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原创常见的获取dom元素的方法

获取 DOM 元素是前端开发中非常常见的操作。

2024-05-10 09:10:36 1076

原创 Object.defineProperty 和 Proxy 使用例子

是 JavaScript 中定义或修改对象属性的工具。它允许开发者更精确地控制属性的行为，如是否可枚举、是否可写、是否可配置等。

2024-05-10 09:07:50 735

OpenAI 推出强大的生成式预训练转换器（GPT）语言模型，为自然语言处理（NLP）开辟了新的领域。将 GPT 模型集成到虚拟助手和聊天机器人中可以增强它们的能力，这导致对 GPT 模型的需求激增。根据 Allied Market Research 发布的一份题为“全球 NLP 市场”的报告，2020 年全球 NLP 市场规模为 111 亿美元，预计到 2030 年将达到 3415 亿美元，2021 年至 2030 年的复合年增长率为 40.9%。有趣的是，对 GPT 模型的需求是这一增长的主要贡

2024-04-10 14:16:08 1740

原创为什么 AI 模型的计算成本如此之高？

在实践中，这是在专用数据中心的大型计算集群上完成的，或者更有可能是在云中完成的。但是，令人惊讶的是，许多初创公司并没有发现这是真的。正如我们上面看到的，GPT-3 推理在 A100 上大约需要 1 秒，1,000 个代币的原始计算成本在 0.0002 美元到 0.0014 美元之间（相比之下，OpenAI 的定价为 0.002 美元/1000 个代币）。幸运的是，当今最流行的模型大多是基于 Transformer 的架构，其中包括流行的大型语言模型（LLM），例如 GPT-3、GPT-J 或 BERT。

2024-04-09 09:19:50 2066

原创 Open AI — Sora 如何发挥其魔力 — 近距离观察该技术

OpenAI 的大模型 Sora 可以制作一整分钟的高质量视频。他们的工作成果表明，使视频生成模型更大是为现实世界创建多功能模拟器的好方法。Sora 是一种灵活的可视化数据模型。它可以创建不同长度、形状和大小的视频和图片，甚至可以创建长达一分钟的高清视频。我阅读了 OpenAI 的 SORA，让每个人都更容易理解。让我们开始吧！

2024-02-22 11:13:48 707

原创探索OpenAI Sora 背后的原理

正如 NaViT 模型通过将来自不同图像的多个补丁打包到单个序列中来展示显着的训练效率和性能提升一样，Sora 利用时空补丁在视频生成中实现类似的效率。在生成模型的世界里，我们已经看到了许多方法，从GAN到自回归和扩散模型，都有自己的优势和局限性。训练数据的质量和多样性对于生成模型的性能至关重要。传统的视频模型是在限制性更强的数据集、更短的长度和更窄的目标上进行训练的。然而，视觉转换器对图像训练数据的限制是固定的，这些数据的大小和纵横比是固定的，这限制了质量，并且需要大量的图像预处理。

2024-02-21 17:55:37 1107

原创 vue2全局混入正确使用场景和错误场景示例

全局混入应该谨慎使用。它适用于在整个应用程序中共享的一些全局性质的功能，例如工具方法、全局状态、或者一些共同的配置。如果你只是想在某个特定的组件中使用一些功能，最好是使用局部混入或者单独引入这些功能

2023-11-29 12:35:33 549

原创 vue2常见的语法糖

这些语法糖可以让 Vue.js 的代码更加简洁和易读。当然，这只是一小部分语法糖，Vue.js 还提供了其他一些方便的缩写和功能，让你更高效地开发应用。Vue.js 2 提供了一些语法糖（syntactic sugar）来简化常见的操作。的缩写形式，用于绑定事件处理函数。在计算属性中，你可以省略。在方法中，你也可以省略。

2023-11-29 12:12:16 758

原创 for await...of 和for....of的区别是什么

是 JavaScript 中的两种不同循环结构，它们的主要区别在于它们用于遍历的目标不同。适用于异步数据的迭代，因此选择哪种循环取决于你要处理的数据类型和操作类型。适用于同步数据的迭代，而。

2023-10-26 15:17:17 651

原创我的创作纪念日 - 我是如何从一个编程小白成长为一个创作者的

首先，我获得了很多粉丝的关注和支持，目前我的博客已经有了近万的订阅量，我的文章也经常被转载和推荐。这些反馈让我知道了自己的优点和不足，也让我和读者之间建立了良好的互动和沟通。再次，我认识了很多志同道合的领域同行，他们给了我很多建议和指导，也给了我很多灵感和启发。我也想把自己的学习心得和经验分享出来，帮助更多的人，也让自己有一个系统的总结和回顾。目前，创作已经是我的生活的一部分了。当然，这个项目还有很多可以改进的地方，比如增加更多的功能和话题，优化回答的质量和逻辑，提高回答的多样性和个性化等。

2023-07-28 09:14:36 325 1

原创什么是函数管道？

函数管道（Function Piping）是一种函数式编程概念，它是将多个函数按顺序连接起来，使得每个函数的输出都成为下一个函数的输入。函数管道的概念类似于流水线上的流程，数据在每个函数之间依次流动，经过一系列转换和处理，最终得到最终的结果。函数管道是一种非常强大和灵活的编程技术，可以用于同步函数和异步函数，可以根据条件选择不同的管道，实现复杂的数据处理和转换。函数管道使得数据的处理逻辑更加清晰和模块化，可以按需组合不同的函数来实现不同的处理需求。函数，它接受任意数量的函数，并返回一个新函数。

2023-07-20 15:34:42 743 1

原创 JS 高阶函数reduce 用法

接受一个回调函数作为参数，该回调函数在每次迭代中执行，并接受四个参数：累积值（也称为累加器），当前元素值，当前索引和原始数组。是 JavaScript 数组的高阶函数之一，用于对数组中的元素进行累积操作，最终返回一个累积结果。函数组合是一种将多个函数合并成一个新函数的技术，其中每个函数的输出都是下一个函数的输入。函数，该函数接受任意数量的函数，并返回一个新函数，该新函数依次将传入的函数应用于输入数据。实现一个复杂的函数管道，通过这种方式，你可以在实际开发中处理更加复杂的数据转换和处理任务。

2023-07-20 14:18:28 787

原创 C++, Java，python，JavaScript实现文件压缩，并且计算压缩比

如果压缩比小于 1，则表示压缩后的文件比原始文件更大，这在某些情况下可能发生，特别是当使用低效的压缩算法或压缩非常小的文件时。无论使用哪种语言和库，你需要在压缩前记录原始文件大小，并在压缩后记录压缩后文件大小，然后通过计算压缩比来评估压缩效果。为了计算压缩比等参数，你需要在压缩前记录原始文件大小，然后在压缩后记录压缩后文件大小，从而计算压缩比。压缩比为 5，表示压缩后的文件大小是原始文件大小的 1/5，即压缩效果很好，文件被压缩为原始大小的 20%。库来实现文件的压缩和解压缩，并计算压缩比。

2023-07-19 11:02:00 860

原创 Vue 2 插件快速开发和发布教程

通过按照以上步骤开发和发布 Vue 2 插件，你可以将多个组件封装为一个插件，并提供自定义前缀的能力。其他开发者可以按需引入你的组件，并在他们的项目中使用你的插件，从而实现组件的复用和可扩展性。同时，他们也可以使用全局注册的方式将你的插件注册为 Vue 的全局插件，并在整个应用中使用你的组件。7.使用插件：其他人可以使用你发布的插件，只需在他们的 Vue 2 项目中安装并使用它。5. 发布插件：将插件发布到适合的包管理器（如 npm）上，以便其他人可以安装和使用它。文件夹中生成插件的构建代码。

2023-07-19 10:49:20 1189

原创 JavaScript模块化规范大全

以上是一些主要的模块化规范和相应的示例。在现代 JavaScript 开发中，通常使用 ES6 模块，结合构建工具（例如 Webpack 或 Rollup）将其转换为可用于浏览器的代码。不过，如果你在使用特定的库或框架，可能会遇到其他自定义的模块化规范。根据你的开发环境和项目需求，选择适合的模块化方案非常重要。除了之前提到的 CommonJS 和 ES6 模块规范，还有一些其他的模块化规范和方案。: UMD 是一种通用的模块化规范，旨在使模块能够在不同环境下运行，包括浏览器和服务器端。

2023-07-19 10:28:01 845

原创 xcopy拷贝当前目录文件到上一层的目录下面的子目录并且强制覆盖

命令，该命令可能会在复制大量文件时非常慢。如果需要提高复制速度，可以考虑使用其他命令行工具，如。是一个 Windows 命令行工具，用于复制文件和目录。参数表示将复制所有子目录和文件，包括空目录。参数表示在覆盖已有文件时不询问用户确认。的子目录，如果该目录不存在，将自动创建。表示当前目录下的所有文件和子目录。需要注意的是，如果你在复制时使用了。表示上一级目录中名为。

2023-05-08 13:23:13 2883

原创 Makefile编译规则简单示例

假设有一个包含三个文件的C语言项目，分别是main.c、foo.c和bar.c，以及一个头文件foo.h。现在我们想要使用Makefile来编译这个项目。注意：在Makefile中，缩进是非常重要的，它决定了每个规则中命令的执行顺序和层次关系。因此，务必使用Tab键进行缩进，而不是空格。现在，我们在终端中进入项目的目录，运行make命令，即可自动编译整个项目。如果一切顺利，最终将生成一个名为myprog的可执行文件。首先，我们需要创建一个名为Makefile的文件，使用文本编辑器打开并编辑。

2023-05-06 15:42:42 291

原创常见的curl命令大全

31.使用 -L 选项可以自动重试，可以指定重试次数或者使用默认的重试次数（5 次）。例如，自动重试下载文件。32.使用 -x 选项可以使用 SOCKS 代理。30.使用 -u 选项可以在 curl 中进行基本认证登录。参数可以设置 User-Agent，模拟浏览器访问，例如。14.保存 cookie 和 session：使用。

2023-04-30 07:55:07 4839

原创 springcloud终端生成二维码，手机端扫码登录

添加登录页面：在你的应用程序中创建一个登录页面，并在该页面上添加一个输入框，用于输入TOTP。验证TOTP并登录：在登录页面中输入TOTP并将其发送到Spring Cloud。在Spring Cloud中生成二维码供移动端扫描登录可以使用。这样就完成了Spring Cloud中生成二维码登录的步骤。方法验证TOTP，如果验证成功，则将用户登录到应用程序。方法验证TOTP，并根据验证结果返回登录成功或失败消息。在登录页面中，我们使用。在上述代码中，我们首先创建一个。在上述代码中，我们首先创建一个。

2023-04-03 15:24:25 400

原创 ubuntu环境如何安装express环境并运行

这将创建一个名为myapp的新目录，并在其中生成Express应用程序的文件。此时，在浏览器中访问。

2023-04-03 14:04:06 781

原创贝叶斯公式实际例子

其次，根据题意，当一个人患有癌症时，有90%的概率检测出来，也就是条件概率P(Positive|Cancer)=0.9。而当一个人不患有癌症时，有95%的概率检测结果为阴性，也就是条件概率P(Negative|Not Cancer)=0.95。因此，当一个人患癌症时，检测结果为阴性的概率就是P(Negative|Cancer)=1-0.9=0.1。需要注意的是，这个例子只是说明了贝叶斯公式的基本应用，实际问题中可能存在更多的复杂因素需要考虑，比如检测结果的假阳性率和假阴性率、人群中癌症发病率的不均等等。

2023-03-28 10:55:55 6167

原创 c++如何接入chatgpt，并在Linux上命令行运行

要接入 ChatGPT 模型并在 Linux 上命令行运行，您需要使用 OpenAI API 和相应的 C++ 客户端库。请注意，这只是一个简单的示例，您可以根据自己的需要进行修改和扩展。建议使用 OpenAI 官方提供的库，例如 openai-cpp，它可以轻松地与 OpenAI API 进行通信。中，导入所需的头文件和命名空间，并定义 API 密钥和模型 ID，以及生成的文本的最大长度。请注意，您需要在编译命令中指定 openai-cpp 库，并在运行程序之前设置。例如，如果您将库安装在。

2023-03-27 17:38:44 5048

原创 MakeCert 怎么进行客户端签名？

另外，在使用证书进行签名时，需要选择合适的签名算法和时间戳服务，并保护好私钥和密码，避免泄露和被恶意利用。其中，“YourCertName.cer”为您要使用的证书名称，“YourCertPassword”为证书的密码，“YourSoftware.exe”为您要签名的软件文件。其中，“Your Company”、“Your Department”等为您的组织和部门信息，“YourCertName.cer”为您要创建的证书名称。其中，“YourCertName.cer”为您要安装的证书名称。

2023-03-27 17:22:07 383

原创用Java实现类似Jenkins功能

完成以上步骤后，可以使用Maven将Java项目打包为一个可执行的JAR文件，并将其上传你需要为你的应用程序创建一个Debian控制文件，该文件将描述软件包的元数据和文件列表。总的来说，Jenkins的内部实现基于Java语言和插件式架构，它提供了强大的自动化构建、测试和部署软件的功能，并且可以通过扩展插件来适应不同的开发场景和工具。该Java类使用Apache Commons Exec库执行Ant脚本文件，将命令输出流写入日志文件，异步执行Ant命令，并在命令执行完成后打印结果。

2023-03-27 17:21:28 285

原创如何做个Ubuntu程序，用python编写web程序

您可以使用任何您熟悉的编程语言和框架来编写Web应用程序。在“Files”选项卡中，添加您的Web应用程序文件。接下来，您需要将您的Web应用程序打包成Ubuntu软件包。这将生成一个.deb软件包。现在，您可以在其他Ubuntu系统上使用apt-get命令安装您的软件包。最后，您可以使用systemd服务来启动和停止您的程序。然后，使用Debreate创建一个新项目，并在项目中添加您的Web应用程序文件。这将安装您的软件包，并将其注册到Ubuntu系统中。这将启动您的应用程序，并将其作为后台进程运行。

2023-03-27 17:11:17 349

原创怎么编写centos应用？编译和发布

在Linux环境下，通常使用的编程语言是Python，Node.js和Java等，常用的Web框架有Flask，Django，Express和Spring等。接下来，您可以使用您选择的编程语言和Web框架编写您的程序代码。创建一个.spec文件，该文件包含您程序的所有信息和依赖项，并保存到SPECS目录中。这将使用您的.spec文件构建RPM包，并将其保存在~/rpmbuild/RPMS/x86_64目录中。完成程序代码的编写后，您需要创建一个RPM包，以便使用yum安装您的程序。然后，将该文件保存到。

2023-03-27 16:53:30 237

原创什么是ChatGPT？Python示例

Transformer是一种用于建模序列数据的深度神经网络结构，它最初是由Google在2017年提出的，并被广泛应用于自然语言处理领域中的各种任务，如语言建模、机器翻译、问答系统等。Transformer的核心是自注意力机制（Self-Attention Mechanism），它可以在不引入任何先验知识的情况下，自动地将输入序列中的每个元素与其他元素进行交互和计算，从而获取每个元素在全局上的重要程度，这种机制可以很好地捕捉序列中不同位置之间的依赖关系和长程依赖关系，从而提高模型的表现力和泛化能力。

2023-03-27 15:34:12 2247

原创 hadoop，spark如何集成Mino

MinIO是一个S3兼容的对象存储系统，可以与Hadoop和Spark等大数据框架进行集成，实现数据存储和分析。

2023-03-27 15:22:04 2110 1

原创 Java通过ceph创建桶，桶策略，设置桶配额

以上代码中，使用`RadosGWAdmin`类连接Ceph网关，并使用`createUser`方法创建一个用户，这个用户的`uid`和`displayName`都是桶名，这样就可以通过这个用户的密钥来操作这个桶了。创建桶使用`openBucket`方法创建一个`IoCTX`对象，然后调用`create`方法来创建桶。设置桶策略使用`setBucketPolicy`方法，传入桶名和JSON格式的策略字符串。设置桶配额使用`setBucketQuota`方法，传入桶名和配额大小（以字节为单位）。

2023-03-27 15:17:02 1063

原创 MinIO Java接口实现创建桶,设置桶策略

MinIO是一个开源的对象存储服务器，支持S3协议。它提供了Java SDK，可以方便地使用Java编程语言来访问和管理MinIO对象存储服务器。上面的代码使用Minio Java SDK来创建一个MinioClient对象，并使用该对象连接到MinIO对象存储服务器。然后，它使用makeBucket()方法创建一个新的桶。如果桶已经存在，它将输出“Bucket already exists.”的消息。

2023-03-27 15:09:21 7061 2

原创 window，macOS,Linux计算文件MD5值,java实现例子

计算文件的MD5哈希值。在命令行中输入"certutil -hashfile 文件名 MD5"命令（Windows系统），或者输入"md5 文件名"命令（macOS或Linux系统），其中"文件名"为要生成MD5哈希值的文件名，回车后命令行会显示文件的MD5哈希值。需要注意的是，MD5哈希值是一种不可逆的算法，无法从哈希值推导出原始文件内容。因此，如果要进行文件比较或校验，应该使用相同的计算方法对原始文件和下载的文件进行计算，并比对两个MD5哈希值是否一致。使用"cd"命令进入文件所在的目录。

2023-03-27 14:51:23 3416

原创 JavaScript解释器实现步骤和思路

词法分析器的作用是将输入的代码分解成单词，并将单词类型和值存储到相应的数据结构中。在编写JavaScript解析器之前，您需要了解JavaScript的基本语法、数据类型、运算符、流程控制语句、函数定义和调用、对象和属性等概念。需要注意的是，编写自己的JavaScript解析器是一项非常复杂的任务，需要具备相应的编译器实现经验。自己编写一个JavaScript解析器是一项非常复杂的任务，需要深入理解JavaScript语言的语法和语义，并具备相应的编译器实现经验。语法分析器是将单词序列转换为语法树的程序。

2023-03-24 13:38:14 481

原创 JS实现文本单击粘贴

函数，并将要复制的文本作为参数传递。该函数将创建一个隐藏的文本区域，将要复制的文本放入其中，并将其添加到文档中。然后，它选择文本区域中的文本，并使用。请注意，由于浏览器的安全限制，该方法只能在用户手动操作的情况下才能复制文本。因此，不能使用自动触发单击事件的方式复制文本。方法将文本内容写入到系统剪贴板中。请注意，该方法需要用户授权才能访问系统剪贴板，因此在一些浏览器或环境中可能会出现异常或错误。方法将其复制到剪贴板中。方法，该方法允许将指定的文本内容写入到系统剪贴板中。函数，并将要复制的文本作为参数传递。

2023-03-24 13:01:01 810

原创 vue自定义指令监听input输入,当输入完成才能调取接口，防止频繁调用接口

Vue 自定义指令来实现监听 input 输入，但是你需要配合一些 JavaScript 代码才能实现输入完成后才调用接口的逻辑。在上面的示例中，我们定义了一个自定义指令叫做。该指令监听了input事件，并使用setTimeout实现了防抖的逻辑，从而在用户输入完成之后才会调用getData方法。同时，我们还在指令的参数中使用了500ms，表示用户输入完成后需要等待 500 毫秒才会调用getData方法，从而避免了频繁调用接口的问题。需要注意的是，上面的代码中使用了一个。

2023-02-20 17:19:38 4304

原创 React 中定义组件的完整方式，包括一些高级用法

函数组件（Functional Components）：函数组件是使用函数定义的 React 组件。它们通常是最简单、最直接的方式来定义 UI 组件，并且只接受一个props对象作为参数，并返回一个 React 元素。类组件（Class Components）：类组件是使用 ES6 类定义的 React 组件。它们通常可以处理动态数据和内部状态，并支持更多的生命周期方法和其他高级特性。高阶组件（Higher Order Components）：高阶组件是一种用于重用组件逻辑的高级技术。

2023-02-17 17:47:53 699

原创纯函数，副函数具体例子

纯函数是指输入相同的参数，总是返回相同的结果，不会修改任何全局变量或对象的状态，也不会产生任何副作用。纯函数有很多好处，比如易于测试、易于缓存和优化，不会产生意外的行为等。副作用是指函数除了返回值以外，还会修改全局变量、对象的状态、打印日志、调用其他函数等。在上述示例中，increment 函数有一个副作用，它会修改全局变量 count 的值，每次调用都会改变 count 的值，导致无法预测。在上述示例中，add 函数是一个纯函数，每次调用都会返回相同的结果，不会修改任何外部状态。

2023-02-17 17:16:04 481

原创 “Render methods should be a pure function of props and state.“这报错啥原因

在上述示例中，render 方法中调用了 setState 方法，修改了组件的 state，这样就会触发上述错误提示。因为 setState 方法是一种副作用函数，它会修改组件的状态并触发重新渲染，如果在 render 方法中调用它，就会导致 render 方法不再是纯函数，会引发副作用和不可预期的行为。如果在 render 方法中，你使用了除了 props 和 state 之外的变量、调用了副作用函数，如修改了组件外部的状态、请求了网络数据等，就会导致该方法不再是纯函数，会触发上述错误提示。

2023-02-17 17:02:05 1981

原创什么是节流（throttling）和防抖（debouncing）?

需要注意的是，节流和防抖都是根据特定的时间间隔进行限制，因此根据实际需求和效果进行调整是很重要的。这些例子都是基于 DOM 事件来触发节流和防抖的，实际使用中也可以根据具体的业务需求来调用节流和防抖函数。触发频率：观察事件的触发频率，如果触发频率非常高，可能需要使用节流来限制执行频率。实时性：如果你需要实时反馈用户操作，可以使用防抖来快速响应最后一次触发的动作。用户体验：根据用户的交互期望和场景需求，选择最适合的技术以提供最佳的用户体验。当你需要限制函数的执行频率，以防止过多的资源消耗或性能问题。

2023-02-14 19:01:27 701

原创什么是ChatGPT ?以及它的工作原理介绍

尽管从数学上讲，机器计算出的单词序列的统计分布可能是对语言建模的一种非常有效的选择，但作为人类，我们通过选择最适合给定情况的文本序列来生成语言，并使用我们的背景知识和常识来指导这个流程。为了克服这个问题，现在的策略是让贴标签者对 SFT 模型的不同输出进行排序以创建奖励模型，而不是要求人工贴标签者创建一个更大的精选数据集，这是一个缓慢且昂贵的过程——让我们更详细地解释这一点下节详述。为避免训练阶段涉及的标注者的判断过度拟合，测试集使用来自保留的 OpenAI 客户的提示，这些提示未出现在训练数据中。

2023-02-14 13:40:48 7179

原创用快捷键打开QML的WebEngineView 调试窗口

在 QML 中，可以通过使用 Shortcut 组件来实现快捷键打开 WebEngineView 调试窗口。在上面的代码中，我们首先声明了一个组件，然后声明了一个Shortcut组件。在Shortcut组件中，我们通过设置sequence属性来设置快捷键为 `Ctrl +

2023-02-09 10:08:57 1215

HTML、CSS、JS技术实现手势锁实现、动态按钮效果、画布应用、时钟设计效果等收藏汇总.zip

该项目是一个包含多个前端技术Demo的精选集合。旨在收集各种用HTML、CSS和JavaScript实现的小型示例和实验。从基础的布局和样式到更复杂的交互功能，这个项目展示了前端开发的多样性和创造力。每个Demo都是对特定前端技术的探索，无论是研究HTML5的新特性、CSS3的动画效果，还是JavaScript的高级功能。这些示例不仅适合初学者学习和理解前端开发的基础知识，也适合有经验的开发者寻找灵感或者解决特定问题。项目中的Demo覆盖了各种主题，比如手势锁实现、动态按钮效果、画布应用、时钟设计、组件收集等。每个示例都附有详细的代码和注释，方便用户学习和修改。。

2024-04-11

HTML-TYPE-EFFECT实现网页上创建打字效果

HTML-TYPE-EFFECT实现网页上创建打字效果。

2024-04-10

HTML.CSS仿Master-Card卡片反转效果.zip

2024-04-10

html,css实现Hacker文字效果

2024-04-10

基于最新鸿蒙OS开发的高仿微信APP

基于最新鸿蒙OS开发的高仿微信APP,仅供教育学习使用。

2024-04-10

通用游戏反作弊工具包反作弊功能和提供工具来帮助反作弊开发的软件集合.zip

快速通用反作弊工具包通用(适用于任何游戏)反作弊软件，用于保护电子游戏免受作弊。还包含其他软件，以帮助反作弊软件的开发。这应该被视为一个研究项目，而不是用来为任何现实世界的游戏辩护。快速通用反作弊工具包。一个旨在展示反作弊功能和提供工具来帮助反作弊开发的软件集合

2024-04-10

微信小程序调用百度API实现身份证、车牌号、驾驶证、行驶证识别.zip

微信小程序调用百度API实现身份证，车牌号，驾驶证，转移证识别首先申请去百度智能云平台账户，开通创建通用文字识别的应用将创造的appid，api_key,secret_key配置到云函数 // 云函数入口文件 const cloud = require('wx-server-sdk') var AipImageClassifyClient = require("baidu-aip-sdk").imageClassify; cloud.init() // 设置APPID/AK/SK var APP_ID = "你的APP_ID"; var API_KEY = "你的API_KEY"; var SECRET_KEY = "你的SECRET_KEY"; // 新建一个对象，建议只保存一个对象调用服务接口 var client = new AipImageClassifyClient(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY); // 如果有可选参数 var options = {}; options["baike_num"] = "5";

2024-04-10

生日快乐代码合集包包括语音图片

生日快乐代码合集包

2024-04-10

通过巴氏涂片图像检测宫颈癌

2024-04-10

物联网项目智能门铃：ESP32摄像头与自定义应用的融合

在这个项目中，我们将探索如何使用ESP32摄像头和自定义应用程序来创建一个智能门铃系统。这个系统不仅能够通过智能手机应用实时传送门前的视频和音频，还能让用户远程与访客互动，甚至远程开锁。此外，它还具备运动检测、图像和视频录制、与智能家居设备的集成等功能。智能门铃利用ESP32的摄像头和无线功能，通过智能手机应用，用户可以随时随地查看和与门口的访客进行交流。当有人按门铃时，ESP32摄像头会将实时视频和音频发送到用户的智能手机应用，用户可以看到访客，并且有选择地远程开门。这个项目简单有效，即使是初学者或学生也能轻松构建。使用ESP32摄像头的智能门铃是一个定制的应用程序，它结合了ESP32摄像头的摄像和无线功能，允许用户通过智能手机应用远程查看和与门口的访客互动。ESP32摄像头将连接到互联网，并配置为将实时视频和音频发送到用户的智能手机应用，让他们能够看到和听到访客，以及远程解锁门（如果需要）。此外，它还可能具有运动检测、图像和视频录制、与智能家居设备集成等功能。

2024-04-08

环境监测：空气质量传感器项目

在环境监测领域，空气质量的实时监控对于公共健康和安全至关重要。airQualitySensor项目是一个开源的空气质量传感器单元设计，它使用了sensor.community的设计方案，旨在提供一个简化但健壮的DIY套件。该项目由curiouselectric开发，采用KiCad进行PCB设计，并为没有3D打印机的用户提供了激光切割外壳板设计。这个设计基于两个开源项目，旨在简化原有设计，使其更易于组装和部署。 airQualitySensor项目的PCB设计简单直观，完全在开源的PCB设计软件KiCad中完成。项目不仅降低了硬件设计的门槛，还通过开源的方式促进了硬件爱好者和专业人士的交流与合作。

2024-04-08

火灾传感器设计：KiCad在安全监控的应用

在安全监控系统中，火灾传感器的设计和部署至关重要。Fire-Sensor-KiCad项目是一个基于KiCad的硬件设计，专注于创建高效的火灾传感器电路板。旨在提供一个可靠的火灾监测解决方案。该项目包含了完整的PCB设计文件，包括原理图和3D视图，使得任何对电子硬件感兴趣的人都可以轻松地复制或修改这个设计。通过使用KiCad——一个流行的电子设计自动化软件除了硬件设计，项目还提供了详细的组装和测试指南，确保用户可以正确地构建和部署他们的火灾传感器。

2024-04-08

ATTINYx14 Arduino：微控制器编程的创新途径

在微控制器编程领域，Arduino一直是一个受欢迎的平台，而ATTINYx14_Arduino项目则为Arduino爱好者提供了一个新的资源。这个项目专注于ATTINYx14系列微控制器，提供了一系列工具和库，以便开发者能够轻松地在这些小型但功能强大的设备上实现Arduino编程。项目旨在简化ATTINYx14微控制器的编程过程。通过提供详细的安装指南、示例代码和库文件，该项目使得即使是初学者也能够快速上手，开始他们的微控制器探索之旅。除了基本的编程支持，ATTINYx14_Arduino还包括了对特定硬件功能的支持，如PWM输出、模拟输入和串行通信等。这些功能的集成，使得开发者能够为各种应用构建复杂的项目，从简单的家庭自动化系统到更高级的机器人技术。

2024-04-08

通过计算机视觉和机器学习实现智能停车位检测系统：优化城市停车体验

随着城市化进程的加快，停车难成为了一个普遍问题。Parking-Spot-Detection项目通过计算机视觉技术和机器学习，提供了一个自动化的停车位占用分析系统，旨在实时视频流中准确检测和分类停车位，从而提供停车位的实时信息。该项目使用Python、OpenCV、TensorFlow/Keras和Matplotlib等技术。它采用了Siamese神经网络进行占用检测，该网络经过训练，能够在不同的光照条件和多样化的停车布局中，准确预测停车位的占用状态。技术细节包括帧提取、缩放、高斯模糊降噪和自适应阈值处理等图像处理技术，以及用于提炼轮廓和提高准确性的形态学操作。系统实现了从视频流中提取帧，预处理图像，检测停车位，并使用训练有素的神经网络预测占用状态。安装所需依赖，并运行main.py文件来使用该系统。系统提供的实时停车位信息可以通过用户界面显示给用户。总之，Parking-Spot-Detection项目不仅能够提高停车管理效率，减少拥堵，还能够增强整体

2024-04-08

基于深度学习和计算机视觉的智能烟雾监测

在环境监测和家庭安全领域，烟雾检测器的作用至关重要。旨在通过先进的传感器技术和智能算法，提供一个高效的烟雾监测解决方案。该项目利用Python编程语言和机器学习框架，能够实时分析环境数据，准确地检测出烟雾的存在。它不仅可以用于家庭和办公室，还可以扩展到工业环境，帮助预防火灾和其他由烟雾引起的危险。项目的代码结构清晰，文档详尽，易于其他开发者理解和贡献。此外，项目还包括了一套完整的测试数据集，使得其他研究人员可以轻松地进行算法测试和验证。总体来说，是一个有着广泛应用前景的工具，它不仅能够提升环境监测的效率，还能够为用户提供一个可靠的烟雾检测解决方案，为我们的生活环境增添一份安全保障

2024-04-08

智能车辆行人检测：提升道路安全的计算机视觉工具

在自动驾驶技术迅速发展的今天，确保道路安全成为了一个重要议题。Car-Pedestrian-Detection项目通过计算机视觉技术，实现了对行人的实时检测，为智能车辆提供了一套有效的安全辅助系统。该项目利用Python编程语言开发，采用了先进的图像处理算法，能够在各种光照和天气条件下准确识别行人。它不仅可以应用于自动驾驶汽车，还可以用于交通监控系统，提高交通管理的效率和响应速度。通过这个项目，鼓励更多的开发者和研究人员参与到智能交通安全的研究中来。项目的代码结构清晰，文档齐全，方便其他开发者理解和贡献。此外，项目还包括了一套完整的测试数据集，使得其他研究人员可以轻松地进行算法测试和验证。总体来说，是一个有着广泛应用前景的工具，它不仅能够提升车辆的安全性能，还能够促进智能交通系统的发展，为未来的交通安全提供了新的解决方案。

2024-04-08

视频差异检测器：基于opencv的视频比对工具

在数字化时代，视频内容的管理与分析变得日益重要。Video-Diff-Detector是一个自动化的视频比对工具，它利用Python和OpenCV技术，能够同步两个视频源，检测并标注出它们之间的差异，并将这些差异记录下来，旨在提高视频分析的效率和准确性。该工具的核心功能包括视频流的同步播放，实时差异检测，以及差异事件的日志记录。通过这种方式，用户可以快速识别出视频内容的变化，无论是安全监控、内容审核还是其他需要视频比对的场景，Video-Diff-Detector都能提供强大的支持。开发团队注重用户体验，确保工具的操作简便易用。即使是没有编程背景的用户，也能够轻松上手，有效地进行视频内容的比对工作。此外，该项目的开源性质意味着它可以不断地被社区成员改进和定制，以满足更多定制化的需求。总的来说，Video-Diff-Detector是一个创新的工具，它不仅提高了视频分析的效率，还为用户提供了一个可靠的视频内容比对解决方案。

2024-04-08

SIFT、SURF和AKAZE图像篡改侦测：揭秘拷贝移动伪造

在数字媒体日益普及的今天，图像篡改成为了一个严重的问题。该提供了一种检测图像中复制移动伪造（copy-move forgery）的方法。这种伪造技术涉及在同一图像内复制某些部分然后粘贴到其他地方，以掩盖或伪造图像内容。该项目利用了SIFT、SURF和AKAZE这三种方法来检测关键点，并使用Ransac算法去除错误匹配。这些技术的结合，使得系统能够有效地识别出被篡改的区域，无论是简单的复制粘贴还是更复杂的图像处理操作。通过这个项目，展示了如何利用计算机视觉技术来对抗图像伪造。项目中包含的代码和方法可以应用于各种场景，如法医分析、新闻媒体的真实性验证，甚至是社交媒体平台上的图像验证。此外，项目还提供了一个用户界面（GUI），使得非专业人士也能轻松地使用这个工具。用户可以通过这个界面上传疑似被篡改的图像，系统将自动进行分析并标出可能被修改的区域。

2024-04-08

基于深度学习的视频序列中的手势检测技术

在当今数字化时代，手势识别技术在人机交互领域扮演着越来越重要的角色。该项目旨在开发一个原型系统，能够在视频序列中准确地检测特定的手势。该系统的核心是利用先进的计算机视觉技术，通过分析视频数据中的动态图像，识别出人类的手势动作。这一过程涉及到复杂的图像处理和模式识别算法，包括但不限于手部追踪、动作识别以及机器学习技术的应用。项目的应用前景广阔，从虚拟现实（VR）和增强现实（AR）体验的增强，到为残障人士提供更自然的交互方式，再到智能家居控制等智能系统的实现，手势识别技术都有着巨大的潜力。Engg-Abhinav的这一项目不仅展示了技术的实用性，也为未来的研究和开发提供了坚实的基础。随着技术的不断进步，我们可以预见，手势识别将成为未来交互设计的一个重要方向。

2024-04-08

视频内容检测：基于深度学习的视频暴力预测

这个项目旨在开发一个实时的视频暴力检测应用。通过深度学习方法，我们可以自动分析视频内容，判断其中是否存在暴力行为。以下是项目的主要特点：数据集准备：我们使用了一个经过标注的视频数据集，其中包含了暴力和非暴力场景。模型架构：我们采用了卷积神经网络（CNN）作为空间特征提取器，以及长短时记忆网络（LSTM）作为时间关系学习方法。这样的架构有助于在保持准确性的同时实现实时性。应用界面：我们使用了Python中的PyQt5库来构建用户友好的应用界面。用户可以输入视频文件路径，应用将自动分析视频内容并给出暴力判断。

2024-04-08

深度学习与情感分析：Caikit与Hugging Face的结合

在人工智能领域，情感分析是一个重要的研究方向，它涉及到理解和处理人类语言的情感倾向。随着深度学习技术的发展，我们现在可以通过复杂的算法模型来分析文本中的情感色彩。最近，一个名为Caikit的开源工具库与Hugging Face平台的结合，为情感分析的实现提供了新的可能性。 Caikit是一个专为AI模型管理而设计的工具库，它提供了一种统一的格式来创建和使用AI模型，使开发者能夜轻松地将AI能力集成到他们的应用程序中，而无需深入了解模型的复杂性。而Hugging Face是一个提供预训练模型的平台，这些模型可以用于文本分类、问答、文本生成等多种自然语言处理任务。结合Caikit和Hugging Face，开发者可以轻松地加载和推断情感分析模型。例如，通过Caikit运行时，可以将Hugging Face提供的情感分析模型作为gRPC服务启动，然后通过客户端应用程序调用该服务来分析文本样本的情感。

2024-03-11

利用深度学习技术进行口腔疾病检测

"口腔疾病检测"项目旨在利用深度学习技术帮助识别口腔健康问题。该项目的目标是提供一种自动化的方式，通过分析口腔图像，识别潜在的口腔疾病。口腔健康是整体健康的重要组成部分，因此及早发现和治疗口腔问题对于维护整体健康至关重要。关键特点和组件：深度学习模型：项目利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），对口腔图像进行分析和识别。口腔图像数据集：使用大量口腔图像数据集进行模型训练，以提高模型的准确性和泛化能力。疾病分类：项目涵盖多种口腔疾病，包括龋齿、牙龈疾病等，并提供相应的分类识别。用户界面：提供用户友好的界面，使医生和患者能够轻松上传口腔图像，并获取诊断结果和建议。持续优化：不断改进和优化模型，以提高检测准确性和速度，确保及时发现口腔健康问题。

2024-03-01

基于深度学习的卫星飞行器检测项目

使用YOLOv8进行卫星飞行器检测"项目旨在利用最先进的深度学习技术从卫星图像中检测飞行器。该项目采用YOLOv8架构，这一架构以其在目标检测任务中的高效性和准确性而闻名。随着人们越来越依赖卫星图像进行监视和监测，准确快速地检测飞行器对于各种应用至关重要，从军事侦察到空中交通管理和环境监测等各种应用都有所涉及。关键特点和组件： YOLOv8架构：该项目利用YOLOv8架构，这是计算机视觉领域的一种热门选择，因其实时目标检测能力而闻名。卫星图像处理系统处理高分辨率卫星图像，提取飞行器检测所需的相关特征和信息。训练管道：训练管道涉及收集和注释带有飞行器边界框的卫星图像，然后在此数据集上训练YOLOv8模型，以准确识别飞行器。性能评估：该项目包括评估训练模型性能的机制，确保在飞行器检测中具有高精度和召回率。集成：该系统提供了灵活性，可轻松将飞行器检测功能集成到各种应用中，使用户可以将飞行器检测功能无缝地整合到其项目或系统中。

2024-03-01

基于计算机视觉和深度学习技术的机场跑道智能检测系统

基于计算机视觉和深度学习技术的机场跑道智能检测系统该项目旨在利用无人机拍摄的图像和视频数据，实现对机场跑道及其周边环境的自动识别和检测。AirRun采用先进的目标检测和图像分割算法，结合深度学习模型，能够准确识别跑道线、标志和障碍物等关键元素，为机场管理和飞行安全提供重要支持。 AirRun项目的主要特点和功能包括：高精度的跑道线和标志检测算法，能够在不同光照和天气条件下实现稳定识别。基于深度学习的场景分割技术，能够准确提取跑道和周围环境的信息，减少误识别。多传感器数据融合和多尺度检测策略，提高系统的鲁棒性和适应性。实时监测和报警系统，能够及时发现跑道上的异常情况，并通知相关人员进行处理。用户友好的界面和管理平台，支持用户对检测结果进行查看、分析和管理。

2024-03-01

CloudLeak云端智能漏气检测系统

CloudLeak是一个基于Google Cloud的智能漏气检测系统，由开发者Vladislabv创建。该项目旨在利用云计算和机器学习技术，实现对建筑物和管道系统中气体泄漏的实时监测和预警。CloudLeak采用传感器数据和图像识别技术，结合Google Cloud平台的强大计算能力和数据分析工具，实现对漏气事件的快速识别和定位。这项技术有望在工业、能源和环境保护领域发挥重要作用，提高漏气检测的效率和准确性，降低能源浪费和环境污染。 CloudLeak项目的主要特点和功能包括：高度可扩展的云端架构，支持大规模传感器数据的实时处理和存储。基于机器学习的漏气模式识别算法，能够自动学习和优化检测模型。多种传感器接口和数据源的集成，包括气体传感器、热成像摄像头等。实时监测和预警系统，能够及时发现漏气事件并发送警报通知。可视化界面和数据分析工具，便于用户查看和分析漏气数据，支持决策和管理。

2024-03-01

基于机器学习算法的面部情绪检测项目

该项目旨在利用人工智能技术来检测人类面部表情，从而揭示情绪背后的故事。通过分析数百张面部图像和机器学习算法，项目展示了如何识别出七种主要情绪：愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和中立。这项技术不仅具有在智能摄像头、社交媒体分析等领域的潜在应用，还为我们提供了一扇窥探人类情感世界的窗户。无论是在心理学研究、用户体验设计还是情感智能产品开发方面，这个项目都提供了丰富的启发和可能性。通过学习和贡献这个项目，我们可以深入了解人类情绪的复杂性，并探索如何将技术用于更好地理解和交流。

2024-03-01

利用机器学习技术对卵巢癌进行亚型分类预测

该项目致力于利用机器学习技术对卵巢癌进行亚型分类。通过分析患者的基因表达数据和临床特征，项目旨在准确识别不同亚型的卵巢癌，并为个性化治疗提供指导。采用深度学习和特征工程等方法，该项目能够对大规模数据进行高效处理，并实现精准的分类预测。通过提供可视化的结果展示和模型解释，项目还能够帮助研究人员深入理解卵巢癌的分子特征和治疗机制，为临床实践和医学研究提供有力支持。

2024-03-01

利用人工智能技术来辅助识别和监测精神疲劳

这个项目旨在利用人工智能技术来辅助识别和监测精神疲劳。通过分析用户的面部表情、语音模式和行为特征，该系统可以检测出潜在的精神疲劳迹象。项目使用深度学习算法和情感识别技术，结合传感器数据和用户反馈，实时监测个体的心理状态。通过提供警报和建议，该系统可以帮助用户及时采取有效的调整措施，以提高工作效率和生活质量。此外，项目还提供了可扩展和可配置的功能，以满足不同用户和场景的需求。

2024-03-01

基于机器学习和人工智能实现网络异常检测

该项目是一个网络异常检测工具，旨在帮助用户识别和处理网络中的异常行为。使用机器学习和数据分析技术，该工具可以监测网络流量、异常模式和异常事件，以提高网络安全性。通过分析网络数据流，该工具可以识别潜在的攻击或异常行为，并提供及时的警报和建议，帮助用户采取必要的防御措施。此外，该项目还提供了可配置的参数和用户友好的界面，使用户可以根据自身需求进行定制和调整。网络异常检测涉及识别网络流量中与正常行为的偏差。它采用统计分析、机器学习和人工智能算法来检测恶意软件传播或数据泄露等可疑活动。快速检测有助于防止安全漏洞，确保网络完整性。

2024-03-01

基于卷积神经网络的皮肤癌检测

随着医学技术的不断进步，计算机辅助诊断在医疗领域中扮演着越来越重要的角色。本项目旨在利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），对皮肤图像进行分析和诊断，以实现皮肤癌的自动化检测。通过收集和标记了大量的皮肤图像数据集，并采用经过训练的模型，我们的项目可以帮助医生和患者更早地发现潜在的皮肤癌病变，提高诊断的准确性和效率。

2024-03-01

AI 生成文本检测：利用深度学习技术识别虚假信息

项目旨在利用先进的深度学习技术，特别是基于人工智能的生成模型，来检测和识别文本中的虚假信息。通过结合自然语言处理和计算机视觉技术，该项目致力于构建一个高效的系统，能够自动识别和标记生成的文本内容中的不实信息。这项工作对于应对网络中的虚假信息和欺诈行为具有重要意义，有助于保护用户免受误导和不实信息的影响。

2024-03-01

利用深度学习技术检测皮肤状况

项目旨在利用深度学习技术检测皮肤状况。通过医学图像分析，结合深度学习算法，实现对皮肤图像中各种疾病的自动识别和分类。该项目提供了一个端到端的解决方案，可用于辅助医生进行皮肤疾病的诊断和治疗规划。该项目的关键特点包括：深度学习模型：采用了先进的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），用于学习和识别皮肤图像中的疾病特征。数据预处理：实现了对原始皮肤图像的预处理步骤，包括图像增强、去噪和标准化，以提高模型的准确性和鲁棒性。模型训练和评估：提供了模型训练的代码，并提供了详细的文档说明，以帮助用户了解模型训练的过程和参数设置。同时，也提供了评估模型性能的指标和方法。可视化和结果解释：通过可视化工具和技术，将模型的预测结果以直观的方式呈现，帮助医生理解和解释模型的诊断结果。通过该项目，用户可以学习和探索深度学习在医学影像分析中的应用，同时也可以基于该项目构建更复杂的医学图像处理系统，为皮肤疾病的早期诊断和治疗提供智能支持。

2024-03-01

利用机器学习技术检测心脏疾病

项目致力于利用机器学习技术检测心脏疾病。通过分析医学数据集和应用机器学习算法，项目旨在建立一个准确预测心脏疾病风险的模型。该项目提供了一个端到端的解决方案，可以用于辅助医生进行早期诊断和风险评估，从而改善心血管疾病的治疗和管理。项目的关键特点包括：数据收集和预处理：项目使用公开可用的心血管数据集，并进行了数据清洗、特征工程等预处理步骤，以准备用于机器学习模型的训练。特征选择和建模：采用了多种机器学习算法，如逻辑回归、随机森林等，对心血管数据进行建模和预测。同时，通过特征选择技术，提高模型的性能和泛化能力。模型评估和优化：提供了详细的模型评估指标和方法，包括准确率、召回率、F1分数等，以及模型优化的技巧和策略。结果解释和可视化：通过可视化工具和技术，将模型的预测结果以直观的方式呈现，帮助医生理解和解释患者的心血管健康状况。通过该项目，用户可以学习和探索机器学习在医学领域的应用，了解心血管疾病的风险因素和预测模型的建立过程，为早期预防和诊断心血管疾病提供技术支持。

2024-03-01

利用深度学习和图像处理检测脑瘤

项目旨在利用计算机视觉技术检测脑瘤。通过医学影像分析，结合深度学习和图像处理算法，实现对脑部MRI图像的自动识别和分析。该项目提供了一个端到端的解决方案，可用于辅助医生进行脑瘤诊断和治疗规划。该项目的关键特点包括：深度学习模型：项目采用了先进的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），用于学习和识别脑部MRI图像中的病变特征。数据预处理：实现了对原始MRI图像的预处理步骤，包括图像增强、去噪和标准化，以提高模型的准确性和鲁棒性。模型训练和评估：项目提供了模型训练的代码，并提供了详细的文档说明，以帮助用户了解模型训练的过程和参数设置。同时，也提供了评估模型性能的指标和方法。可视化和结果解释：通过可视化工具和技术，将模型的预测结果以直观的方式呈现，帮助医生理解和解释模型的诊断结果。通过该项目，用户可以学习和探索计算机视觉在医学影像分析中的应用，同时也可以基于该项目构建更复杂的医学图像处理系统，为医疗诊断提供更多的智能支持。

2024-03-01

利用机器学习技术对心血管疾病进行预测项目

项目旨在利用机器学习技术对心血管疾病进行预测，通过分析患者的各种生理指标和医疗记录，建立预测模型，为早期诊断和预防心血管疾病提供支持。该项目的主要特点和功能包括：数据集处理：项目使用包含患者生理指标、医疗记录等信息的数据集，进行数据清洗、特征工程等预处理工作，以便于机器学习模型的训练。特征选择与建模：采用各种机器学习算法，如逻辑回归、决策树、随机森林等，对心血管疾病进行建模和预测。通过特征选择和模型优化，提高预测准确度。模型评估与优化：利用交叉验证等技术，对模型进行评估和比较，选择最优模型。同时通过调整模型参数、采用集成学习等方法，进一步优化模型性能。可视化展示：项目提供可视化界面，展示模型的预测结果、特征重要性等信息，以及心血管疾病的风险评估，帮助医生和患者更直观地了解诊断结果。实用性应用：通过该项目的成果，可以为医生提供辅助诊断工具，帮助他们更快速、准确地识别心血管疾病风险，为患者提供个性化的预防和治疗方案。通过这个项目，可以深入了解机器学习在医疗健康领域的应用，促进医疗信息技术的发展，提高心血管疾病的早期诊断和管理水平

2024-03-01

基于深度学习癌症组织的检测项目

项目利用深度学习和计算机视觉技术，针对组织切片图像进行癌症检测，为医学诊断提供辅助。该项目的主要特点和功能包括：数据集处理：项目使用Kaggle提供的组织切片图像数据集，进行预处理、数据清洗和标注，以适应深度学习模型的训练需求。模型选择与训练：采用各种深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、残差网络（ResNet）等，对组织切片图像进行训练，提高癌症检测的准确度和效率。模型优化：通过调整模型结构、超参数调优、数据增强等技术，优化模型性能，提升检测准确率。结果评估：利用交叉验证等方法，对模型进行评估和比较，选择最优模型。可视化展示：项目提供可视化界面，展示模型训练过程中的准确率、损失函数等指标，以及癌症检测结果，便于用户了解项目进展和结果。通过这个项目，用户可以学习深度学习在医学图像分析领域的应用，提升对癌症组织检测技术的理解和应用能力。

2024-03-01

基于机器学习和图像处理的手写数字识别项目

手写数字识别项目是一个基于机器学习和图像处理技术项目，旨在实现对手写数字的自动识别。该项目提供了一个端到端的解决方案，包括数据预处理、模型训练和部署等环节。该项目的主要特点包括：数据集：采用了经典的MNIST数据集，包含大量手写数字图像和相应的标签，用于模型训练和测试。模型架构：采用了卷积神经网络（CNN）等机器学习模型作为主要架构，通过对图像特征的学习和提取，实现高效的数字识别。模型训练：通过对数据集进行预处理和数据增强，以及对不同模型参数的调整和优化，实现模型的高准确率和泛化能力。应用部署：提供了模型的部署方案，可以在实际场景中应用，如自动识别银行支票、手写表单等。通过该项目，可以实现对手写数字的快速、准确识别，具有广泛的应用前景，如数字化文档处理、自动化表单识别等领域。

2024-03-01

肺炎检测AI：基于深度学习的医学影像分析项目

肺炎检测AI项目是一个基于深度学习技术项目，旨在利用计算机视觉和医学图像分析技术来辅助医生在早期诊断肺炎。该项目提供了一个完整的端到端解决方案，包括数据预处理、模型训练和部署等环节。该项目的主要特点包括：数据集：采用了大规模的医学影像数据集，包括正常胸部X光片和肺炎患者的X光片，以便进行模型训练和评估。模型架构：采用了深度卷积神经网络（CNN）作为主要模型架构，通过对影像进行特征学习和提取，实现高效的肺炎检测。性能评估：通过准确率、召回率等指标对模型性能进行评估，并进行了交叉验证等实验，验证模型的鲁棒性和泛化能力。应用部署：提供了模型的部署方案，可以在医疗机构等实际场景中应用，帮助医生进行肺炎诊断和治疗决策。通过该项目，我们可以更快速、准确地进行肺炎的早期诊断，提高患者的治疗效果和生存率，具有重要的临床应用意义。

2024-03-01

使用机器学习进行验证码训练识别

从几年前开始，登录系统之前需要填写一个额外的变码字段。因此，我受到启发，建立了一个CNN模型来识别变型码。选课系统中的验证码码示例中使用机器学习进行验证码训练识别。 downloadData.py:从学校选课系统中下载验证码图片。它可以取一个参数作为要下载的验证码图像的数量。 train.py:在CNN模型上运行训练。如果模型已经存在于model/中，则加载它并继续训练。否则，创建一个新模型。 py:从给定的变型码图像中预测变型码。它可以将参数作为变异码图像的路径。

2024-02-29

java spring实现仿牛客网讨论社区项目

一个仿照牛客网实现的讨论社区，不仅实现了基本的注册，登录，发帖，评论，点赞，回复功能，同时使用前缀树实现敏感词过滤，使用wkhtmltopdf生成长图和pdf，实现网站UV和DAU统计，并将用户头像等信息存于七牛云服务器。使用Spring Security 做权限控制，替代拦截器的拦截控制，并使用自己的认证方案替代Security 认证流程，使权限认证和控制更加方便灵活。使用Redis的set实现点赞，zset实现关注，并使用Redis存储登录ticket和验证码，解决分布式session问题。使用Redis高级数据类型HyperLogLog统计UV(Unique Visitor),使用Bitmap统计DAU(Daily Active User)。使用Kafka处理发送评论、点赞和关注等系统通知，并使用事件进行封装，构建了强大的异步消息系统。使用Elasticsearch做全局搜索，并通过事件封装，增加关键词高亮显示等功能。对热帖排行模块，使用分布式缓存Redis和本地缓存Caffeine作为多级缓存，避免了缓存雪崩，将QPS提升了20倍(10-200)，大大提升了网站访问

2024-02-29

空空如也

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HTML、CSS、JS技术实现手势锁实现、动态按钮效果、画布应用、时钟设计效果等收藏汇总.zip

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html,css实现Hacker文字效果

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通过计算机视觉和机器学习实现智能停车位检测系统：优化城市停车体验

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