在这个项目中，我制作了一个由Arduino驱动的扫地机器人，它的噪音比市面上的扫地机器人要小得多。这是一个简单但完全工作的干式扫地机器人，可以捡起地板上的杂物，如纸屑、头发、泡沫碎片、派对剩下的薯片碎片等！

基于Dlib的人脸识别客户端，包含UI界面，适合做毕业设计或技术学习

目标检测是一种深刻的计算机视觉技术，专注于识别和标记图像、视频甚至实时镜头中的对象。为了在新数据中执行这一过程，目标检测模型使用剩余的带注释的视觉图像进行训练。它变得像输入视觉效果和接收完全标记的输出视觉效果一样简单。稍后我们将更深入地讨论目标检测模型。一个关键组件是对象检测边界框，它识别带有清晰四边形标记的对象的边缘-通常是正方形或矩形。它们都伴随着对象的标签，无论是人、车还是狗来描述目标对象。

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在本文中，我们将使用MNIST数据集实现一个手写数字识别应用程序。我们将使用一种特殊类型的深度神经网络，即卷积神经网络。最后，我们将构建一个GUI，您可以在其中绘制数字并立即识别它。在本文中，我们成功地在手写数字识别应用程序上构建了一个Python深度学习项目。我们构建并训练了卷积神经网络，它对于图像分类非常有效。稍后，我们构建GUI，在画布上绘制数字，然后对数字进行分类并显示结果。

基于tensorflow、CNN网络的花卉种类识别项目，此项目完全开源，希望大家一起学习！！！！

在数字化时代，图像信息的爆炸式增长使得图像识别技术成为了研究的热点。图像识别技术不仅能够提升信息检索的效率，还能在安全监控、医疗诊断等多个领域发挥重要作用。本文将探讨基于人工神经网络（ANN）的图像识别技术，包括其原理、流程，并通过一个手写数字识别实验来验证模型的准确性和可靠性

本项目基于python_opencv开发的人脸识别的开源项目，应用机器学习dlib库实现，开发设计UI界面用于录入人脸，姓名（中英文）信息。希望大家多多支持！！！！

这台ROV2集成了树莓派，使其可以转换为完全自主或半自主的水下机器人（AUV）。这个升级为自动化水下探索打开了无限的可能性。使用无刷电机使这个项目变得更简单，因为它们可以直接使用，无需防水处理。这简化了构建过程并确保了可靠的性能。ROV2采用了矢量推进配置，使其能够朝任何方向移动。这种灵活性是顺利导航复杂水下环境的关键。