一、前言 亂序拼圖驗證是一種較少見的驗證碼防禦，市面上更多的是拖動滑塊，被完美攻克的有不少，都在行爲軌跡上下足了功夫，本文不討論軌跡模擬範疇，就只針對拼圖還原進行研究。 找一個市面比較普及的頂像亂序拼圖進行驗證，它號稱的防禦能力4星，
本文作者：c****t 在商業醫保理賠環節，載明被保險人診療信息的各類票據，如門診發票、住院發票、費用清單、入院記錄、住院病歷、出院小結、診斷證明等，是核賠理算的核心憑據。案件是否應該賠、應該怎樣賠，都離不開對醫療票據信息的收集與分析。除此
雲棲號資訊：【點擊查看更多行業資訊】在這裏您可以找到不同行業的第一手的上雲資訊，還在等什麼，快來！ 深度學習在計算上受到限制並不是一件「新鮮事」。 只是在過去十年裏面，這種計算限制被「淡化」了。人們專注於「算法」優化和「硬件」性能的提升，
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爬蟲知識簡單梳理 文章目錄爬蟲知識簡單梳理1.分類2.模擬瀏覽器請求數據（常用）3.數據提取XML和HTML區別a. 正則（re模塊）b. Beautiful Soup4模塊[API鏈接](http://beautifulsoup
""" ==================== 訓練臉部數據 ================== """ 學習要有一種空杯的心態，先跟着來---------------------------------->>> 一、準備臉部圖片：
卡爾曼濾波、擴展卡爾曼濾波、無跡卡爾曼濾波以及粒子濾波原理 對Kalman Filter的一點簡單的理解 卡爾曼濾波（Kalman Filter）原理理解和測試 無跡卡爾曼濾波算法（UKF）詳細推倒及其仿真(matlab)
Abstract 目標檢測器通常會根據尺度的大小而有不同的表現，在小物體上的表現是最不好的。本文中，作者研究了該現象，發現：在訓練的大多數迭代中，小物體幾乎不對整體損失做貢獻，優化不均衡造成模型的表現很差。受此啓發，本文提出了St
Abstract 通道注意力機制被證明可以極大地提升CNN的表現。但是，現有的方法都致力於設計出更復雜的注意力模塊，來實現更高的準確率，不可避免地增加模型的複雜度。爲了克服表現與複雜度之間的trade-off，作者提出了一個高效的
目錄 MPEG JPEG 總結 MPEG是什麼呢？看着很熟悉，於是想起了FFmpeg。 FFmpeg是一個完整的跨平臺音視頻解決方案，它可以用於處理音頻和視頻的轉碼、錄製、流化處理等操作。其實是FFmpeg取名借鑑了MPEG，而不是MPE
matlab：典型的文字識別代碼，包括預處理階段的圖像分割，粘連字符的切分，以及後續的識別階段 http://www.ilovematlab.cn/thread-139241-1-1.html http://cn.mathw
前言 我的另外一篇基於tensorflow的遷移學習文章：AI實戰：遷移學習之使用ResNet做分類 本文介紹pytorch版DenseNet遷移學習。 本質：遷移學習到的是特徵。 DenseNet Dense Convolut
圖像用範識別技術是人工智能的重要領域。它是指圖像的對象識別技術，用於識別不同模式的目標和對象。本文從圖像識別的技術原理、識別過程以及應圍方面講述對圖片識別技術的整體認知。 目錄 前言 1.圖像識別技術原理 2.圖像識別技術流程 3.
農作物病蟲害是我國的主要農業災害之一，它具有種類多、影響大、並時常暴發成災的特點，其發生範圍和嚴重程度對我國國民經濟、特別是農業生產常造成重大損失。 隨着計算機科學技術的飛速發展，現已有非常多的 AI 方法手段應用於病蟲害目標檢測、防治
設置讀入、輸出文件以及縮小/放大比例 imgfile = 'E:/PycharmProjects/PracticalTableau/img/191119-8.png' outfile = 'E:/PycharmProjects/P
