C#运动物体识别库 Aforge 经验
觉与人工智能，图像处理，神经网络，遗传算法，机器学习，机器人等领域。这个框架由一系列 的类库和例子组成。 其中包括的特征有： AForge.Imaging -一些日常的图像处理和过滤器
jopen 开发者成功使用机器学习的十大诀窍 资讯
度受欢迎，我们也不能盲目的把这种算法应用于任何问题上。相反，我们使用的算法应该是能够最佳地拟合数据特征同时能够保证精度的算法。 为了证明这个观点，尝试做这样一个实验，在数据集 the popular
P353 Deep learningUFLDL Tutorial笔记tornadomeet 文档
implementation: 指定是函数表达式的矢量实现。 Feature scaling： 指是将特征的每一维都进行一个尺度变化，比如说都让其均值为0等。 Normal equations:
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腾讯AI Lab多篇研究论文入选三大国际顶级学术会议 资讯
论文首次提出一种全尺寸、无标注、基于病理图片的病人生存有效预测方法 WSISA，在肺癌和脑癌两类癌症的三个不同数据库上性能均超出基于小块图像方法，有力支持大数据时代的精准个性化医疗。 论文三：SCA-CNN: Spatial and Channel-wise
视频监控系统：OpenVSS 经验
的视频分析与检索和播放服务，记录和索引技术。它被设计成插件式的支持多摄像头平台，多分析仪模块（OpenCV的集成），以及多核心架构。 项目主页： http://www.open-open.
C++ 工具箱：openFramework 经验
playback and grabbing Poco for a variety of utilities OpenCV for computer vision Assimp for 3D model loading
VideoMan - 开源的C++库视频 经验
。支持多种视频流同时输入（视频传输线、USB摄像头和视频文件等）。能利用 OpenGL 对输入进行处理，方便的与 OpenCV，CUDA 等集成开发计算机视觉系统。 项目主页： http://www.open-open
机器学习框架，类库和软件汇总 经验
has Matlab toolbox C++ Computer Vision OpenCV - OpenCV has C++, C, Python, Java and MATLAB interfaces
刷新神经网络新深度：ImageNet计算机视觉挑战赛微软中国研究员夺冠 资讯
——微软亚洲研究院视觉计算组的研究员们凭借深层神经网络技术的最新突破，以绝对优势获得图像分类、图像定位以及图像检测全部三个主要项目的冠军。同一时刻，他们在另一项 图像识别挑战赛MS COCO（Microsoft Common Objects
android开发过程中用到的一些开源框架 经验
Processing and Graphics - OpenCV for Android
分享android开发过程中用到的一些开源框架 经验
Processing and Graphics - OpenCV for Android
《Machine Learning with Spark》书评与作者访谈 资讯
步，机器学习似乎无处不在。现在它正强力支撑着多种应用，包括在线搜索、推荐引擎、定向广告、欺诈检测、图像和视频识别、自动驾驶汽车，以及各种人工智能场景。 InfoQ：什么是数据科学，数据科学家在大数据项目中的作用是什么？
P32 搜索引擎的研究与实现 文档
把搜索到的每条新闻进行索引后加入数据库。然后通过Web服务器接受客户端请求后从索引数据库中搜索出所匹配的新闻。 本人在介绍搜索引擎的章节中除了详细的阐述技术核心外还结合了新闻搜索引擎的实现代码来说明，图文并茂、易于理解。
P98 Privoxy 用户手册 文档
pribog报道在# 9 - 3134970 -。 采取的行动提出改进: 移动功能块模式部分下面 对通用的模式,为请求匹配的 这两块域的原因通常是显示 更有用的比展示通用模式。 删除防止压缩从脆弱的别名。 这是没有 再在
P49 QuickTest 基础教程案例 文档
描述性编程描述性编程的最大的特点：不依赖对象库 QTP的大脑就是对象库，跟我们人找对象完全相同。 强制属性：最主要的特征 辅助属性： 顺序标志符： 智能识别： QTP识别对象的方式 1）通过对象库识别 对象类型（“对象名称”）
P38 afis平台接入指南(新) 文档
是指用于读取指纹信息的硬件设备。 l 指纹控件 是指用于连接和操作指纹设备，从硬件设备中读取用户的指纹特征信息，并将这些信息进行加工、加密、打包等操作，最终形成一个BASE64后的字符串提供给平台使用。 l
深度学习在自然语言处理研究上的进展 经验
法是基于统计机器学习的方法，所使用的特征大多数是基于onehot向量表示的各种组合特征。这个特征表示方式会导致特征空间非常大，但也带来一个优点。就是在非常高维的特征空间中，很多任务上都是近似线性可分的
基于 Docker 的 Serverless 架构实践 经验
的问题。 2.图片处理实践 - OCR 识别 OCR 识别的作用是把题目扫描成图片，通过 opencv 和机器学习的方式识别题目的内容。 需求： • 每天 1600 万的图片处理 • 每张图片处理时间
阿里无人超市很黑科技，但要开到家门口还略早 资讯
谱，而计算量又那么大，如果放在云端，很大概率会无法使用。 陈维龙还表示，无人售货便利店中用到的图像识别系统在小范围场景中——比如 10 平米，100 个商品品类，2 个用户——和高资本、技术投入下