2 --> 11&3 --> 01&4 --> 12&3 --> 12&4 --> 13&4 --> 1四、余弦感知哈希为了提升更好的效果 优点:能够处理旋转形。缺点:只能够变形程度在25%以内的片。 步骤:1.缩小尺寸:将缩小到32*32,并转为灰度。2.计算DCT:对进行二维离散余弦变换。 把缩小为32 * 32,并转化为灰度 src = cv2.imread(path, 0) src = cv2.resize(src, (32, 32), cv2.INTER_LINEAR) # Step2

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    Python3 (一)

    1.Python3.x(我是用的是Python3.6.5),这个问题不大,只要3.4以上就OK。

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    SAP发布新版iOS SDK:支持 Leonardo服务,

    在MWC 2018展会上,SAP正在通过新控件和与Xcode开发环境更紧密集成来更新其用于iOS的SAP云平台SDK。 在MWC 2018展会上,SAP正在通过新控件和与Xcode开发环境更紧密集成来更新其用于iOS的SAP云平台SDK。? 面向iOS的云平台SDK让企业可以将企业应用扩展到移动设备,并且正在改进与其他SAP云平台服务的集成以及新的消费级体验。 更新后的SDK还将支持SAP Leonardo服务,包括移动应用程序的,以及应用程序中SAP API的新可访问性。

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    智能采用了什么原理?智能有哪些应用?

    ,那么智能采用了什么原理? 智能有哪些应用?智能采用了什么原理? 人工智能技术是涵盖了非常多样的领域的,其中技术就是现在发展比较火爆的重要领域,对于各种都可以通过人工智能进行,从而达到各种目的,很多人会问智能采用了什么原理? 智能是通过的特征为基础从而达到结果的,每个都会有自己的特征,在完整的库里面就可以找寻出相同特征的。智能有哪些应用? 智能这项技术虽然并没有完全成熟,但是基础的技术已经能够应用到很多方面的,那么智能有哪些应用?

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    (三)cifar10.py

    tensor_name + activations, x) #tf.summary.histogram(tags, values, collections=None, name=None) 用来显示直方信息 创建直方及衡量x的稀疏性,并在tensorboard展现出来。 total_loss) # 应用计算后的梯度 apply_gradient_op = opt.apply_gradients(grads, global_step=global_step) # 为可训练的变量添加直方 for var in tf.trainable_variables(): tf.summary.histogram(var.op.name, var) # 为梯度添加直方 for grad, var

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    算法集锦(14)|| 算法的罗夏测试

    随着对基于深度学习的算法的大量研究与应用,我们倾向于将各种各样的算法组合起来快速进行和标注。 优化后的算法在内存的使用和模型训练上表现越来越好,但当这些算法应用于模糊的、意义不确定的时,它们的表现又会如何呢? 施测时按10张片顺序一张一张地交给受试者,要他说出在中看到了什么,不限时间,尽可能多地说出来,这一阶段称联想阶段;看完10张,再从头对每一回答询问,问受试者看到是整还是中的哪一部分,为什么这些部位所说的内容 测试结果 总的来说,我们的目标是对预测和预测背后的机理有一个快速的认。因此点,我们将预测分值靠前的分为一组,并将它们的得分相加。 最优的预测结果分为战机、时钟和皮书套。

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    如何边缘?

    (image recognition)是现在的热门技术。文字、车牌、人脸都是它的应用。 计算机科学家受到启发,第一步也是先的边缘。? Deshpande 写了一篇文章《A Beginners Guide To Understanding Convolutional Neural Networks》,介绍了一种最简单的算法,非常具有启发性,体现了的基本思路 首先,我们要明白,人看到的是,计算机看到的是一个数字矩阵。所谓,就是从一大堆数字中找出规律。怎样将转为数字呢? 现在,就可以进行边缘了。下面是一张卡通老鼠的片。?取出左上角的区块。?取样矩阵与模式矩阵对应位置的值相乘,进行累加,得到6600。这个值相当大,它说明什么呢??

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    如何边缘

    ?的搜寻结果百度百科,是指利用计算机对进行处理、分析和理解,以各种不同模式的目标和对的技术。 一般工业使用中,采用工业相机拍摄片,然后再利用软件根据片灰阶差做进一步处理,软件国外代表的有康耐视等,国内代表的有智能等。 另外在地理学中指将遥感进行分类的技术...机器学习算法与Python学习 9999……999条好评(image recognition)是现在的热门技术。 让我们从人眼说起,学者发现,人的视觉细胞对物体的边缘特敏感。也就是说,我们先看到物体的轮廓,然后才判断这到底是什么东西。计算机科学家受到启发,第一步也是先的边缘。?? 首先,我们要明白,人看到的是,计算机看到的是一个数字矩阵。所谓,就是从一大堆数字中找出规律。怎样将转为数字呢?

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    如何边缘?

    作者: 阮一峰 日期: 2016年7月22日 (image recognition)是现在的热门技术。 文字、车牌、人脸都是它的应用。 计算机科学家受到启发,第一步也是先的边缘。? Deshpande 写了一篇文章《A Beginners Guide To Understanding Convolutional Neural Networks》,介绍了一种最简单的算法,非常具有启发性,体现了的基本思路 首先,我们要明白,人看到的是,计算机看到的是一个数字矩阵。所谓,就是从一大堆数字中找出规律。 怎样将转为数字呢? 上右边是一个圆角模式,左边是它对应的 7 x 7 灰度矩阵。可以看到,圆角所在的边缘灰度值比较高,其他地方都是0。 现在,就可以进行边缘了。下面是一张卡通老鼠的片。? 取出左上角的区块。?

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    python--验证码

    ) >= 0)4 if len(error_lines) > 0:5 return n.join(error_lines)6 else:7 return error_string.strip()如果要更多的文字 ,需要在安装tesseract-ocr的时候选择全部语言,也就1.3G精度不是很高,要不就是现在的验证码太变态,人为也看不出来是什么

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    (二) cifar10_input.py详解

    result.uint8image = tf.transpose(depth_major, ) return resultread_cifar10(filename_queue):该函数输入文件队列,输出和标签 batch_size, num_threads=num_preprocess_threads, capacity=min_queue_examples + 3 * batch_size) # 在可视化工具中显示训练 reshaped_image = tf.cast(read_input.uint8image, tf.float32) height = IMAGE_SIZE width = IMAGE_SIZE # 随机裁剪 set_shape和reshape的区:使用了set_shape后,(tensor)中的信息已经改变了,输入的数据与的shape不相符,则会报错;而reshape并没有改变的信息,它只是创建了一个新的给我们使用 min_queue_examples, batch_size,shuffle=False) def distorted_inputs(data_dir, batch_size)函数随机打乱、随机裁剪

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