物体缺陷检测仪 细节 目标操作系统： Ubuntu * 18.04 LTS 程式语言： Python * 3.6 完成时间： 30分钟 此参考实现也。 它能做什么 物体探伤仪应用程序可检测异常，例如颜色，裂纹和在传送带上移动的物体的方向。 异常被标记为有缺陷，并分别保存在颜色，裂纹，方向文件夹中。 同样，没有缺陷的对象也保存在no_defect文件夹中。 这些异常数据将发送到InfluxDB *数据库，并在Grafana *上可视化。 此应用程序还以毫米为单位测量对象的长度和宽度。 要求 Ubuntu 18.04 英特尔:registered:OpenVINO:trade_mark:工具包2020 R3发行版 Grafana * v5.3.2 InfluxDB * v1.6.2 建立 安装OpenVINO:trade_mark:工具包的英特尔:registered:发行版 有关如何安装和设置英特尔:registered:OpenVINO:trade_mark:工具包的更多信息，请参阅英特尔:registered:OpenVIN

使用AI构建基于python的手势控制应用程序。 主要包括以下几部分内容： - 如何用Dlib训练一个自定义手检测器。 - 如何巧妙地自动化标注 - 如何通过手势控制游戏和视频播放器。

DeepBugs：深度学习查找错误 DeepBugs是一个框架，用于从现有代码语料库中学习基于名称的错误检测器。 有关详细说明，请参见。 快速开始 是使用简化版进行播放的一种快速简便的方法。 要使用完整的DeepBugs工具，请继续阅读。 概述 从主目录调用所有命令。 Python代码（大部分实现）和JavaScript代码（用于从.js文件提取数据）位于/python和/javascript目录中。 所有要从中学习的数据，例如.js文件，都应该位于/data目录中。 生成的所有数据（例如中间表示形式）都将写入主目录。 建议将它们移到单独的目录中。 所有生成的数据文件都有一个时间戳作为文件名的一部分。 下面，所有文件都与*一起使用。 多次运行命令时，请确保使用最新文件。 要求 Node.js npm模块（使用npm install module_name ）：橡子，estrave

主要介绍了Python实现的密码强度检测器,结合实例形式分析了Python密码强度检测的原理与实现方法,涉及Python字符串运算与转换、判断等相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

实现对8个和16个通道温度的检测，数据采集以及温度的LCD显示，对超出设定温度范围的通道报警的proteus仿真

如果您是一个老师，需要面对学生交上来的电子作业或报告，这是一个好的检测抄袭程度的工具。 支持txt和doc的作业。只需选中该作业文件夹就能给出一份抄袭报告。有源码，支持定制和后期服务。

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Javascript Bot检测器 尽管名称不同，但这实际上是用户活动脚本。 它监视某些javascript事件，以猜测用户是否在页面上处于活动状态-因此，“用户”实际上是机器人的机会。 用法 只需将脚本添加到页面 [removed][removed] 然后推荐的使用方式是通过botDetect.onUser回调 [removed] botDetect.onUser(function () { // do something here when user activity is detected }); [removed] 您也可以访问boolean botDetect.isUser和botDetect.isBot但不建议使用这些方法，因为用户活动可能仅在页面加载后30秒发生。

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