说到语音识别、语音翻译、图像识别、人脸识别等等，现在已经非常非常非常普及了，看过‘最强大脑’的朋友，也应该对‘小度’这个机器人有所了解，战胜国际顶尖的‘大脑’- 水哥，(PS：内幕不知)，那么今天，我们来看下关于图像识别 图像识别技术是人工智能的一个重要领域。为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序，人们提出了不同的图像识别模型。例如模板匹配模型。 图像识别场景 1：人脸识别 2：车牌识别 图像识别原理 原理： 人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。 JAVA图像识别示例 Java图像识别示例： 需求：java实现图像识别--车牌识别 技术：Java、jdk1.8、maven、tess4j、IDEA2018 1：新建maven project工程 import net.sourceforge.tess4j.Tesseract; import net.sourceforge.tess4j.TesseractException; /** * java图像识别
使用百度AI图像识别提供的API接口来搭建识图工具，首先要注册百度开发者账号，然后找到图像识别页面，创建应用，申请成功后会给两个重要的数据API Key ，Secret Key，这是实现识图的重要参数， QFileDialog import json import base64 import urllib import urllib.request """ 你的 APPID AK SK """ # http://ai.baidu.com Form): _translate = QtCore.QCoreApplication.translate # 设置窗体内容 Form.setWindowTitle(_translate("Form", "图像识别工具
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---- 我们家中摆放的物品大多是死气沉沉的。这些物件静静地待在那里，毫无生气地面对着它们的主人。
自动化实现过程，UI框架的自动化往往不能满足所有场景的需求，比如:动态效果图片内容一致性检查；在全民AI的浪潮中，基于Caffe框架的AI图像识别结合QT4A自动化测试尝试，在企鹅电竞弹幕识别，以及表情业务自动化中动态图像识别有了落地 一、自动化检测结合AI图像识别效果图 效果：caffe训练的模型，企鹅电竞APP中对当前整个手机屏幕中的某一个特征弹幕识别率可达95%以上，其中表情的动态内容识别可达到100%。 二、AI识别结合自动化整体方案 整体的流程：在Caffer框架环境下，我们对训练好的模型生成服务，结合QT4A自动化框架，在用例中调用AI识别接口，回调给自动化检查结果，整个过程简单可分两部分：模型训练和自动化识别调用检查 caffe工程的models文件夹中有这些网络模型，查看models文件夹，常用的网络模型比较多，比如Lenet、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet根据实验对比，如果纯图像识别
【导读】在视觉方面，AI和人类的差距有多大？来自UC Berkeley等高校的研究人员创建了一个包含7500个“自然对抗实例”的数据集，在测试了许多机器视觉系统后，发现AI的准确率下降了90%！ 这样的AI若用在自动驾驶汽车上，后果不敢想象！ 近几年来，计算机视觉有了很大的改善，但仍然有可能犯严重的错误。犯错如此之多，以至于有一个研究领域致力于研究AI经常误认的图片，称为“对抗性图像”。 AI把爬上树的猫误认为松鼠 研究这些图像是很有必要的。当我们把机器视觉系统放在AI安全摄像头和自动驾驶汽车等新技术的核心位置时，我们相信计算机和我们看到的世界是一样的。而对抗性图像证明并非如此。 下面就是一些“自然对抗实例”数据集的例子： AI眼中是“沉船”，其实是虫子爬在枯叶上 AI眼中是“火炬” AI眼中是“瓢虫” AI眼中是“日晷” AI眼中是“棒球运动员” AI眼中是“人开卡丁车 下面的四张蜻蜓照片，AI在颜色和纹理上进行分析后，从左到右依次会识别为臭鼬、香蕉、海狮和手套。我们从每张图片中都可以看出AI为什么会犯错误。 AI系统会犯这些错误并不是新闻了。
图形图像识别模块：包括的平台所有的图形图像识别算法，负责游戏内所有的图形图像识别，并将识别结果传到 AI 算法模块。 （2）图像识别任务流程图 GAME AI SDK 平台的核心之一就是图像识别任务。 ； Step4：如果用户只需要做图像识别，则直接将识别结果返回给用户； Step5：如果用户需要 AI 模块，则将识别结果输入到 AI 模块； Step6：用户如果觉得任务参数（包括图像识别算法参数）需要调整 GAME AI SDK平台模块结构 （1）图像识别模块 图像识别模块的输入为图像帧数据，输出为图像识别得到的结果数据。 图像识别逻辑处理：在此模块中处理用户配置的图像识别任务。 （2）AI算法模块 AI 算法模块的输入有两种方式：一种是图像识别模块识别的结果数据，一种是直接从 API 接口拿到的数据。
我们现在正在采取下一步，发布在最新型号Inception-v3上运行图像识别的代码。 Inception-v3 使用2012年的数据对ImageNet大型视觉识别挑战进行了培训。
RPG设计(物品锻造与Decorator模式) 2007-12-14 作者: 张子阳 分类: 设计与模式 引言 物品锻造是各类奇幻游戏中的常见功能，就拿众所周知的Diablo来说吧。 我们首先考虑到可以用继承来实现这样的设计，结果却发现如果我们需要定义所有嵌宝石的剑(Sword)，就需要3+6+7 = 16个类(NOTE：三个物品孔，每个孔都有 蓝、红、绿 三种选择，可以两个或者三个孔同一色 而这仅仅是开始，如果我们需要再添一种宝石，比如说白色，它可以附加诅咒的效果；或者我们需要给武器再添加一个物品孔，那么我们的类的数目将迅速的由十几个变成几十个。 随后我们使用复合(Composition)的方式来解决，又遇到新的问题：程序不易维护，每次添加新的宝石或者添加新的物品孔，都需要修改代码。最后，我们使用Decorator模式巧妙地解决了这个问题。
伪代码实现，这里最终通过cos函数计算相似度 1.基于用户，需要一个用户相似度矩阵 首先要建立物品-用户集合的倒排索引 然后循环这个索引的所有用户，排除自己和自己，进行+1 Set<Entry<String sparseMatrix[userID.get(user_u)][userID.get(user_v)] += 1; //计算用户u与用户v都有正反馈的物品总数 } } } 然后 cos计算 2.基于物品，协同过滤正好反过来，建立用户的相似矩阵 首先要建立用户-物品集合的倒排索引 然后循环这个索引的所有物品
以及程序员日常会看的Github，我们会看很多各种各样的代码但是又不会全部下载，那这个插件就是可以让你在浏览器里面进行方便的阅读
新建数据集 SELECT * FROM 物品清单ORDER BY 行号 4. 添加表格控件 5.
本文主要介绍基于深度神经网络的表格图像识别解决方案。 1.前言 1.1背景 大多数人日常办公处理的文件，无非就是表格和文档，其中表格的重要性毋庸置疑。 1.2 业界方案 表格图像识别有较高的商业价值，一般都在付费的专业OCR软件中才能体验到：比如ABByy fine reader。这些软件所用的技术，并没有完全公开。
因此，著名的电子商务公司亚马逊提出了另一个算法——基于物品的协同过滤算法。 基于物品的协同过滤算法 （简称ItemCF）给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。 不过， ItemCF算法并不利用物品的内容属性计算物品之间的相似度，它主要通过分析用户的行为记录计算物品之间的相似度。该算法认为，物品A和物品B具有很大的相似度是因为喜欢物品A的用户大都也喜欢物品B。 从这句话的定义出发，我们可以用下面的公式定义物品的相似度： ? 这个公式惩罚了物品j的权重，因此减轻了热门物品会和很多物品相似的可能性。 假设物品分为两类——A和B， A类物品之间的相似度为0.5， B类物品之间的相似度为0.6，而A类物品和B类物品之间的相似度是0.2。 但如果归一化之后， A类物品之间的相似度变成了1， B类物品之间的相似度也是1，那么这种情况下，用户如果喜欢5个A类物品和5个B类物品，那么他的推荐列表中A类物品和B类物品的数目也应该是大致相等的。
垃圾分类 获取垃圾的分类识别图片中的物品项目地址 这里，我编写了几个垃圾分类的api，其中包括图像识别，垃圾分类查找，根据关键字或者图片的内容来进行查找 注：一下api编码格式均为utf-8，code为 garbageName=XXX (垃圾名称为垃圾名) image.png 识别图片中的物品 还有另外一种方式，利用AI识别图片进行查找垃圾： 可进行上传图片，AI会进行图片识别出物品类别，返回图片中物品的列表 ": } image.png 本人本着开源的精神去编写本项目，项目源代码托管在码云上，需要的同学可以去下载看看， 附：项目的垃圾分类数据在README中 项目地址 项目地址 最后，再次特别感谢百度AI 提供AI技术，以及多个垃圾分类平台提供的数据 本文为原创内容，转载需要注明出处，谢谢～
在视觉方面，AI和人类的差距有多大？来自UC Berkeley等高校的研究人员创建了一个包含7500个“自然对抗实例”的数据集，在测试了许多机器视觉系统后，发现AI的准确率下降了90%！ 这样的AI若用在自动驾驶汽车上，后果不敢想象！ 近几年来，计算机视觉有了很大的改善，但仍然有可能犯严重的错误。犯错如此之多，以至于有一个研究领域致力于研究AI经常误认的图片，称为“对抗性图像”。 AI把爬上树的猫误认为松鼠 研究这些图像是很有必要的。当我们把机器视觉系统放在AI安全摄像头和自动驾驶汽车等新技术的核心位置时，我们相信计算机和我们看到的世界是一样的。而对抗性图像证明并非如此。 ? AI眼中是“沉船”，其实是虫子爬在枯叶上 ? AI眼中是“瓢虫” ? AI眼中是“日晷” ? AI眼中是“人开卡丁车” ? 下面的四张蜻蜓照片，AI在颜色和纹理上进行分析后，从左到右依次会识别为臭鼬、香蕉、海狮和手套。我们从每张图片中都可以看出AI为什么会犯错误。 ? AI系统会犯这些错误并不是新闻了。
公共物品的网络方法：简短摘要.pdf
关于酒瓶的拍摄，首先我们先弄清楚所拍摄的酒瓶的材质，市面上酒瓶大致分为两类，不透明瓷器酒瓶、透明玻璃酒瓶。究其难点依然是反光、透光，拍摄重点依然放在灯光的布置上...
作者|DANIEL TERDIMAN 阅读时长：3分钟 提到人工智能，大部分人会想到当前非常热门的领域，比如“人机大战”，自动驾驶、图像识别，语音识别等等，但你知道人工智能还能帮农民分拣黄瓜吗？ 这就是为什么Chen会发布AI playbook，帮助人们理解AI能为他们提供什么帮助，尤其是非技术人员群体。 AI playbook 链接地址 http://a16z.com/2017/05/12/ai-playbook/ “AI不是未来才有的东西。”Chen说。 其次，无需获得博士学位，我们也可以知道如何将AI整合到工具中。他认为，任何懂得使用应用程序编程接口(API)的人都可以利用AI。 Chen表示 现在，在硅谷中AI是最为炙手可热的技术。我看到每家公司都将自己标榜为AI公司。几年后，没人会称自己为AI公司，因为这将是理所当然的事实。
01电梯门 如何测试一个物品呢？测试工程师的经典面试题目之一，测试同学必须要知道怎么回答并且要答的漂亮，才能拿到理想的测试Offer，从此2020升职加薪、迎娶白富美、走上人生巅峰。 Maybe，HR美眉约你进行一场现场掰头面试，面试官大人乘电梯去接你的路上，无意中瞅到了身边的电梯，他们会随时拿来一个物品来问你，如何测试电梯？
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