前面讲解了使用纯numpy实现数值微分和误差反向传播法的手写数字识别，这两种网络都是使用全连接层的结构。全连接层存在什么问题呢？那就是数据的形状被“忽视”了。
但这并非易事，拿汉字来说，让移动设备识别大量手写汉字字符还是个挑战。...这套基于深度学习的识别系统，能准确处理多达3万个字符。为了提高准确性，苹果研究人员还特别注意了数据的收集环境、典型字体和训练方案。他们发现，这套系统还能支持更大的字符库。...简介 手写识别能够提高用户在移动设备上的体验，尤其适用于汉字这种相对复杂文字的使用者。由于汉字数量和书写样式多，手写识别确实是个大挑战。...系统结构 我们采用的是CNN通用架构，类似于之前在MNIST上手写识别实验中的架构。系统结构如图所示： ?...综上所述，我们在嵌入式设备上构建了覆盖3万个字符的高精度手写识别系统。只要有足够数量和质量的训练数据，识别准确度就不会大幅降低。未来，我们能精确识别的汉字字符还会更多。 如果还想了解具体的技术细节。
神经网络系统的开发一般都使用python语言，我们也不例外，我们的手写数字识别系统将使用python来开发，首先要做的是在机器上安装开发环境，也就是Anacoda。...test_labels) = mnist.load_data() print(train_images.shape) 这段代码将训练数据和检测数据加载到内存中，train_images是用于训练系统的手写数字图片...我们打印出来的train_lables数组表明，第一张手写数字图片的内容是数字5，第二种图片是数字0，以此类推。...接着我们把图片对应的标记也做一个更改，目前所有图片的数字图案对应的是0到9，例如test_images[0]对应的是数字7的手写图案，那么其对应的标记test_labels[0]的值就是7，我们需要把数值...运行结果的意思是，用训练后的神经网络判断test_images中的一万张手写数字图案，网络能够正确识别的比率是0.9128,也就是说网络对给定测试图案识别的正确率是91.28%,这个比率不算太高，里面有若干原因
河道船只识别系统通过计算机视觉技术对河道中的船只进行监测，如河道船只识别系统识别到有船只违规行为如取土捕鱼采砂等，河道船只识别系统立即抓拍告警同步回传给后台监控及时通知相关人员立即处理。
人员徘徊识别系统利用现场已有的监控摄像头可以实时剖析监控画面中人员异常徘徊行为，当人员徘徊识别系统识别到特殊重要区域（危险区域）附近出现人员来回反复停留时，系统会立即搜抓拍预警并同步异常违规信息到后台，...这种情况下，人员徘徊识别系统应运而生。...人员徘徊识别系统对监控画面当中作业人员进行全天候7*24h实时监测分析，一旦发现监控画面当中人员行为出现异常情况，人员徘徊识别系统立即抓拍提醒后台人员并保存违规预警记录，有利于之后调查取证，进而更有效的协助后台人及时高效员解决问题...人员徘徊识别系统大大提升了现场预防安全水准，将智能安全性从处于被动管控转变成积极发现。
船只监测识别系统通过python+opencv网络模型深度学习技术，船只监测识别系统对河道湖泊区域进行7*24小时不间断实时监测，当船只监测识别系统监测到监控区域出现违规船只时，立即抓拍告警。
水尺监测识别系统利用计算机视觉+YOLOv5网络架构机器学习技术对河道湖泊进行实时检测，水尺监测识别系统监测到河道水位异常时，立即告警，推送给后台。...水尺监测识别系统YOLOv5网络架构机器学习极大提升现场区域的管控效率，既方便又节省人力。
这篇文章中，苹果介绍了他们是如何在 iPone、iPad 和 Watch（绘画模式中）上应对这些挑战、实现中文手写的实时识别的。苹果设计的基于深度学习的识别系统可以准确地处理高达3万个不同的字符。...简介 手写识别可以增强移动设备的用户体验，尤其是中文的键盘输入还相对比较复杂。中文的手写识别也有独特的挑战性，因为中文背后的字符库非常大。...所以苹果的字符识别系统就选择了关注 GB18030-2005, HKSCS-2008, Big5E 中的汉字部分，以及 ASCII 的核心字符集和一组视觉符号和emoji表情，总数大约3万个字符。...所以，构建一个覆盖了3万个字符（而不是仅仅3755）、同时还有高准确率的中文手写字符识别系统，不仅是可能的，还是可行的。...总结来说，构造一个覆盖了多达3万个中文字符的高准确率手写识别系统，即便对于嵌入式设备也是可以实现的。进一步地，随着字符库大小增加，识别准确率下降得非常慢，只要有足够数量的高质量训练数据。
感谢Liuruoze的EasyPR开源车牌识别系统。 EasyPR是一个中文的开源车牌识别系统，其目标是成为一个简单、灵活、准确的车牌识别引擎。...相比于其他的车牌识别系统，EasyPR有如下特点： 它基于openCV这个开源库，这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。
河道垃圾识别系统通过yolov7网络模型智能视频分析技术，河道垃圾识别系统对河道水面垃圾进行7*24小时自动不间断实时监测，河道垃圾识别系统监测到河道水面出现垃圾时，立即抓拍告警。
人员超员识别系统通过yolov5深度学习网络模型对现场画面进行实时监测，人员超员识别系统监测到画面中区域人数超过规定人数时，立即抓拍存档预警。
人员行为识别系统人员行为识别系统通过TensorFlow深度学习技术，人员行为识别算法对画面中区域人员不按要求穿戴、违规抽烟打电话、睡岗离岗以及作业流程不规范实时分析预警，发现违规行为立即抓拍告警。
河道水位识别系统采用yolov5网络模型深度学习技术，河道水位识别系统自动识别水尺位置，河道水位识别系统通过AI图像识别技术将数字与水位线位置结合对别，即可识别出水尺读数。
人数超员识别系统基于计算机视觉分析技术yolov5网络架构对监控摄像头视频采集的画面实时分析，如果人数超员识别系统监测到作业区域超员时，立刻抓拍存档并同步报警回传给后台监控管理中心，提示后台人员及时进行处理
裸露土堆识别系统基于于yolov7深度学习架构模型技术，利用建筑工地现场已有监控摄像头实时识别路面/建筑工的土堆裸露情况，若裸露土堆识别系统识别到监控画面中的土堆有超过40%部分没被绿色防尘网覆盖，系统则判定是裸露土堆会立即自动标注抓拍存档并反馈后台人员提醒及时处理
JSX 本质上是 React.createElement 的语法糖，返回 VDOM。在运行的时候，需要通过 babel 编译
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...工地安全着装识别系统针对建筑工地的监管系统，其作用包含：安全头盔检测、着装检验、烟雾明火检验，区域入侵识别。...工地安全着装识别系统在建筑工地、电力安装、煤矿、石油化工、冶金工业、化工企业等危险工作上自动识别工作人员，有效预防危险事件的发生。...工地安全着装识别系统利用项目现场已经安装的监控摄像机拍的视频画面展开了实时分析，一旦发现工作人员并没有按照要求着装，工地安全着装识别系统会自动报警。...工地安全着装识别系统会自动保存时间、地点及相应的图片，作为事后追溯的依据。
指针仪表读数识别系统通过 yolov7+opencv计算机视觉分析技术，指针仪表读数识别系统利用现场摄像头可以自动识别指针型仪表读数并将读数回传给平台节省人工巡检读表的时间。
车辆轮轴监控识别系统根据神经网络图像识别算法与边缘计算加视觉识别技术结合在一起，以保证算法识别的准确性。...车辆轮轴监控识别系统利用前端监控摄像头实时监控视频流上传至系统服务器，车辆轮轴监控识别系统实时读取抓拍图片进行识别与分析。对外输出车辆轮轴数量、车牌或警报信息。...车辆轮轴监控识别系统应用最新神经网络算法和云计算来应用已有的监控监控摄像头替代人类的眼睛，并自动识别交通卡口处货车车辆的轮轴数。...车辆轮轴监控识别系统依据输入轮轴识别的数量，限定货车车辆的载重标准和收费标准，以护卫车辆在道路上的安全安全驾驶交通出行高效率。
我们会通过手写一个符合 Promise/A+ 规范的 Promise来深入理解它，并且手写 Promise 也是一道大厂常考题，在进入正题之前，推荐各位阅读一下 【翻译】Promises/A+规范-图灵社区
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