开发软件：Idea + Mysql + AndroidStudio + 雷电模拟器 基于安卓开发一个人脸识别签到系统，服务器采用springboot框架开发，管理员登录后可以添加和维护人脸信息，添加的时候人脸照片会同步上传到百度智能云平台的人脸库，安卓端采用studio开发，客户端登录后可以拍照人脸照片通过调用百度云的人脸识别接口实现人员信息的自动识别，识别到后才可以进行人员的考勤签到。 管理员账号密码： admin/123456

地区：全国都有。时间：近半年的都有，之前的需要查数据库。数据来源：百度慧眼 数据形式：含坐标的CSV点数据；SHP数据；TIFF栅格数据；多种数据形式可选。任意精度，10，30，50m均可。 价格：市为单位，每天有24个时间点。数据格式不同价格不同。 用途：城市/街道活力，人口统计，选址分析，商圈分析，活力分析等等。

随着人工智能技术的快速发展，基于深度学习的智能图像识别技术已经广泛应用于各个领域，尤其在交通运输管理方面，如智能船牌检测与管理系统，具有重要的研究价值和实际应用前景。智能船牌检测系统利用深度学习框架PaddleOCR，结合河流监控场景需求，实现了对船牌的精确识别。该系统能够在复杂背景下快速准确地识别船只，对推动智能航运和智慧河流管理具有积极的意义。 智能船牌检测与管理系统主要功能包括船牌识别、船只监控、非法船只预警、自动化流程以及环境保护等方面。在船牌识别方面，系统能够准确捕捉河面上的船只，并自动识别船牌信息，提高航运管理的效率和准确性。在船只监控方面，系统可以全天候不间断地监控河面船只的动态，为河运安全和应急响应提供技术支持。非法船只预警是通过事先设定的监控规则，一旦发现可疑船只或违法行为，系统能够及时发出预警信号，有效预防和打击非法捕捞、走私等违法行为。 该系统在自动化流程方面，通过自动化的数据采集和处理流程，减轻了人工劳动强度，提高了工作效率。在环境保护方面，系统通过监控河流使用状况，能够为禁渔期监管和河流管理提供决策支持，从而促进水资源的可持续利用。此外，该系统还集成了天网摄像头技术，能够实现对河流区域的全天候监控，提高监控的实时性和准确性。 智能船牌检测与管理系统依托于百度飞桨（PaddlePaddle）这一开源深度学习平台，该平台提供了丰富的深度学习模型和工具，能够加速模型训练和数据集构建。在模型训练方面，系统通过大量样本训练，不断提升识别精度，确保在各种复杂环境下的准确识别。数据集构建是深度学习的核心环节，通过收集和预处理大量的图像数据，为训练出高质量的船牌识别模型提供了基础。 智能船牌检测与管理系统结合PaddleOCR深度学习框架，不仅提升了航运监控的自动化和智能化水平，还为环境保护和河流管理提供了强有力的科技支撑。该系统的推广和应用，将对提升河流治理能力，优化航运管理，保障水域安全，以及推动智能河流生态建设起到关键作用。

百度离线地图开发示例代码，可以打开map.html直接查看效果。 海量点图绘制、自定义弹窗、热力图功能、自定义区域绘制、画出实时运行轨迹，车头实时指向行驶方向，设置角度偏移。 对于百度地图的离线开发具有一定的参考价值。 代码简单明了，初学者一看便懂。 如有问题可咨询作者。

在IT行业中，离线使用百度地图是一个非常实用的技术，尤其对于网络不稳定或者需要在无网络环境下工作的用户来说。本教程将深入讲解如何实现百度离线地图的使用，这对于Web初学者来说是一个很好的学习机会。 我们要理解离线地图的概念。离线地图允许用户在没有互联网连接的情况下查看预先下载的地图数据。这种功能对于户外活动、旅行或者在移动设备上节省流量尤其有用。百度地图作为中国最常用的在线地图服务之一，提供了离线地图功能，让用户可以下载特定区域的地图数据以备离线使用。 要使用百度离线地图，你需要在有网络连接的时候进行以下步骤： 1. 登录百度地图官方网站或打开手机上的百度地图APP。 2. 寻找并进入“离线地图”功能，这通常在设置或者更多选项中。 3. 在离线地图界面，你可以选择你想要下载的地区。百度地图会根据你选择的范围计算所需的数据大小。 4. 开始下载，这可能需要一些时间，取决于你的网络速度和选择的区域大小。 5. 下载完成后，你可以在离线地图列表中看到已下载的地图。在无网络环境下，百度地图会优先使用这些离线地图数据。 对于Web开发者来说，理解如何在Web应用中集成百度离线地图也很重要。这涉及到使用百度地图JavaScript API，一个强大的工具，可以让开发者在网页上嵌入地图、搜索地点、导航等功能。 1. 注册百度地图API：你需要在百度地图开放平台注册账号并申请API密钥，这是使用API的前提。 2. 引入API库：在HTML文件中，通过`