最近看了太多读者小伙伴的简历，发现各种商城/秒杀系统/在线教育系统真的是挺多的。推荐一下昨晚找的几个还不错的基于 Java 的图片识别处理系统。
2.开发模块：urllib、urllib.request、Base64、json、PyQt5
仅用1天，A股市值单日蒸发达到3.5万亿，人均亏了超2万！“芯片龙头”企业中芯国际正式登陆科创板，使得半导体板块整体跌幅较小。中芯国际上市首日涨幅超200%，收报82.92元，总市值达6137.57亿元，成为科创板第一大市值公司。 AI领域热度不减 AI领域人才始终供不应求，目前人才的供给量只能满足50%的需求。 我们打开招聘网站搜索AI 就可找到4万条招聘信息 那你适合从事AI吗？适合学习AI吗？ CSDN重磅打造了1个人工智能入门训练营，「3天带你从0到1，实现图片识别自动分类」，参加了这个训练
你是否遇到过这种情况？——外出与小孩散步，TA发现一朵很漂亮的花，跑过来问你是什么，但是你突然愣住了—因为你并不知道它是什么花。 目前世界上至少存在250000种花，即便是经验丰富的植物学者也很难全部认识它们。如果现在告诉你以后不用尴尬对小孩承认你并不知道它是什么花，不久之后你就能在无论什么时候都能马上认出任何一种花卉或者任何植物的品种，会不会很期待？ 鉴于目前图像识别的强大能力以及使用智能手机随手拍照的便利，普通人通过使用工具也能轻松的识别各种花卉。这个工具叫做智能花卉识别系统（Smart Flower
李杉 编译自 TechCrunch 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 亚马逊这两天公布了人工智能领域的两项进展。 一是AWS将开设一个名为ML Solutions Lab（机器学习解决方案实验室
随着“互联网+”的在个各行业的应用，汽车后市场也取得了长足的发展，目前优信拍，神州租车、易车、滴滴、瓜子、人人车等以服务为主的互联网企业也如雨后春笋般不断出现在市场上。同时，随着生活水平的提高，普通大众对出行的要求也变得越来越高了，舒适和便捷已经成为基本条件。
今天给大家讲一讲：SpringBoot快速开发框架，内容相对比较简单。开发时使用的idea工具，大家按照如下步骤进行操作就可以了。spring boot + maven + opencv 车牌识别系统，包含识别训练等
今天介绍一款车牌识别开源系统- yx-image-recognition，大伙需要的可以收藏哈！！！
AI 科技评论按：近日 Facebook 科学家团队发布基于主题标签的深度学习方法，使用已有的拥有主题标签的图片作为训练数据，从而大幅提升了训练数据集的大小。数据集的增大必然会引起图片错误率的提升，他们同时发布了处理图片噪音的方法。他们团队的这项工作对于现今的图片识别领域有着广泛而深远的影响。AI科技评论对全文翻译如下。
李杉 编译自 TechCrunch 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 去年11月，谷歌展示了几项有趣的机器学习实验，其中包括Quick, Draw!——在这款游戏中，你可以画一个东西，让图片识别
有一天和女朋友聊天，翻着手机上的软件，看电影、看编程网站， 她说到：“这么多 APP，怎么就没一个做文字识别很方便的呢？
垃圾识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对5种垃圾数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django，开发网页端操作平台，实现用户上传一张垃圾图片识别其名称。
水果识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片识别其名称。
4、《笨办法学 Python》：这本书绝对是最简单的学习 Python 的方法，本书的 HTML 在线版是完全免费的。
本文介绍了图像相似度检测技术的背景、原理、实现方法和关键点。首先介绍了图像相似度检测的意义，然后阐述了基于分块、特征提取、哈希、深度学习的方法，以及实现过程中需要注意的关键点。最后，总结了当前图像处理领域的发展趋势，包括特征提取、哈希、深度学习等方面的应用，并提出了改进点。
蔬菜识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片识别其名称。
树叶识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的6中树叶（'广玉兰', '杜鹃', '梧桐', '樟叶', '芭蕉', '银杏'）图片作为数据集，然后使用TensorFlow搭建ResNet50算法网络模型，通过对数据集进行处理后进行模型迭代训练，得到一个识别精度较高的H5模型文件。并基于Django框架开发网页端平台，实现用户在网页上上传一张树叶图片识别其名称。
这几天做AR的项目，所以用到了手势识别的功能，虽然之前已经通过相关的设计进行了相关的开发。但是本着技术的角度，我们需要更先进的技术支撑来满足以后需求。所以将代码贡献出来，作为参考！
导语丨3月21日，世界顶级信息安全峰会CanSecWest 2019在加拿大温哥华召开，吸引了Google、Microsoft、Intel、腾讯、阿里等世界顶尖公司参会。来自腾讯安全平台部的AI安全研究员唐梦云受邀参会，并发表了名为《Adversarial Examples: Using AI to Cheat AI》的主题演讲，分享了团队在AI安全攻防的一些思考。
1.约克大学量子技术中心发现证据 支持可扩缩并且保密性高的高速量子网络 约克大学量子技术中心发现证据 支持可扩展的并且保密性高的高速量子网络。该技术中心的研究人员表示使用低温设备和标准QKD（量子密钥
互联网公司拥有同一个长期性的棘手课题：如何屏蔽自动软件，如何防止机器的恶意注册，如何禁止一系列“非人类用户”的恶意操作等等。Google近些年对于算法研发的热情不减，本月3号，Google推出全新的验
2019年3月27日 ——ACM 宣布，深度学习之父 Yoshua Bengio , Yann LeCun 以及 Geoffrey Hinton 获得了2018年的图灵奖，被称为“计算机领域的诺贝尔奖”。
这次主页君蒙电子工业出版社赞助，为大家准备了6个三本：包含OpenCV类书籍四本，机器学习类书籍两本，每本书送出三份，一共十八个名额。这六种书籍都是干货满满的书籍，而且都是根据大家的需求挑出来的，力求符合大家需要的书籍。这六种书分别是： 《OpenCV3编程入门》 《OpenCV算法精解：基于Python与C++》 《OpenCV编程案例详解》 《OpenCV图像处理编程实例》 《机器学习——Python实践》 《机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn实战》 非常符合大家的需求有
---- 新智元报道 来源：aiweirdness、gizmodo 编译：肖琴 【新智元导读】神经网络的专长之一是图像识别。谷歌、微软、IBM、Facebook等科技巨头都有自己的照片标签算法。但即使是顶尖的图像识别算法，也会犯非常奇怪的错误，它只看到它希望看到的东西。同样，即使是非常聪明的人类，也会被算法“愚弄”。 今天，只要你生活在互联网的世界，你就可能与神经网络交互。神经网络是一种机器学习算法，从语言翻译到金融建模等各种应用，神经网络都可以发挥作用。它的专长之一是图像识别。谷歌、微软、I
在数字化时代的浪潮下，企业对保护敏感图像信息的需求已变得迫在眉睫。诸如证件照片和票据等纸质文件的扫描版本携带着个人隐私和关键的商业信息，一旦这些信息遭到泄露或滥用，都可能对企业和个人造成严重的风险和损失。因此，确保这些图像的安全性和机密性已经成为数据安全和数据合规工作的核心焦点。
Python技术路径中包含入门知识、Python基础、Web框架、基础项目、网络编程、数据与计算、综合项目七个模块。路径中的教程将带你逐步深入，学会如何使用 Python 实现一个博客，桌面词典，微信机器人或网络安全软件等。完成本路径的基础及项目练习，将具备独立的Python开发能力。
基于神经网络的人工智能系统最近创造了多项佳绩：战胜人类围棋大师、创造品酒记录、迷幻艺术作品大奖，但若做到将这些异常复杂的高能耗系统用于现实并将其集成到便携式设备中并非易事，但据美国电气电子工程师学会《科技纵览》报道，美国麻省理工学院、英伟达和韩国科学技术院（KAIST）的研究团队在2016年2月旧金山召开的IEEE国际固态电路会议上展示的几种低能耗芯片原型拉近了这一目标，这些芯片的设计用途是运行人工神经网络，为智能手机识别所见的事物提供线索，并能让自动驾驶汽车预测行人的动向。 到目前为止，若想在智能手机、小
Milvus 以图搜图 1.0 版本自发布以来便受到广大用户的欢迎。近日，Zilliz 推出了 Milvus 以图搜图系统 2.0 版。本文将介绍 Milvus 以图搜图系统 2.0 版的主要更新内容。
都说腾讯福利待遇好，不过要想加入鹅厂，坚持学习是必须的。只有通过坚持不懈的学习和奋斗，才能给自己加分，加入大厂不再是奢望。 如何保持学习，不断进步呢？其实不难，主要有几个方面：第一，保持行业好奇心，关
这个项目是良月柒在逛社区时发现的，刚看到它，思绪直接被拉回了几年前，当初有同学的毕设就是停车场管理系统，关键的功能——车牌识别，连硬件都整上了，一整套流程跑下来，pretty......
全球面临着土地资源紧缺、化肥农药过度使用造成的土壤和环境破坏等问题。如何在耕地资源有限的情况下增加农业的产出，同时保持可持续发展？人工智能是解决方法之一，其展示出巨大的应用潜力。 一、土壤、病虫害探
号主为BAT一线架构师，CSDN博客专家，博客访问量突破一千万，著有畅销书《深入理解SpringCloud与微服务构建》。公号主要分享Java、Python等技术，用大厂程序员的视角来探讨技术进阶、面试指南、职业规划等。助力15W+程序员成长。
最近工作中有把图片中的文字和数字识别出来的需求，但是网上的图片转excel有些直接收费，有些网址每天前几次免费，后续依然要收费。
不知道大家有没有遇到过这样的问题，就是在某个软件或者某个网页里面有一篇文章，你非常喜欢，但是不能复制。或者像百度文档一样，只能复制一部分，这个时候我们就会选择截图保存。但是当我们想用到里面的文字时，还是要一个字一个字打出来。那么我们能不能直接识别图片中的文字呢？答案是肯定的。
2018年CES在美国拉斯维加斯召开，站在风口浪尖上的科技企业纷纷出动，在会场各显神通地展示自己的科技产品和各种智能算法。近年来，人工智能的浪潮不断拍打着 IT 领域的海岸，各家科技巨头们都喜欢向外骄
如果需要靠AI来扭转病人的处境，那我们需要了解当人类真正地使用AI时，它在现实情况下到底是怎么工作的。
课程大作业的目的是：运用在本次课程中学到的知识来指导实践，了解程序设计其实现方法，学会解决实际问题。掌握微信小程序设计的具体步骤与基本方法，针对选定的程序做调研分析。通过课程大作业，提高实践动手技能，培养独立分析分析问题和解决问题的能力。 课程大作业的要求：本次课程大作业的选题比较灵活，可以是自主选题，也可以参考课本中的案例自行修改完善，题目要符合课程大作业的要求，并且具备一定的水平和深度。
前段时间有人跟我讲说要批量图片（批量名片识别、批量照片识别等）识别，然后就下来研究了一下
深度学习模型在图像识别领域的应用越来越广泛。通过对图像数据进行学习和训练，这些模型可以自动识别和分类图像，帮助我们解决各种实际问题。其中，CIFAR-10数据集是一个广泛使用的基准数据集，包含了10个不同类别的彩色图像。本文将介绍如何使用深度学习模型构建一个图像识别系统，并以CIFAR-10数据集为例进行实践和分析。文章中会详细解释代码的每一步，并展示模型在测试集上的准确率。此外，还将通过一张图片的识别示例展示模型的实际效果。通过阅读本文，您将了解深度学习模型在图像识别中的应用原理和实践方法，为您在相关领域的研究和应用提供有价值的参考。
首先是每个直播平台都有响应的规范规范，比如禁止低俗、性暗示的行为。禁止男性赤裸上身，同时展示和露出纹身也不允许，所以今天大家只能看到把双手裸露出来，看不到我胸前的HelloKitty哈。
鸟类识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片识别其名称。
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摘要：本文主要介绍一种针对订单类图片识别结果进行行列解析的抽象流程和方案，帮助提高开发效率。
如今，越来越多的图片识别技术走进日常生活中。这项新兴的技术给人们的生活带来极大的便利。如今广泛地应用于安保、支付、甚至是如今很受人们关注的疫情防控领域。那么计算机是如何只根据一张图片来识别出如此多的信息来的呢？下面就来为大家介绍一下这项技术背后的原理以及一些注意事项。
如今已是数字化时代，彩色的图片越来越多的图片进入到日常生活中。有很多的时候，大家可能会并不清楚一张图片的来源，这就需要用到一些在线识别图片来源的程序。那么在线识别图片的来源的程序是如何工作的？在众多的识别程序中，如何去选择好的识别程序呢？项目就来为大家简单介绍一下。
工地安全着装识别系统依据很多工作服图片信息数据训练识别模型，对现场视频监控画面实时分析，工地安全着装识别系统利用视频监控机器学习算法判断工地作业人员着装、工作服颜色识别；工地安全着装识别系统识别到违规信息后系统马上把违规图片、违规视频等信息发送给后台监管综合服务平台，后台管理人员可以能够第一时间获取违规图像，及时处理违规行为。
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