在过去的几年中，神经网络的兴起与应用成功推动了模式识别和数据挖掘的研究。许多曾经严重依赖于手工提取特征的机器学习任务（如目标检测、机器翻译和语音识别），如今都已被各种端到端的深度学习范式（例如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆（LSTM）和自动编码器）彻底改变了。曾有学者将本次人工智能浪潮的兴起归因于三个条件，分别是：·计算资源的快速发展（如GPU）·大

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说明：扩展需要依赖ImageMagick和zbar，安装前先安装这两个软件安装ImageMagick(http://www.imagemagick.org/(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.imagemagick.org%2F))yum

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/0280b6708d09a1445899f72a118c16bdefd.png)LINUX无法识别BROADCOM802.11ABGN无线网卡，进入终端：sudocp/sys/

实现思路：1、使用Dlib识别并提取脸部图像2、使用VGGFace模型提取脸部特征3、使用余弦相似度算法比较两张脸部图像的特征代码如下：importtimeimportnumpyasnpimportsklearnimportsklearn.metrics.pairwiseaspw

最近在复习准备一些面试，偶尔会抽些零碎时间逛一下之前关注的公众号，看看有没有哪些被自己遗漏的地方，或者是一些能补充知识的文章，比如前几天看到一篇讲MySQL插入100W条数据要花多久的文章，点进去看到了久违的PreparedStatement，顺便复习了一下，原来数据库不仅能识别纯的SQL还可以识别执行计划，PreparedStatement利用了连接池

摘要：想了解深度学习却又无从下手，不如从手写数字识别模型训练开始吧！深度学习作为机器学习分支之一，应用日益广泛。语音识别、自动机器翻译、即时视觉翻译、刷脸支付、人脸考勤……不知不觉，深度学习已经渗入到我们生活中的每个角落，给生活带来极大便利。即便如此，依然有很多人觉得深度学习高深莫测、遥不可及，的确，它有深奥之处，非专业人士难以企及，但也有亲

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验证码是网络应用中常见的安全工具，用于区分人类用户和机器人。在许多情况下，我们需要自动化程序来处理验证码以完成特定任务，例如注册、登录或数据采集。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库实现验证码识别的实战项目。项目概述我们将创建一个Python脚本