阿里云视觉AI学习笔记（三）

最新推荐文章于 2025-05-06 15:00:00 发布
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本文档详细介绍了如何使用阿里云身份证识别服务，从开通服务到运行官方Demo，包括在IDE中配置、修改访问密钥及运行项目，助力开发者快速上手实现实时文字识别。

今天的内容是文字识别，以身份证上的文字识别为例

1.开通服务

前往官网https://vision.aliyun.com/，找到身份证识别服务并开通
在这里插入图片描述

2.下载官方Demo

前往github下载压缩包并解压 https://github.com/aliyun/alibabacloud-viapi-demo
在这里插入图片描述

3.用合适的IDE打开并更换maven并更新加载依赖

4.在application.peoperties中修改access key id和secret

5.运行项目

在这里插入图片描述

有点意思~

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学渣刘
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使用阿里云接口实现证件照制作
huaweichenai的博客
09-14 2991
之前制作证件照使用face++的人像抠图和自己实现向face++抠出来的透明图加上自己设置的背景实现证件照的制作，后面发现如果拍的照片不是很正规的话，使用抠图再增加背景色后制作成的证件照感觉不是很好，后来发现阿里云有一个自动证件照制作的接口 证件照制作地址：https://market.aliyun.com/products/57124001/cmapi030523.html 一：证件照制作接口前期准备 1：购买证件照制作接口包 在使用证件照制作接口之前需要购买接口包，购买之后我们会在管理控制台看到
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【学习笔记-视觉AI-2】
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阿里云视觉AI学习笔记（五）
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今天的内容是开发一款人脸动漫化的AI小程序 创建应用 先前往https://workbench.aliyun.com/application登录云开发平台 然后按照说明新建应用即可，中间还要开通一些服务 吐槽一下，课程网页的全部图都加载不出来，而且这个项目竟然还只有java版本的，这就超出我的能力了，我都没安装java的解释器。 溜了溜了，下次一定 这里还是贴一下优秀同学的笔记https://blog.youkuaiyun.com/ZB66ZB66/article/details/115129099，下次再深入参考学
阿里云趣味视觉AI训练营学习笔记Day 4
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阿里云视觉AI学习笔记（四）
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这次视频讲解的是基于图像识别的电子相册的功能，涉及场景识别和表情识别两个AI能力 开通服务 开通场景识别的网址：https://vision.aliyun.com/experience/detail?spm=a211p3.14020179.J_7524944390.89.66cd35ccO24kWq&tagName=imagerecog&children=RecognizeScene 开通表情识别的网址： https://vision.aliyun.com/experience/detail
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阿里云趣味视觉AI训练营学习笔记Day 3学习目标学习内容前言一、身份证识别使用说明二、基于文字识别功能的代码演示阿里云高校计划，陪伴两千多所高校在校生云上实践、云上成长。在这里你可以领用免费的cpu资源，还可以参加免费训练营，实践提高：https://developer.aliyun.com/adc/student/ 学习目标 了解智能视觉开放平台身份证识别系统实现相关内容 学习内容 身份证识别系统实现 前言 阿里云视觉智能开放平台是基于阿里巴巴视觉智能技术实践经验，为用户提供易用、普惠的视觉A
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【摘要】本文聚焦阿里云大模型高级工程师 ACP 认证中《2.9 大模型应用生产实践(上篇)》的学习内容，分享自学备考笔记。详细梳理学习目标、知识点，对重要且难学的知识点深入剖析，为有志于考取该认证、学习阿里云大模型相关知识的读者提供学习思路与经验参考 。
人工智能学习笔记
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原创：王稳钺 资料来源：单博 人工智能如今已经和人们的生活密不可分。如果对人工智能感兴趣，想要学习人工智能该如何学习呢？ 1. 人工智能在哪里？ 先从日常生活中的人工智能聊起。淘宝、抖音等软件，它们是一种推荐系统，会推测用户喜欢什么。比如最近天气冷了，可能得想买一件羽绒服，在淘宝搜索以后，就会发现淘宝在最近几天总会推荐相关的产品。阿里云音乐也是一样的原理。比如最近有在听李荣浩的歌，网易云就会推荐一些相关的歌曲。这些例子都是推荐系统相关的，或者也可以称为商业智能。 还有一些计算机视觉相关的应用。比如手机已经可
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12-03
内容概要：本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络（ANN）设计展开，重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程，并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践，利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近，提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法，形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制理论基础，熟悉Matlab编程，从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法；②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用；③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制；④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码动手实践，先从运动学建模入手，逐步深入动力学分析与神经网络训练，注重理论推导与仿真实验的结合，以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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