loutengyuan的专栏

起因是我需要保持一个APP上个人账户下的一些相册数据，无奈该APP未提供下载功能，所以想通过抓包的方式下载，以下是我通过在电脑上安装逍遥Android模拟器，再在电脑端安装charles抓包工具抓取APP的HTTPS加密请求，然后将获取到的数据批量保存到电脑上，最后使用python批量解析和下载图片的过程。

，以下对Linux下编译JNI的so库和Java调用so库的过程和踩到的一些坑记录一下。

Anaconda是1个常用的python包管理程序，里面可以设置好多个python环境。然后提示你是否同意，输入yes安装过程中会询问你安装的位置，一般不用更改，输入回车就行，它会自动解压缩最后会提示是否初始化Anaconda的一些配置，记得输入yesvim 输入 i 可以编辑，编辑好了之后按 Esc, 然后输入 :wq 保存修改最后验证一下是否配置成功，没有保存的话就是配置成功了！

AI Studio是基于百度深度学习开源平台飞桨的人工智能学习与实训社区，为开发者提供了功能强大的线上训练环境、免费GPU算力及存储资源。Python版本：python 3.7框架版本：PaddlePaddle 2.2.2Notebook版本：AI Studio经典版PaddleDetection版本：PaddleDetection 2.3。

在做PaddleDetect图像检测模型训练时，需要对数据集进行人工标注，下面将已货车检测为例，使用labelme进行标注的详细过程记录一下，以防日后忘记。

以下针对最近使用PaddleClas和PaddleServing在华为云GPU服务器上训练和部署一个车辆类型识别模型过程进行记录，以供日后自己参考和其他有需要的朋友一些帮助，接触这方面东西时间较短，如有问题欢迎批评指正。

最近公司需要对图片中的不同的货车品牌和车系进行识别，通过PaddleClas进行模型训练后得到一个品牌识别模型和一个车系识别模型，现在对两个模型部署到一台华为云的GPU服务器上，要对多个模型同时进行部署，只能采取PaddleServing中的 Pipeline 服务或者C++ serving服务进行部署，由于C++ serving需要编译源码，比较麻烦，所以下面采用Pipeline 方式对多个模型进行串联部署。............

通过开源库HyperLPR可以快速的读取车牌号码，为了方便我们可以将Python脚本封装成WEBAPI接口，采用轻量级Flask实现，方便第三方应用对接使用，以下是python关键代码，其它权限控制简略。主要实现：通过API接口上传一张含有车牌号码的照片，API接口给出车牌识别结果。同时提供图片在线查看URL，对车牌进行标注。...

最近在公司项目中使用到OCR服务，刚开始使用的是百度云上的通用文字识别接口，后来无意中了解到百度开源的飞浆平台的PaddleOCR模块直接有现成的模型可以使用，于是在公司服务器上搭了一个CPU版本OCR识别服务，由于公司服务器性能加上CPU版本问题，性能达不到要求，所以就购买了华为云的GPU服务器部署GPU版本的OCR服务。......

华为云服务器搭建PaddlePaddle GPU环境