大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Adrian Rosebrock 编译 | keiko、万如苑 这是一篇关于安装和使用Tesseract文字识别软件的系列文章。 所谓的光学字符识别是指把打印的手写的或者印刷图片中的的文本自动转化成计算机编码的文本由此我们就可以通过字符串变量控制和修改这些文本。 如果你想了解更多关于Tesseract库和如何使用Tesseract来实现光学字符识别请看本文。 安装OCR软件Tesseract 起初惠普公司在上世纪八十年代就开发了Tesseract,并在2005年公
在我们进行自动化测试的过程中，免不了要在登录时遇到验证码，很多时候我们都是只能找开发要万能验证码或者暂时关闭验证码这个功能，但是有时候我们必须要验证码是否能够正常生成，所以在这个时候，我们需要做的就是输入验证码，但是验证码这个东西是随机生成的，不是每一次都一样，所以我们还是需要识别然后输入，脚本是没有眼睛的，只能通过代码来进行识别，所以本文就来给大家介绍一下如何使用Python来轻松识别数字验证码。
EasyNVR流媒体平台是一个强大的视频流媒体服务器，能够输出RTSP、RTMP、FLV等多种格式的视频流。
COSMIC 是通用软件度量国际联盟的简写（Common Software Measurement International Consortium，COSMIC），它成立于1998 年，是一个由全球软件度量专家组成的非盈利自愿性组织，致力于软件规模度量方法的研究与推广。2002 年1月COSMIC 所推出的全功能点规模度量方法成为了 ISO 的标准，最新标准为 ISO/IEC 19761:2011“软件工程—COSMIC—功能规模度量方法”。
周末在家帮娃检查口算作业，发现一个非常有意思的应用：拿手机对着作业拍照，立马就能知道有没有做错的题目。如果做错了，还会标记出来，并给出正确答案。
本文介绍了如何将图像转换为MNIST数据格式，并利用深度学习模型进行数字识别。首先介绍了MNIST数据格式的结构，然后通过Python代码实现了图像到MNIST数据的转换。最后，介绍了两种方法来实现模型对自己手写数字的识别，并指出了第二种方法的实时性更强。
前言 在之前的文章《深入浅出密码学（上）》中，笔者为大家简要介绍了密码学中的加密跟单向散列函数的概念与应用。在这里先简单回顾下，由于网络通信过程中存在信息被窃听的风险，因此需要通过加密来防止窃听以保护信息安全。此外，在网络通信中数据还存在被篡改的风险，因此我们还需要有一种机制能够识别数据是否被篡改，而单向散列函数正是能够识别数据一致性或完整性的一种机制。然而单向散列函数不能解决的一个问题是不能确认消息一定是发送者的本意，也就是说无法识别“伪装”，为什么这样说呢？且听我细细道来。 一、单向散列函数的局限性 为
这是机器学习Lasso回归重要论文和Matlab代码下载，最近要做《优化理论基础》的课程大作业，需要用到mnist这个手写识别数据库，在网上查了一下如何使用，分享在这里，以飨读者。
本文的目标读者是从事软件行业想快速了解软件开发过程工作量评估的人员。软件工作量评估方法很多，如代码行法、类比法、WBS、故事点、用例点、NESMA、FPA、cosmic、COCOMOⅡ等。本文只是选取主流评估方法进行简述，每一种方法在实际操作过程中有若干条计数规则，在此并未阐述，并不能作为评估工作的实施指南。实际使用方法时，需以各方法发布机构发布的官方文档为准。
在《基于FPGA数字识别一》我们在三种数字识别方法中选择了数字特征识别算法，完成了屏幕固定位置的数字识别。例如图1所示，数字只有在标线的固定位置才能被识别，移出标线就不能被识别。
2020 年 12 月 17 日，回形针工作室上新了一款新产品——「一个人工智能的诞生」互动教学视频[2]，因为从高中开始就接触了 MOOC，对在线教育这块儿一直很感兴趣，所以第一时间就跟进体验了了一下他们的体验课——「识别数字」[3]。
OCR也叫做光学字符识别，是计算机视觉研究领域的分支之一。它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来，并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。
Uber最近为其机器学习模型开放了其与模型无关的可视调试工具“ Manifold”。该工具的目的是帮助数据科学家和数据工程师以直观的方式识别数据集和模型之间的性能问题。
对于FPGA识别数字的基本算法知识请查看《基于FPGA的数字识别的实现》一文，对于数字位置的实时跟踪的基本算法知识请查看《基于FPGA的实时移动目标的追踪》一文。本节将基于FPGA的目标跟踪以及统计学的特征统计来实现对数字的位置实时定位以及数字识别，不在局限于数字在屏幕中的位置，也不局限数字的大小。
争取每天更新 ? 126 蜗牛的历程： [入门问题] [机器学习] [聊天机器人] [好玩儿的人工智能应用实例] [TensorFlow] [深度学习] [强化学习] [神经网络
【编者按】深度学习是近年来迅速发展和突破的机器学习领域，具有非常广泛的应用前景。将服务器GPU应用到深度学习过程中，可以更好地推动深度学习技术研究和应用的发展。本文介绍AMD深度学习团队开发的MLP学习工具软件的使用，为深度学习研究人员和开发商提供一个高性能、高易用性的深度学习的软硬件平台方案。AMD-MLP基于OpenCL，支持不同类型的GPU平台，并能通过多GPU扩展学习速度。 深度学习神经网络简介 深度学习是人工智能的学科—机器学习的一个研究领域，是多种学习方法的集合。深度学习的各种学习方法都采用类似
2023 年 10 月，针对越南五十余家金融机构进行攻击的安卓银行木马 GoldDigger 浮出水面。通过对其持续跟踪分析，研究人员发现一整套针对亚太地区的银行木马。
雷锋网授权转载 网站: http://www.leiphone.com/ 微信: leiphone-sz 当吴恩达还在Google训练电脑矩阵使用人工智能，识别喵星人视频时，他并非一帆风顺。 Google在世界各地的数据中心拥有海量计算机，对于吴恩达的工作，计算量绝对绰绰有余。但配置如此强大的计算机集群并不是一件容易的事情，如果有一台服务器忽然当机（如果你同时使用1000台机器，这种事情几乎每天都会发生），就会减小准确性。 吴恩达透露，这是深度学习世界里众多问题之一，如今大数据和人工智能里最热的议题是：
前提：本篇文章重在分享自己的心得与感悟，我们把最重要的部分，摄像头循迹，摄像头数字识别问题都解决了，有两种方案一种是openARTmini摄像头进行数字识别加寻迹，即融合代码。另一种是使用openmv4进行数字识别（使用的是模板匹配），然后利用灰度传感器进行寻迹。因为当时python用得不算很熟，最终我们选择了第二种方案使open MV4实现数字识别，灰度传感器寻迹，在控制智能车运动调试的过程中更加简单。当然赛后我们也尝试了使用open ARTmini的方案，同样操作容易。其次我们下来也做了方案三K210数字识别，数字识别率可达97.8%，使用openmv寻迹。
链路是指从一个结点到相邻结点的一段物理线路。数据链路是在链路的基础上增加了一些必要的硬件和软件。这些硬件包括网络适配器，而软件则包括协议的实现。在网络中，主机、路由器等设备都必须实现数据链路层。
内容提要：武汉大学免费开放了全球首个口罩遮挡人脸数据集，包括近 10 万张真实戴口罩与正常人脸图像，以及 50 万张模拟戴口罩人脸图像。
导读：近日，浙江理工大学特聘副教授郭兵起诉杭州野生动物世界年卡系统采集人脸，已被杭州市富阳区人民法院正式受理。此案被称为“国内人脸识别第一案”。一直被忽视的互联网隐私终于被慢慢地重视起来。
最近几年，语音技术的普及率激增。然而，伴随着这种增长的是制造语音控制设备的科技公司对语音数据的收集。因此，消费者和企业对语音隐私的担忧越来越大。
一是杭州野生动物世界“为了方便消费者快速入园”，在今年 10 月将年卡系统从“指纹入园”升级为“人脸识别入园”，被消费者起诉。起诉者是浙江理工大学特聘副教授郭兵，他在五个月前办理了年卡，郭兵认为，“园区升级后的年卡系统进行人脸识别将收集他的面部特征等个人生物识别信息，该类信息属于个人敏感信息，一旦泄露、非法提供或者滥用，将极易危害包括原告在内的消费者人身和财产安全。”
随着物联网技术的发展，物联网被广泛应用于社会生活中，小区安装有车闸、道闸、安防摄像头、门禁等物联网设备，业主在小区的活动会被异构设备捕获，产生的数据被存储于各服务商边端系统，或者被传输到云原生部署的云端IOT系统中，业主在小区活动可能会产生车辆通行记录、人员通行记录，并且业主本身会有业主个人信息、业主房产信息等，由于数据的海量性、多样性特点增加了数据传输和处理的难度，存在数据孤岛问题。其中也往往涉及很多业主个人隐私数据，这些数据可能会在用户不知情的情况下被用于其他服务。
本文分享如何利用现有的技术解决 水表自动读数问题。 核心的思路是：定位数字区域并截取、将目标区域中的数字分割出来、识别各个位置的数字。 涉及的技术：YOLOv3 目标检测、图像处理、分类
训练数据可以在tessdata下载，里面包含各种语言。当然你自己也可以训练它，有兴趣的可以学习一下相关内容。
美国麻省理工学院（MIT）官网报道该校在通用神经网络方面的研究进展可用于揭示神经网络的运行机制。理解神经网络的运行机制可以帮助研究人员增强其性能，并将从中获得的经验转用到其他应用。 神经网络的机器学习系统通过分析大量的训练数据来学习如何执行任务。在训练中，神经网络不断调整数千个内部参数，直到能够可靠地执行一些任务，例如识别数字图像中的对象，或将文本从一种语言翻译成另一种语言。但这些参数的最终值对揭示神经网络的运行机制用处不大。最近，计算机科学家开发了一些巧妙的技术，可以对特定神经网络的计算进行划分。 在新近
摘要：运用 kNN 解决鸢尾花和手写数字识别分类问题，熟悉 Sklearn 的一般套路。
任何企业一定会有流程。无论这个企业有没有制定或繁琐、或精细的流程，流程是一定存在的，哪怕最简单的零售企业也有流程。“用户请求——销售跟进——价格审批——合同签署——商品发出”，它是有流程的，只是没有用系统固化这个流程，并将业务的关键节点识别出来，用系统去实现，将这些数据通过流程沉淀下来，这是最重要的。
在数字世界中，身份验证是保护信息安全的基石。随着技术的不断进步，身份验证技术也在不断地演变。FIDO（Fast Identity Online）就是一个旨在提供更安全、更简单用户体验的身份验证解决方案。在本文中，我们将探讨FIDO协议、FIDO认证器和FIDO密钥的基本概念，以及它们如何共同工作以提供更高级别的安全保护。
近日，研究人员将人脸识别技术应用到了动物身上，成功地对大熊猫进行了“人脸识别”。这款应用程序已经在成都大熊猫繁育研究基地使用，游客们可以迅速识别数十只大熊猫，并了解与其相关的更多信息。
可爱的大熊猫作为一个物种来说是非常好辨认的，但是作为一个个体，由于它们的外貌都是黑白相间的，让人类来区分哪只熊猫是A，哪只是B，还是有一定困难和混淆的。
随着我国机动车增长速度的加快，停车场管理系统已经被广泛的应用起来，使车辆管理更加科学化，正规化。经过几年的推广应用，在广泛使用的同时，也发现了一些弊端和漏洞。目前大部分车牌识别基于CS系统，传统的监控无法做到对车牌的识别。我公司EasyCVR产品已经将车牌识别的算法集成到软件中，实现对各类视频源进行实时视频分析，并将识别的车牌信息记录。
我们都知道，计算机它只会计算，其它的能力都是我们赋予给它的，它只是按照我们的步骤去执行而已。
大数据文摘作品 编译：大茜、笪洁琼、云舟 你是否对于Spotify之类的软件产生过这样的疑问：“Spotify，你放音乐的时候在想什么？”实际上这类软件可能会像你一样思考。 一项麻省理工学院的新研究表明，科学家们构建了一个机器学习系统，可以像人类一样处理声音，能够辨别歌词或按流派对音乐进行分类。 它是第一个模仿大脑来解读声音的人造系统，在准确性上能够与人类相媲美。这项研究发表在Neuron杂志上，为研究人脑提供了吸引人的新方法。 大数据文摘微信公众号后台回复“音乐”即可获得研究论文哟~ 机器学习系统无处不
COSMIC是一种主流的软件功能规模度量方法，其原理是通过识别“数据移动”的个数来度量软件规模，每个数据移动计为一个COSMIC功能规模单位（CFP），四种数据移动类型分别为：输入（Entry）、输出（eXit）、读（Read）和写（Write）。
可是今天，在实现梦想的道路上，我遇到了非常大的麻烦。因为有个粉丝问我：为什么计算机底层要使用二进制。
PCA 的全称是 Principal Component Analysis，翻译过来就是主成分分析法，是数据分析中常用的数据降维方法，亦是一种学习数据表示的无监督学习算法。在讨论 PCA 之前，让我们先考虑下机器学习中的数据。
自上世纪 50 年代以来，人类对人工智能前景的想象从未停止过，计算机科学家创造出更加复杂的新技术，也为普通消费者打造出一个令人向往的未来。虽然对人工智能的理解几十年来一直在变化，但我们也有理由相信人工智能时代最终会到来。那么想要成为一名人工智能开发者，怎样才能踏入这一领域呢？
“人脸识别”作为人工智能的应用之一，近些年随着技术发展，已逐步渗透到日常生活的方方面面。
datasets文件夹包含的是tflearn预先准备的几个数据集加载文件。可以方便测试，具体如下
欧洲议会近日已投票支持全面封杀利用生物特征识别的大规模监控。 人脸识别等基于AI的远程监控技术对隐私之类的基本权利和自由有着巨大的影响，但已经开始在欧洲公共场合悄然使用。 欧洲议会议员们表示，为了尊重“隐私和人类尊严”，欧盟立法者应通过一项永久性的禁令，禁止在公共场所自动识别公民，并表示只有在公民涉嫌犯罪时才予以监控。 欧洲议会还呼吁禁止使用专有的人脸识别数据库，比如由美国初创公司Clearview构建的颇有争议的AI系统（欧洲的一些警察部门也已经在使用该系统），并表示基于行为数据的预测性警务也应该被禁止
基于人工智能和深度学习方法的现代计算机视觉技术在过去10年里取得了显著进展。如今，它被用于图像分类、人脸识别、图像中物体的识别、视频分析和分类以及机器人和自动驾驶车辆的图像处理等应用上。
密码是全球用户认证的最常见方式，其使用率在过去的十多年来一直在缓慢下降。比尔盖茨在2004年的RSA会议上声称，“毫无疑问，随着时间的推移，人们对密码的依赖会越来越少......他们只是没有遇到真正想确保任何事情的挑战。”
CCF-腾讯犀牛鸟基金于2013年由腾讯公司和中国计算机学会（CCF）共同发起，今年是基金发起的第10年。10年来，犀牛鸟基金致力于为海内外青年学者搭建产学合作创新的平台，推动科技在产业创新和社会发展中持续发挥价值。 本年度犀牛鸟基金设立12个技术领域共35项研究命题，我们将分7期对各项命题进行详细介绍，本文重点聚焦多模态融合&软件工程领域，欢迎海内外优秀青年学者关注并申报。 8.多模态融合 8.1 多媒体数字水印与视频内容篡改识别 随着多媒体技术和网络通信的发展，数字媒体的安全隐患日益严重，一方面平台需要
本文参考http://blog.sina.com.cn/s/blog_4aa166780101cji7.html实现，在这里感谢该文章的作者。 OCR(Optical Character Recognition):光学字符识别,是指对图片文件中的文字进行分析识别，获取的过程。 Tesseract：开源的OCR识别引擎，初期Tesseract引擎由HP实验室研发，后来贡献给了开源软件业，后经由Google进行改进，消除bug，优化，重新发布。当前版本为3.02 项目下载地址为：http://jaist.dl.
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