主要实现两个部分，一个是人脸对比部分，另一个是人脸编码部分。Face_recognition库可以在实现在数据集比较小的情况下达到更高的准确度，只需要一张照片就可以了。所以你只需要拍一张照片来存储你的脸，这样你就可以把它存储在数据集中。采用python语言进行编写，实现人脸录入、人脸验证等功能

模式识别的一些简单算法

Python 3.8下安装face_recognition必须先有dlib库，而一般方式安装很麻烦，使用whl文件就可以直接安装，无需编译。

22495 水果图片！ fruit-recognition_datasets.txt fruit-recognition_datasets.zip

An accompanying manual to Theodoridis/Koutroumbas, Pattern Recognition, that includes Matlab code of the most common methods and algorithms in the book, together with a descriptive summary and solved examples, and including real-life data sets in imaging and audio recognition.

图像识别人工智能（AI） 利用人工智能识别图像包括基于Python的训练和测试。 图像处理 在图像处理和人工智能领域获得计算机科学大学学位的最终项目。 是的，记住我不是计算机科学专业的学生。 类似项目 正在安装 $ pip install -r requirements.txt 它需要一个功能强大的系统来运行它。 如果您已经完全运行了该项目，请检查并解决错误。 谢谢。

Face-Recognition：人脸识别算法在Keras当中的实现 目录 所需环境 tensorflow-gpu==1.13.1 keras==2.1.5 文件下载 进行预测所需的facenet_keras.h5可以在Release里面下载。 也可以去百度网盘下载 链接: 提取码: tkhg 使用方法 1、先将整个仓库download下来。 2、下载完之后解压，同时下载facenet_keras.h5文件。 3、将facenet_keras.h5放入model_data中。 4、将自己想要识别的人脸放入到face_dataset中。 5、运行face_recognize.py即可。 6、align.py可以查看人脸对齐的效果。 效果 face_recognize.py的运行结果： )

Automatic Speech Recognition A Deep Learning Approach Dong Yu Li Deng

HarvestText Sow with little data seed, harvest much from a text field. 播撒几多种子词，收获万千领域实 在和上同步。如果在Github上浏览/下载速度慢的话可以转到上操作。 用途 HarvestText是一个专注无（弱）监督方法，能够整合领域知识（如类型，别名）对特定领域文本进行简单高效地处理和分析的库。适用于许多文本预处理和初步探索性分析任务，在小说分析，网络文本，专业文献等领域都有潜在应用价值。 使用案例: （实体分词，文本摘要，关系网络等） （实体分词，情感分析，新词发现[辅助绰号识别]等） 相关文章： 【注：本库仅完成实体分词和情感分析，可视化使用matplotlib】 (命名实体识别，依存句法分析，简易问答系统) 本README包含各个功能的典型例子，部分函数的详细用法可在文档中找到： 具体功能如下： 基本处理

| | | :party_popper: :party_popper: :party_popper: 我们发布了带有TF2支持的2.0.0版本。 :party_popper: :party_popper: :party_popper: 如果您将此项目用于研究，请引用： @misc{Kashgari author = {Eliyar Eziz}, title = {Kashgari}, year = {2019}, publisher = {GitHub}, journal = {GitHub repository}, howpublished = {\url{https://github.com/BrikerMan/Kashgari}} } 总览 Kashgari是一个简单而强大的NLP Transfer学