具体的项目代码，包括数据获取、标注、模型训练测试、以及实际操作

本系统以只能交通系统为目标进行系列的应用开发，主要实现了图像数据的获取和预处理，车牌识别算法的设计，识别结果的图形化展示三个主要功能，形成了一个较为完整的车牌识别系统。在设计初期，我们利用Arm Cortex-M3 DesignStart处理器在可编程逻辑平台上构建片上系统，实现图像采集，图像处理和人机交互功能；之后是在FPGA平台上设计车牌识别的算法，使用流水线结构，实现车牌中字符的识别；最后是将识别的结果传输到LCD屏上进行显示，并通过ESP8266 WIFI模块将数据发送到APP端进行显示。

BERT+BiLSTM+CRF是一种用于中文命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）的模型，结合了BERT模型、双向长短时记忆网络（Bidirectional LSTM）和条件随机场（CRF）。 BERT是一种预训练的深度双向变换器模型，具有强大的自然语言处理能力。它能够学习上下文相关的语义表示，对于NLP任务非常有用。 BiLSTM是一种循环神经网络，能够捕捉上下文之间的依赖关系。通过同时考虑前向和后向上下文，BiLSTM能够更好地理解句子中实体的边界和内部结构。 CRF是一种概率图模型，常用于序列标注任务。它能够基于输入序列和概率分布进行标签推断，使得预测的标签序列具有全局一致性。 在BERT+BiLSTM+CRF模型中，首先使用BERT模型提取句子中的特征表示。然后，将这些特征输入到BiLSTM中，通过双向上下文的学习，得到更丰富的句子表示。最后，使用CRF层对各个词的标签进行推断，并输出最终的实体识别结果。 这种模型的优势在于能够充分利用BERT的语义信息和BiLSTM的上下文依赖性，同时通过CRF层对标签进行约束，提高了实体识别的

FR1002人脸识别模块结合stm32实现3D红外人脸识别，并配合超声波模块触发人脸识别。 FR1002人脸识别模组解决方案以高性能应用处理器为硬件平台，配合双目传感器进行活体检测，具有启动速度快、金融级的识别能力、超低使用功耗等特点。凭借超低功耗、强大的运算速度，在多种应用领域中，为各行业赋能。 人脸识别模组具备完整的人脸处理能力，可以在无 需上位机参与的情况下，完成人脸录入，图像处理，人脸比对，人脸特征 储存等功能。和同类人脸产品相比，具有以下特色： ❖ 高性能算法芯片 ❖ 双目 3D 摄像头模组 ❖ 广角低畸变镜头 ❖ 红外成像 ❖ 金融支付级别识别算法 ❖ 活体检测，抗各种攻击 ❖ UART 通信接口 ❖ 支持 5.0V~14.0V 供电 ❖ 多种通用尺寸，可适配不同结构。

【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等，一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络，若是侵权请联系删除。

PKU-Flower-Encyclopedia 2018 PKU JAVA程序设计 Project

【资源说明】 1、该资源包括项目的全部源码，下载可以直接使用！ 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设项目，作为参考资料学习借鉴。 3、本资源作为“参考资料”如果需要实现其他功能，需要能看懂代码，并且热爱钻研，自行调试。 一款花卉识别的Android软件源码+项目说明（识别结果来自于植物研究所与百度识图合作的看图识花）.zip 一款花卉识别的Android软件源码+项目说明（识别结果来自于植物研究所与百度识图合作的看图识花）.zip 一款花卉识别的Android软件源码+项目说明（识别结果来自于植物研究所与百度识图合作的看图识花）.zip 一款花卉识别的Android软件源码+项目说明（识别结果来自于植物研究所与百度识图合作的看图识花）.zip 一款花卉识别的Android软件源码+项目说明（识别结果来自于植物研究所与百度识图合作的看图识花）.zip 一款花卉识别的Android软件源码+项目说明（识别结果来自于植物研究所与百度识图合作的看图识花）.zip 一款花卉识别的Android软件源码+项目说明（识别结果来自于植物研究所与百度识图合作的看图

手写数字识别python 在这个示例中，我们使用PyTorch实现了一个基于LeNet5模型的手写数字识别器，并在MNIST数据集上进行了训练和测试。代码中包括数据加载、模型定义、损失函数和优化器的声明，以及训练和测试的代码逻辑。需要注意的是，在实际使用过程中，我们需要根据具体的应用场景选择合适的模型结构、损失函数、优化器等，并对数据进行适当的预处理和后处理。

基于深度学习的鸟类识别系统，可以识别六种鸟类，资源包含训练数据集。

esxi8大部分nvme固态硬盘可以识别，本人多台all one设备安装后，均可正常使用。如果无法识别的固态硬盘，先进去电脑的BIOS看看是不是电脑主板本身兼容性不好不支持。