本文介绍了如何使用ModelBox开发一个动物目标检测的AI应用,从而掌握图片标注、数据处理和模型训练方法,以及对应的推理应用逻辑。
鸟叫声识别在鸟类保护中具有重要意义。通过适当的声音分类,研究可以自动预测该地区的生活质量。如今,深度学习模型被用于对鸟类声音数据进行高精度的分类。然而,现有的大多数鸟类声音识别模型的泛化能力较差,并且采用复杂的算法来提取鸟类声音特征。为了解决这些问题,本文构建了一个包含264种鸟类的大数据集,以增强
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 关键词识别 (KWS) 是人机界面的主要组成部分。 KWS 的目标是在低误报 (FA) 率下最大化检测精 度,同时最小化占用空间大小、延迟和复杂性。为 了实现这些目标,我们研究了卷积循环神经网络 (CRN
完整车牌号识别程序,可以识别车牌和颜色,可以集成到项目中。可通过启动参数传入地址,通过控制台输出结果,通过捕获控制台输出流进行快速集成到项目中。 使用深度学习框架实现,识别效率快,识别率高。里面包含onnx模型文件,先识别车牌外型,再OCR提取车牌文字和颜色。 实现基本步骤 1. 数据标注,可以使用
> **本文将介绍验证码的历史与发展、验证码破解的历史与发展,验证码破解全流程实战。** # 验证码的历史与发展 ![file](https://img2023.cnblogs.com/other/488581/202307/488581-20230731100649007-1534073785.p
文本识别技术(OCR)可以识别收据、名片、文档照片等含文字的图片,将其中的文本信息提取出来,代替了人工信息录入与检测等操作,降低了输入成本,快速、方便,提升产品的易用性。 随着技术的发展,OCR已经深入生活的诸多方面。交通场景下,主要用于车牌识别,便于停车场管理、智能交通、移动警务等;生活场景下,主
二维码识别技术已广泛应用在移动支付、实用工具、电商购物、社交通讯等场景。然而,在实际生活中,二维码容易遇到距离远、暗光、强光、污损、模糊和大角度倾斜等复杂场景,导致识别困难,扫码体验差。华为HMS Core 统一扫码服务(Scan Kit)为开发者们的APP带来一站式扫码解决方案,并且拥有高识别率和
2Captcha是一个自动验证码识别服务,主要用于解决各种互联网服务中的验证码问题。在许多网站注册账户或进行敏感操作时,为了验证用户是真实的而不是自动化程序,会出现验证码。用户必须正确输入验证码,才能继续使用网站的功能。该框架的目标是帮助客户自动化解决验证码问题。客户可以通过付费将需要解决的验证码发送给2Captcha,然后由2Captcha将这些验证码分发给专业的打码员进行输入。这些打码员是人工
文本识别的应用场景很多,有文档识别、路标识别、车牌识别、工业编号识别等等,根据实际场景可以把文本识别任务分为两个大类:**规则文本识别**和**不规则文本识别**。 * 规则文本识别:主要指印刷字体、扫描文本等,认为文本大致处在水平线位置 * 不规则文本识别: 往往出现在自然场景中,且由于文本曲率、
[TOC] # UIE-X在医疗领域的实战 **PaddleNLP全新发布UIE-X 🧾,除已有纯文本抽取的全部功能外,新增文档抽取能力。** UIE-X延续UIE的思路,**基于跨模态布局增强预训练模型**[文心ERNIE-Layout](https://github.com/PaddlePad
> 本文深入探讨了使用Selenium库进行网页自动化操作,并结合2Captcha服务实现ReCAPTCHA验证码的破解。内容涵盖Selenium的基础知识、验证码的分类、2Captcha服务的使用,以及通过实例进行的详细讲解,最后对实践进行总结和优化思考,为读者提供了一条完整的验证码破解实践路线图
某企业所有业务系统及应用运行在由5台安装了ESXi 6.0的服务器组成的虚拟化环境中,已经稳定运行了多年,基本上没有出过问题。 今天下午企业工程师联系我,说单位的业务系统访问很慢。在业务系统中PING网关的延时超过2ms,平常都是小于1ms。近期单位服务器与网络没有改动。 检查发现有台物理主机内存报
https://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309404650615585505652 使用SLOWLOG命令查看Redis中的慢查询操作。 前几篇日志总结了下对Redis部署时的一些配置,Redis启动后,面对各种请求,数据持久化到硬盘,很可能会出现内存不足等
在理想的 IaC 世界中,我们所有的基础设施实现和更新都是通过将更新的代码推送到 GitHub 来编写和实现的,这将触发 Jenkins 或 Circle-Ci 中的 CI/CD 流水线,并且这些更改会反映在我们常用的公有云中。但现实并没有这么顺利,原因可能有很多,例如: - 公司仍处于云自动化的初
本文通过people_daily_ner数据集,介绍两段式训练过程,第一阶段是训练下游任务模型,第二阶段是联合训练下游任务模型和预训练模型,来实现中文命名实体识别任务。 一.任务和数据集介绍 1.命名实体识别任务 NER(Named Entity Recognition)和Pos(Part-of-S
近年来,AR不断发展,作为一种增强现实技术,给用户带来了虚拟和现实世界的融合体验。但用户已经不满足于单纯地将某件虚拟物品放在现实场景中来感受AR技术,更想用身体姿势来触发某个指令,达到更具真实感的人机交互功能。 比如在AR体感游戏中,用户不必点击按键进行频繁操作,通过某个姿势即可触发;在拍摄短视频时
现如今, AR技术不断发展,人们不再满足于运用键盘、鼠标等简单器械来实现传统的人机交互模式。随着用户接触机器的多样化,繁琐的操作不但对一些用户有门槛,而且还增加其学习成本;如果能用自然且符合日常生活习惯的人机交互模式,不仅更好上手,也能让开发者们在应用内开发更多玩法。比如在视频直播或者拍照过程中,一
基于文本识别(OCR)技术的成熟与应用,日常生活中的大部分“印刷体识别”需求都能被满足,替代了人工信息录入与检测等操作,大大降低输入成本。 而对于复杂的手写体识别需求,业界识别质量却参差不齐。大部分手写体存在字迹潦草,排版不固定,背景复杂,且不同的字体风格各异等问题,给手写体识别带来极大的挑战,不过
本文基于笔者对doop静态程序分析框架源代码和规则学习,并结合对目前漏洞公开技术细节的学习,修改增强doop app only模式下的分析规则后,实现通过doop工具识别commons text rce漏洞(CVE-2022-42889)。内容包含三部分,第一部分简单介绍doop分析框架,第二部分简单介绍commons text漏洞的原理和代码调用栈,第三部分重点介绍如何改造doop app on
摘要:TDSC 2022发表了安全补丁识别最新的方案“Enhancing Security Patch Identification by Capturing Structures in Commits” (E-SPI)。 本文分享自华为云社区《【论文推荐】TDSC2022 安全补丁识别最新的方案E