如果要问当下互联网什么最热门?毫无疑问是人工智能。目前,世界上主要发达国家都已经将人工智能作为国家级发展战略。那么,踩在下一个时代的风口浪尖上,普通程序员如何向人工智能靠拢?为此特别推荐10款托管在码云上的人工智能开源软件,希望能够给大家带来一点点帮助和启发。 当然,如果你很喜欢以下提到的项目,别忘了分享给其他人。 1、项目名称:智能家居的架构 项目简介: 智能家居的概念(smart home , home auto)很早以前就有了,现在随着硬件成本的下降,及 google 收购 nest 等,智能家居热度
现如今随着机器识别技术的日益成熟,在我们的日常生活中机器识别也随处可见。大家常见的有二维码识别,指纹识别,车牌识别等,这些技术已经相当成熟。还有现如今比较火的无人驾驶系统。无人驾驶系统中存在很多机器识别技术,包括对人或移动物体的识别,路标识别,以及距离估算等。而各种识别系统中,对数字的识别是必不可少的。数字在我们人类世界无处不在。
OpenCV作为一个历史悠久、功能丰富、社区活跃的开源视觉开发库,一方面,它提供了计算机视觉以及图像处理方面最常用最基础的功能支持,是开发的必备工具;另一方面,它在新版本中紧跟潮流,加入了对新的算法、硬件的支持。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 计算机视觉是目前最热门的研究领域之一! 无论是二维码识别、刷脸支付,还是智能安防、无人驾驶等,都需要用到计算机视觉技术。 而说到计算机视觉,就不得不提到OpenCV。 OpenCV作为一个历史悠久、功能丰富、社区活跃的开源视觉开发库,一方面,它提供了计算机视觉以及图像处理方面最常用最基础的功能支持,是开发的必备工具;另一方面,它在新版本中紧跟潮流,加入了对新的算法、硬件的支持。 OpenCV 基于C++编写,但提供了 Python、Ruby、MATLAB
本文介绍了如何使用OpenCV和Python来实现九宫格数独的自动识别和生成。首先介绍了九宫格的规则和特点,然后通过具体的代码实现,实现了从图片中提取九宫格和数字,并利用机器视觉技术识别数字。最后通过kNN数字识别和数独生成求解,实现了从图片到数独游戏的转换。
总体来说这本书是不错的,对于算法的原理概述的比较准确,就是实战的代码过于简略,入门机器学习的话还是值得一看的
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。
将纸质文档转换为数字文档有着巨大的需求,因为数字文档更容易检索。经过多年的探索和研究,OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)技术日趋成熟,OCR技术在印刷、打印行业应用广泛,可以快速的将纸质资料转换为电子资料。而近些年来,卷积神经网络(CNN)快速发展,是最先进的图像识别技术,其应用范围不仅仅局限于转化文档,在人脸识别、号码识别、自动驾驶等领域得到广泛应用。
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。
下载Tesseract-OCR 5.0.0-alpha.20201127安装包并安装!然后在环境变量中添加
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。
TensorFlow是一个基于Python和基于数据流编程的机器学习框架,由谷歌基于DistBelief进行研发,并在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下有着丰富的应用。2015年11月9日,TensorFlow依据Apache 2.0 开源协议开放源代码。
WebAssembly是一种可以让C/C++这些非JavaScript语言编写的代码在浏览器上运行,是一种在web上运行二进制文件的技术标准。
我们可以将辩论的方式可视化为一个游戏树。它同围棋等游戏类似,但是这里的叶节点由辩论者之间论点和人类判决的句子构成。不论是在辩论还是在围棋中,真正的答案取决于整个树,但是由强智能体选择出的单一路径可以一定程度上揭示整体的情况。例如,尽管业余棋手不能直接对专业棋手的某一步的优劣性做出评价,但他们可以根据游戏的结果来对职业棋手的水平做出评估。
本文介绍了深度学习在数字识别上的应用,通过使用Tensorflow框架在Windows系统上搭建环境,并运行一个识别手写数字的示例程序。文章还提到了安装过程中的注意事项,以及Tensorflow在GPU上的支持。
选自OpenAI 作者:GEOFFREY IRVING & DARIO AMODEI 机器之心编译 参与:Pedro、晓坤 近日,OpenAI 提出了一种人工智能安全技术,它可以训练两个智能体对同一个话题进行辩论,最终由人类来评定输赢。OpenAI 认为,这种方法或类似方法最终可以帮助我们训练人工智能系统在保持同人类一致喜好的同时,执行超越人类能力的认知任务。本文将概述这种方法,并对初步的概念性验证实验进行介绍。同时,OpenAI 也发布了一个网页端界面,以让人们方便地尝试这种技术。 相关论文地址:htt
最近学习一款优秀的开源AI开发套件M1 Dock,该模块集成了Micropython,使用专业的AI芯片k210作为核心处理单元,k210带独立FPU的双核处理,64位的CPU位宽,8M的片上SRAM,400M的可调标称频率,支持乘法、除法和平方根运算的双精度FPU,在AI处理方面k210可进行卷积、批归一化、激活、池化等运算。也可以进行语音方向扫描和语音数据输出的前置处理工作,可实现人脸检测,语音识别,颜色、物体识别,MNIST手写数字识别,Feature map显示,tiny yolov2 20分类等多种功能。
6、自动词性标注:基于词库+(统计歧义去除计划),目前效果不是很理想,对词性标注结果要求较高的应用不建议使用。
本文是关于使用 Rust 和 WASM 进行数字识别的两部分系列的第一部分,在这部分中,我们将从头开始实现一个识别数字的 WebApp:
编写|PaddlePaddle 排版|wangp 这篇推文介绍 PaddlePaddle C-API 整体使用流程 1 使用流程 使用 C-API 的工作流程如图1所示,分为(1)准备预测模型和(
OpenCV4.0发布以来,其依靠良好的接口代码、系统级别的优化、更加通用易学的函数调用,集成OpenVINO与tensorflow、caffe等模型加速推断、实现了从传统的图像处理到基于深度学习的视觉处理路线图的完整拓展。OpenCV4毫无疑问是一个OpenCV发展历史的一个重要里程碑之作。
本文作者: wopon_ 来源:36大数据 本文长度为1500字,建议阅读4分钟 这篇文章适合那些刚接触Kaggle、想尽快熟悉Kaggle并且独立完成一个竞赛项目的网友,对于已经在Kaggle上参赛过的网友来说,大可不必耗费时间阅读本文。本文分为两部分介绍Kaggle,第一部分简单介绍Kaggle,第二部分将展示解决一个竞赛项目的全过程。如有错误,请指正! 1、Kaggle简介 Kaggle是一个数据分析的竞赛平台,网址:https://www.kaggle.com/ 企业或者研究者可以将数据、问题
很多朋友都对机器学习心存各种敬畏之心。实际上,机器学习更多的也不过是我们“统计学习”的扩展延伸和行业实现的具体化。无非是通过样本数据发现规律性的东西而已。何况“All models are wrong
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。
可以说java的这三大结构包括其中的语句跟c语言上的基本上都是一样的。现在就当重新复习一遍吧!
当谈到微控制器(MCU)和人工智能(AI)的结合,我们进入了一个激动人心的领域。传统上,AI应用程序需要大型计算机或云服务器的处理能力,但随着技术的发展,现在可以将AI嵌入到微控制器中。这为嵌入式系统、物联网设备、机器人和各种其他应用开启了新的可能性。
作者授权转载 作者:龙心尘、寒小阳 摘自:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50282141 大数据文摘愿意为读者打造高质量【机器学习讨论群】,措施如下 (1)群内定期组织分享 (2)确保群内分享者和学习者数量适合,有分享能力者不限名额,学习者数量少于分享者,按申请顺序排序。 点击文末“阅读原文”填表入群 互动一下:) 上面图片中篆体字写的什么,欢迎在文末评论区留言 1、 引言:不要站在岸上学游泳 “机器学习”是一个很实践的过程。就像刚
本文通过实例介绍了如何使用OpenCV库进行数字识别,并使用kNN算法对数字进行分类。首先,使用OpenCV自带的OCR模块对九宫格数字进行识别,提取出数字,并进行预处理。然后,使用kNN算法对数字进行分类,通过提取的特征向量以及k值,对数字进行预测。最后,通过实验验证了该方法的可行性和有效性。
现在数字无处不在,无论是闹钟、健身追踪器、条形码还是包装好了的送货包裹。利用MNIST数据集,机器学习可用来读取单个手写数字。现在,我们可以将其扩展为读取多个数字,如下所示。底层的神经网络同时进行数字定位和数字检测。这在很多实际环境中是非常有用的,例如读取商店中的标签,车牌,广告等。
LSTM(Long Short-Term Memory长短时记忆网络)虽然在MNIST手写数字识别方面不擅长,但是也可以进行使用,效果比CNN略显逊色
详情:https://github.com/opencv/opencv/wiki/ChangeLog#version450
本套课程中,Hinton 重点介绍了人工神经网络在语音识别和物体识别、图像分割、建模语言和人类运动等过程中的应用,及其在机器学习中发挥的作用。与吴恩达的《Machine Learning》不同,这门课
模式识别简单来说就是使用计算机算法自动发现数据中隐藏的规律,并利用这些规律来处理数据,比如对数据进行分类。下面会以手写数字识别为例,介绍模式识别中的常见术语。
【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
本文介绍了KNN和HOG算法在手写数字识别中的应用,并通过实例演示了如何通过OpenCV和C++实现。首先,通过KNN算法对手写数字进行分类,并统计测试数据中的正确分类数量。其次,使用HOG算法提取特征,并将结果转换为OpenCV Mat格式。最后,使用KNN算法对测试数据进行分类,并统计正确分类数量。
机器学习算法是从数据中产生模型,也就是进行学习的算法。我们把经验提供给算法,它就能够根据经验数据产生模型。在面对新的情况时,模型就会为我们提供判断(预测)结果。例如,我们根据“个子高、腿长、体重轻”判断一个孩子是个运动员的好苗子。把这些数据量化后交给计算机,它就会据此产生模型,在面对新情况时(判断另一个孩子能不能成为运动员),模型就会给出相应的判断。
编译程序: 如何把源程序转换成机器能够接受的目标程序,软件工作者编制了一系列的软件.通过这些软件,把用户按规定语法写出的语句一一翻译成二进制的机器指令. 这种具有翻译功能的软件称为“编译程序”
对于对于识别车牌的重要一步是对车牌字符的提取。本节将在《基于FPGA车牌位置的定位》的基础上完成车牌上每个字符的提取与定位,为车牌的识别扫清障碍。
很荣幸这次能拿到AIoT应用创新大赛的初赛资格。 深度学习和机器学习在安防、金融、消费等各个方面有着广泛的应用。随着神经网络算法的发展,模型精度越来越高,但是模型尺寸却越来越大,算法运算量和内存占用使得ANN的算法不适合在嵌入式端进行部署,这严重影响了神经网络算法的应用。因此,本设计尝试使用C++语言进行Lenet-5架构的前向传播,并将其应用于MNIST手写数字识别,从而使得TencentOS Tiny AIoT开发板具有智能识别手写数字的功能。
最近有个新闻说一个人毫无绘画能力靠AI作图,获得艺术比赛第一名,没想到现在AI 这么厉害了,今天分享几个AI 黑科技工具,在公众号后台回复 黑科技 获取软件地址。
这是一个TensorFlow的系列文章,本文是第二篇,在这个系列中,你讲了解到机器学习的一些基本概念、TensorFlowa的使用,并能实际完成手写数字识别、图像分类、风格迁移等实战项目。 文章将尽量用平实的语言描述、少用公式、多用代码截图,总之这将是一份很赞的入门指南。欢迎分享/关注。 上一篇:《五分钟喝不完一杯咖啡,但五分钟可以入门TensorFlow》 今天将用TensorFlow实现一个手写数字识别功能,来展示TensorFlow如何用神经网络实现对图片的识别。google也为入门者提供了一个这样
然而,这些并非新概念。第一个人工神经网络(ANN)是在 40 年代引入的。那么为什么最近的热点话题都是关于神经网络和深度学习的呢?我们将在 GPU 和机器学习的一系列博客文章中探讨这些概念。
朱小虎 Freeman Zhang 等翻译 前言 《神经网络和深度学习》是一本免费的在线书。本书会教会你: • 神经网络,一种美妙的受生物学启发的编程范式,可以让计算机从观测数据中进行学习 • 深度
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。
本系列将分为 8 篇 。本次为第 8 篇 ,基于 tensorflow ,利用卷积神经网络 CNN 进行手写数字识别 。
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