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导读:本文主要介绍了机器视觉的主要应用场景,目前绝大部分数字信息都是以图片或视频的形式存在的,若要对这些信息进行有效分析利用,则要依赖于机器视觉技术的发展,虽然目前已有的技术已经能够解决很多问题,但离解决所有问题还很遥远,因此机器视觉的应用前景还是非常广阔的

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人工智能,深度学习和机器学习之间的区别

如今,当涉及到新的数据处理技术时,出现了许多不同的术语。一个人说他们正在使用机器学习,而另一个人称之为人工智能,还有一些人可能声称正在进行深度学习。这一切都意味着什么? 虽然这些术语中有许多是相关的,并且在某些方面可能会重叠,但是有一些关键的差异可能是重要的

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OCR如何读取皱巴巴的文件?深度学习在文档图像形变矫正的应用详解

小叽导读:OCR作为智能审核的重要环节,其识别准确率影响着最终审核效果的好坏,而来自扫描仪、智能手机的文档图像多存在卷曲、折叠。本文旨在利用深度学习算法对文档图像的形变进行矫正,从而提高OCR识别效果,为智能审核保驾护航。 一、背景 随着集团业务的高速发展以

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什么是Kubernetes?科普文

在过去几年,整个行业逐渐转向开发更小更专业的程序。 越来越多的企业把原先庞大稳定的巨型系统拆分成解耦的独立的组件。 这个方向是正确的。 微型服务有以下几个优点: 快速部署:因为你可以快速的创建并且发布一个小型服务 更容易迭代:因为可以独立的为每个服务添加新功能

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特征工程(一)

机器学习流程 在深入研究特征工程之前,让我们花点时间看看整个机器学习流水线。这将帮助我们更好地了解应用的大方向。为此,让我们从数据和模型等基本概念入手。 数据 我们所说的数据是对现实世界现象的观察。例如,股票市场数据可能涉及对每日股票价格的观察,个别公司的收

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《深度学习:Java语言实现》一一1.3人工智能与深度学习

1.3人工智能与深度学习 机器学习是人工智能第三波浪潮中碰撞出来的火花,作为一种数据挖掘方法,它既实用又强大;然而,即便采用了这种新的机器学习方法,要实现真正的人工智能似乎依旧遥遥无期。因为定义特征一直需要人为干预,这是阻挡机器学习实现人工智能的一面高墙。看

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[雪峰磁针石博客]2018最佳人工智能图像处理工具OpenCV书籍下载

@Machine Learning for OpenCV - 2017.pdf A practical introduction to the world of machine learning and image processing using Open

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教你用TensorFlow实现神经网络(附代码)

如果你一直关注数据科学/机器学习,你就不能错过深度学习和神经网络的热潮。互联网公司正在寻找这方面的人,而且从竞赛到开源项目,都有巨额奖金。 如果你对深度学习所提供的前景感到兴奋,但是还没有开始,在这里或许是你开始的第一步。 在这篇文章中,我将介绍Tensor

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