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深度学习实战之手写签名识别(100%准确率、语音播报)

手写签名在日常生活中随处可见,简单来说就是亲笔书写自己的名字,在纸质文档上使用手写签名主要用以确定签字者的身份,并表示签字者同意所签署文档中规定的内容,对文档的真实性负责,且具有法律效力。由此看见手写签名的重要性。在现实的生活中不乏有不法分子模仿其他人的字体,进而模仿他人的签名获得不发的利益。尽管会有鉴别字体的工作,但在鉴别时不仅不准确,而且还十分的消耗人力以及财力。为了解决这一客观显示存在的问.

#深度学习#pytorch#神经网络
深度学习项目实战:垃圾分类系统

本系统主要实现对厨余垃圾、其他垃圾、可回收垃圾、有毒有害四类垃圾进行分类。部署简单,容易上手,一键使用……

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#深度学习#分类#人工智能
基于深度学习的一款五子棋小游戏

今天分享一个基于深度学习而开发的AI小游戏简单介绍这一款基于深度学习的五子棋小游戏的界面是使用Unity开发的,而网络结构是使用keras搭建的。环境笔者的环境如下操作系统 windows 10使用框架是keras初始化界面游戏界面棋谱部分代码using System;using System.Collections;using System.Collections...

#深度学习#游戏
解决/usr/bin/pip: No such file or directory

问题描述:因为home的空间不足,所以我将anaconda3文件夹移动到了别的位置上了,导致我在命令行中输入python的命令时,显示的是python2.7(也就是linux自带的),后面我又为anaconda3重新配置了环境变量,然后当我想使用pip命令去安装别的库时,则显示:/usr/bin/pip: No such file or directory如何解决:执行以下命令:sudo ...

#pip
Colaboratory使用教程

GoogleColaboratory 是一个 Google 研究项目,旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境,不需要进行任何设置就可以使用,并且完全在云端运行。同时Google colaboratory 通过云端服务免费提供GPU进行深度学习训练,而且服务器直接默认安装好了tensorflow。同时可以云端安装Kersa,Pytorch等框架,使用起来非常的...

#GPU#深度学习
Tensorflow2.0使用Resnet18进行数据训练

在今年的3月7号,谷歌在 Tensorflow Developer Summit 2019 大会上发布 TensorFlow 2.0 Alpha版,随后又发布的了Beta版本。Resnet18结构Tensorflow搭建Resnet18导入第三方库import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasfrom tensorflo...

#tensorflow
解决win10的wifi打不开或无法搜索到周围wifi的问题

今天笔者遇到了一个比较奇葩的问题,就是笔记本电脑的wifi打不开了,即使打开了也是搜索不到周围的wifi的。这个问题一开始笔者没有发现,因为在暑假期间都是使用笔记本连接自己的手机热点进行上网的。然而暑期结束,笔者回到了学校,在宿舍有宽带,所以就没有注意到wifi不能正常使用的情况。也就在今天,上课时,老师使用红蜘蛛控制笔者的笔记本。然后笔者觉得听老师上课没什么意思,就想着不使用教室的网线,使用自.

#windows
语音识别小工具

于大二的时候开始接触图像识别,算起来至今也有两年之久了。也做过很多的关于图像方面的项目包括人脸识别、垃圾分类系统、新冠肺炎检测系统等等。最近比较的想接触一下语音识别,再此记录一下第一个语音识别项目项目由来该项目其实也并不是完完全全由笔者开发的,而是一个同学在做毕业设计的时候给我的。正好可以供我研究一下。主要代码主要的代码如下:from pyaudio import PyAudio,paInt16i

#自然语言处理#神经网络#深度学习
人脸识别demo

我们知道当今最火的莫过于人工智能了,人工智能指在计算机科学的基础上,综合信息论、心理学、生理学、语言学、逻辑学和数学等知识,制造能模拟人类智能行为的计算机系统的边缘学科。在人工智能的范畴内有两个方向:计算机视觉、自然语音处理(NLP,国内外也有人称NPL)。简介:这里介绍一个demo,同时这个项目是基于计算机视觉的基础上完成的,旨在简单的科普人工智能需要的第三方库import fa...

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#人脸识别#人工智能
Tensorflow2.0:使用Keras自定义网络实战

tensorflow2.0建议使用tf.keras作为构建神经网络的高级API背景介绍:2012年 AlexNet 在 ImageNet 上显著的降低了分类错误率,深度神经网络进入迅速发展阶段。在2014年牛津大学机器人实验室尝试构建了更深的网络,文章中称为"VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS",如VGG16,有16层,虽然现在看起来稀疏平常,但与 AlexN...

到底了