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
阿里云人工智能工程师ACA认证免费课程学习笔记
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12-29 1461
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图像语义分割 图像相关基本概念 通常为三通道图像JPEG格式，包括B G R三通道分量，图像为矩形 四通道图常见格式为PNG，图像边缘可以不规则，包括B G R A四通道，A用来控制对应像素的透明程度，0（透）~255（不透），当一张图的A全为255时，和三通道图一样。mask 以人体分割为例 vision.aliyun.com 能力广场->分割抠图->人体分割 上传图片，体验一下功能哈哈哈。 结果是这个样子的 感觉效果不是很好咧，有些边界和物体的颜色接近就不太好。。..
【学习笔记-视觉AI-2】
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阿里云视觉AI学习笔记（五）
weixin_42873670的博客
03-26 142
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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03-25 140
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【阿里云大模型高级工程师ACP学习笔记】2.9 大模型应用生产实践 (上篇)
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05-02 1991
【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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02-23 1264
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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内容概要：本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用，并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络（CNN）在特征提取方面的优势与长短期记忆网络（LSTM）在处理时序依赖问题上的强大能力，形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参，提升了模型的预测精度与泛化能力，适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析，突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群：具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测（Matlab代码实现）础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员，尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标：①解决各类时间序列预测问题，如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等；②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合，提升模型性能；③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑，通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解，同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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基于SDN的车辆网络、调度与路由中的电动汽车（EV）最优充电方案.zip
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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