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大于Jdk1.8，大于mysql5.5，idea（eclipse），微信小程序开发工具
最近在使用Nodejs写POST接口的时候，涉及到客户端在请求体中上传base64编码图片的问题，例如我使用的POST请求，问题描述如下：
代码:https://github.com/ahwgs/design-pattern-learning/tree/master/2.%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E5%8E%9F%E5%88%99
一个开源的中文车牌识别系统， Git地址为：https://github.com/liuruoze/EasyPR。 我给它取的名字为EasyPR，也就是Easy to do Plate Recognition的意思。我开发这套系统的主要原因是因为我希望能够锻炼我在这方面的能力，包括C++技术、计算机图形学、机器学习等。我把这个项目开源的主要目的是：1.它基于开源的代码诞生，理应回归开源；2.我希望有人能够一起协助强化这套系统，包括代码、训练数据等，能够让这套系统的准确性更高，鲁棒性更强等等。 相比于
在上面的代码中，我们可以看到app.use后面使用了2个参数，ctx和next，下面我们介绍一个这哥俩到底干嘛的
人工智能的底层模型是"神经网络"（neural network）。许多复杂的应用（比如模式识别、自动控制）和高级模型（比如深度学习）都基于它。学习人工智能，一定是从它开始
项目中有一块，需要用到上传车牌车牌号到系统里，用了下腾讯云的ocr车牌号识别做了个小功能。通过腾讯云的orc识别，将车牌号录入到后台。
随着技术的不断发展，前端工程师也被赋予了越来越多的职责。不再是从前只需要切个图，加个css样式就能完成任务的切图仔了。接下来这篇文章，完成一个简单的登录注册，能让你快速上手，成为一个‘小全栈工程师’，here we go ！
随着时代的发展，人们对于事物的处理方式发生了巨大改变，从书信交流到如今视频通话，人们日常生活中的交流方式也发生了改变，尤其是人们对于图像的接受能力远远大于文字，很多时候，几十上百字的归纳说明还没有一张图给人带来的直观，这种将文字变成表格，表格变成图表的过程却并不算漫长，随着互联网的蓬勃生长、对于千万条乃至数百亿条数据的处理之后，如何让管理者更加直观便捷的查看出大数据下隐藏的信息，这就不仅仅是文字能够表述的清楚，或者这样说，在如今这个时代，任何可以被节约下来的时间都不能去浪费，以至于表格逐渐代替了文字账本，在互联网中使用图表来展示数据也逐渐成为了主流趋势，当我们把目光放向物联网时，其实也是这样，随着互联网的壮大，物联网也在迅速崛起，而物联网可视化的万物可视也成为了当前的一大需求，将三维实景与数据结合起来也成为了可视化的一大亮点。
请你说一下设计测试用例的方法 黑盒测试： 1.等价类划分 等价类划分是将系统的输入域划分为若干部分，然后从每个部分选取少量代表性数据进行测试。等价类可以划分为有效等价类和无效等价类，设计测试用例的时候要考虑这两种等价类。 2.边界值分析法 边界值分析法是对等价类划分的一种补充，因为大多数错误都在输入输出的边界上。边界值分析就是假定大多数错误出现在输入条件的边界上，如果边界附件取值不会导致程序出错，那么其他取值出错的可能性也就很小。 边界值分析法是通过优先选择不同等价类间的边界值覆盖有效等价类和无效等
疫情这一阵子开始出现波动了，不知道是好事还是坏事，还是建议大家闭门在家，公假休沐，真是美哉！
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一、面试基础题 简述测试流程: 1、阅读相关技术文档（如产品PRD、UI设计、产品流程图等）。 2、参加需求评审会议。 3、根据最终确定的需求文档编写测试计划
作者 | 阮一峰 整理 | AI科技大本营（rgznai100） 眼下最热门的技术，绝对是人工智能。 人工智能的底层模型是"神经网络(neural network)。许多复杂的应用（比如模式识别、自动控制）和高级模型（比如深度学习）都基于它。学习人工智能，一定是从它开始。 什么是神经网络呢？网上似乎缺乏通俗的解释。 前两天，我读到 Michael Nielsen 的开源教材《神经网络与深度学习》(Neural Networks and Deep Learning - http://neuralnet
人工智能的底层模型是"神经网络"（neural network）。许多复杂的应用（比如模式识别、自动控制）和高级模型（比如深度学习）都基于它。学习人工智能，一定是从它开始。
转载：http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/07/neural-network.html
随着移动端车牌识别技术的日趋完善，渡船公司把移动端车牌识别SDK集成到票务系统中，检票员通过集成了我司车牌识别功能的手持终端，对登船的每一辆车车牌进行扫描识别，自动识别车牌并判断车辆是否正常购买船票，不仅大大的提升了登船效率，也从源头杜绝了逃票、漏票事件的发生。
手机拍照识别车牌是指通过计算机视觉、图像处理与模式识别等方法从车辆图像中提取车牌字符信息,从而确定车辆身份的技术。手机拍照识别车牌分为车牌定位、字符分割、字符识别三大部分。
明敏 金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一张图在你眼前闪过0.1秒，是什么感觉？ “我看到过它？？？” 但有人，只看了一张街景0.1秒，就能在世界地图上快速锁定它的位置！ 只见图片一闪而过，我还没反应过来发生了啥。 结果小哥直接把地图拉开，行云流水一通操作，找到了它就在斯里兰卡！ 再慢放看看，这上面不就是几棵树和一条土路吗？？ 还有这种看上去极为普通的马路，貌似出现在哪个大洲都很有可能。 但这位小哥立马能判断出它在澳大利亚北部。 这效果，怎么有股量子速读那味儿了？ 而凭借着这
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 目前支持蓝色标准车牌，黄色标准车牌，小型新能源车牌的车牌生成。 实际的车牌示例 实际的大型新能源车牌示例 📷 实际的小型新能源车牌示例 📷 生成的蓝色底牌车牌示例 📷 📷 生成的小型新能源车牌示例 📷 📷 全部代码 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 车牌生成 即可获取。 程序结构说明 license_plate_elements.py: 车牌号元素，其中定义： 车牌号中，不同车牌位的取值范围； 不
人工智能浪潮一波又一波，没有车牌识别，车辆限外的是难以监管下去的，下面说说比较普遍的车牌识别sdk在不同平台的用法。
目前很多地方都会用到移动端车牌识别这个技术，大家可以留意一下道路停车，汽修服务，移动警务等，通过车牌识别这个技术，实现快速对车辆进行管理与服务。
随着汽车的需求暴增，车辆管理成为了城市管理的重中之重。移动端车牌识别技术已被广泛应用于城市智能交通、智慧小区的系统中，以往是手动录入车牌信息或者是一笔一划抄写车牌信息，如此，会增加人为的误差，降低了工作效率，后来移动端车牌识别技术在车辆管理中被应用，车辆管理体验感得到了提升，如今更是完美的集成了移动端车牌识别算法，通过前端就能进行解帧识别车牌，无需有有一个图片传输返回结果的过程，直接就可以把车牌识别出来，这是高新技术的又一个台阶。
车辆检测跟踪模块 车辆检测跟踪模块主要对视频流进行分析，判断其中车辆的位置，对图像中的车辆进行跟踪，并在车辆位置最佳时刻，记录该车辆的特写图片，由于加入了跟踪模块，系统能够很好地克服各种外界的干扰，使得到更加合理的识别结果，可以检测无牌车辆并输出结果。 车牌定位模块 车牌定位模块是一个十分重要的环节，是后续环节的基础，其准确性对整体系统性能的影响巨大。车牌系统完全摒弃了以往的算法思路，实现了一种完全基于学习的多种特征融合的车牌定位新算法，适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。 车牌矫正及精
本文介绍了神经网络的基本原理和结构，从神经元、层和网三个层次进行了详细的说明。还通过车牌识别的例子对神经网络的应用进行了说明，最后介绍了神经网络训练中会遇到的几个问题。
眼下最热门的技术，绝对是人工智能。 人工智能的底层模型是"神经网络"（neural network）。许多复杂的应用（比如模式识别、自动控制）和高级模型（比如深度学习）都基于它。学习人工智能，一定是从
随着智慧城市愿景的推广,以及车辆管理需求的迅猛扩增,对于各类车辆识别系统有了新的要求。而以往的固定式特定设备的车牌识别系统已经不能够满足灵活的智能交通系统需求,例如路边停车管理和交管违章登记等。本文简单介绍一种基于Android平台的车牌识别技术，该技术不依赖其他任何第三方库，能够在复杂背景下迅速识别多种车牌。
随着社会经济的发展与汽车的日益普及带来巨大的城市交通压力,在此背景下,智能交通系统成为解决这一问题的关键。而在提出发展无线智能交通系统后,作为智能交通的核心,车牌识别系统需要开始面对车牌识别移动化的现实需求。基于实现车牌识别移动化这一目标,一种基于Android移动终端的车牌识别解决方案在Android平台上实现了该系统。
OCR文字，车牌，验证码识别 专知荟萃 入门学习 论文及代码 文字识别 文字检测 验证码破解 手写体识别 车牌识别 实战项目 视频 入门学习 端到端的OCR：基于CNN的实现 blog: [http://blog.xlvector.net/2016-05/mxnet-ocr-cnn/] 如何用卷积神经网络CNN识别手写数字集？ blog: [http://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5671136.html] OCR文字识别用的是什么算法？ [https://www.zh
如果给你一张图片，你会怎么找出图片中的车牌呢？是用传统的方法依靠特征筛选找到车牌？还是用新款的RTX2080Ti煤气灶来炼丹呢？
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。
车牌识别系统作为智能交通系统的一个重要组成部分，在交通监控中占有很重要的地位。车牌识别系统可分为图像预处理、车牌定位、字符识别3个部分，其中车牌定位作为获得车辆牌照图像的重要步骤，是后续的字符识别部分能否正确识别车牌字符的关键环节。车牌定位系统实现对车辆牌照进行定位的功能,即从包含整个车辆的图像中找到车牌区域的位置，并对该车牌区域进行定位显示，将定位信息提供给字符识别部分。 本系统除了实现了车牌识别还实现了人脸识别、车辆信息和用户信息的管理。对于陌生人的管理，整体架构是SpringBoot + OpenCV。
充电桩车牌识别应用场景，车牌识别相机采用吊装的方式安装到每个充电桩车位上，精准的识别停在该车位上的车牌号码。
有小伙伴后台和小白说，能不能推荐几个适合入门的开源视觉项目，因为根据实际项目和代码学起来相对来说比较快。小白收集了一些比较简单的开源的项目，会陆陆续续的分享给大家，文末有源码地址。
车牌识别，是人工智能以及 OCR 领域的重要应用场景。通过拍摄的包含车牌的照片，实现识别出车牌文字的功能，能够大大提高车辆识别效率，在交通违规检测、罪案侦查中能提供有力支持，而 EasyPR，能够快速准确地识别中文车牌。 ◆ 简介 EasyPR，是 liuruoze 在 Gitee 上开源的中文车牌识别系统，仓库位于 https://gitee.com/liuruoze/EasyPR，目前版本为 1.6。 EasyPR 的目标是成为一个简单、高效、准确的非限制场景 (unconstrained situa
目前很多城市为了缓解停车压力，在不影响道路使用的情况下，在道路上划出一部分停车位，来供车主使用。国内路边占道停车主要是使用咪表、手持终端及人工的方式进行管理和收费。对于占道停车管理来说，在移动端集成一个优秀的车牌识别是必要的，能够大大提高工作效率。如果人工记录车牌，一个车牌的记录、上传时间要十秒左右，而车牌识别通过移动端摄像头拍摄并识别车牌信息，完成录入的时间只需2~3秒。如此方便快捷的车牌识别，未来必将成为占道停车管理的必备软件。移动端车牌识别系统是基于Android、iOS平台的车牌识别应用程序，采用手机、平板电脑摄像头拍摄汽车牌照图像，然后通过OCR软件对车牌颜色、车牌号进行识别。
随着社会的发展，城市中的汽车越来越多。城市由于汽车的增加造成的拥挤给人们的生活带来了极大的不便，这种不便迫使人们去寻找高技术有效手段去解决这种不便。很多的大型停车场收费系统管理存在着排队时间长、管理成本高、劳动强度大等各种弊端，顺应时代发展的一些占路停车场和小型露天停车场也应运而生，然而这些停车场收费透明度低、资金流失和车辆失窃也给车主和管理者造成了较大的困扰，因此需要一些较为快捷有效的管理系统去解决这些问题。
传统的称重管理系统是采用人工录入车牌方式，需要较长的等待时间，且容易产生失误甚至作弊等问题。另外，汽车称量现场环境恶劣，严重影响工作人员身心健康，其中引入一个新的概念“无人值守称重”。
本项目通过对拍摄的车牌图像进行灰度变换、边缘检测、腐蚀及平滑等过程来进行车牌图像预处理，并由此得到一种基于车牌颜色纹理特征的车牌定位方法，最终实现了车牌区域定位。车牌字符分割是为了方便后续对车牌字符进行匹配，从而对车牌进行识别。
随着移动行业的爆发式发展，手机配置不断提高，基于手机平台的信息采集、图像处理、数据传输等方面的研究也成为了热点，这使得基于手机平台上的车牌识别成为可能。传统的车牌识别系统一般都基于固定的桌面平台、图像采集不灵活，特别是对于交通管理部门来说，对违章车辆车牌的自动登记非常不便，因此基于移动端车牌识别出现了。
随着机动车辆的大幅度增加，在带动国民经济发展的同时，也给中国道路交通带来了众多的烦恼，机动车违法、违章行为是造成交通事故和影响正常交通秩序的主要原因之一；停车难，停车场管理需要更加智能高效的管理方式。而车牌号码作为车辆唯一身份证，它的特殊性与重要性成为智能交通系统不可或缺的重要组成部分。那如何快速录入这些车牌号码呢？
随着时代的发展，生活质量的提高，汽车是现代生活的必需品。汽车保有量日益增多，势必会带来停车难、停车管理难的问题。传统IC/ID取卡票的方式虽然看似一个简单的动作，当车流量较大时就会造成停车场出入口的拥堵，给人们停车带来不便，浪费大量的停车时间；停车场票箱内卡容量有限，需要停车场管理人员不停地往票箱内放置卡片，而对于车主来说，由于卡片的保存不当，丢卡的现象时常出现。一旦卡片丢失，整个停车记录就无法核对，给停车场管理带来一些麻烦。
2018年3月27日腾讯云云+社区联合腾讯云智能图像团队共同在客户群举办了腾讯云OCR文字识别——智能图像分享活动，活动举办期间用户耐心听分享嘉宾的介绍，并提出了相关的问题，智能图像团队的科学家和工程师也耐心解答可用户的疑问。以下就是活动分享的全部内容。
开发该项目的环境要求有Python,Tensorflow,OpenCV和NumPy等软件。源代码在这里。
上次提到最近做车牌识别，模型训练出来的正确率很高，但放到真实场景里面，识别率勉强及格，究其原因还是缺少真实环境数据集。车牌涉及个人隐私，也无法大量采集到，国内有一个公开的就是中科大的CCPD车牌数据集，但车牌基本都是皖A打头的，因为采集地点在合肥。基于这个原因，训练的车牌数据集只好自己生成，和大家分享一下这个生成思路，
易泊PC端车牌识别SDK融合了车牌定位、车牌字符切分、车牌字符识别等算法，使该系统具有识别效率高、速度快、适应性强、使用方便等优势，技术处于国际先进水平。大力发展机器人、人工智能产业，巡逻机器人也被多家机器人研发厂商所研发，代替传统的人工作业人，机器人替代人公作业，更省时省力便捷高效。现今不少机器人嵌入了PC端车牌识别SDK去用于可疑车辆的巡逻抓拍！
众所周知，当今车牌信息采集环节中，过去传统的手工录入的方式在面对庞大的数量时显得力不从心，如果能直接通过APP采集车牌信息并完成录入则会给工作人员和客户带来巨大的便利。当下，汽车是很多人出行必备的交通工具，路面上行驶的车辆越来越多，不断方便人们出行，但与此同时，车辆的管理难度也在不断的加强——车辆管理、车辆查询、车辆收费等等。与日俱增的车总量与不断压缩的工作人员数量形成了一个巨大的矛盾。
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