看过上一篇「一个很糙的字母手势识别方案」文章并尝试了的同学，就一定知道，「糙手势」的识别是有多糙，糙的只能识别字母「C」。.../imaiya/PainterView PS：右上角按钮默认 load 的 26 字母数据集是我手动录入然后保存为文件的，每个字母大概画了 15-20个。...在本篇文章中，假如我们要 A 字母进行识别预测，那 A 就是标签。更通俗点，每一个「手势名」就是一个「标签」。 特征：特征是输入的变量。这篇中，我们录入的每一个「手势数据」就是一个「特征」。...gesture API 是一个分类模型，其中的分类器根据不同配置（超参数），采用取不同的相似性算法：欧氏距离(Euclidean Distance) 和 夹角余弦(Cosine) 涉及的类主要是： 有兴趣的同学可以继续研究...最后 大家可以后台回复「精手势」获取 apk 和 26 字母数据集下载链接，尝试下。当然，不仅是 26 字母，任何手势录入训练数据后都可以识别。 要我说，机器学习其实是一种编程方式，无关语言。
/** * A~Z 65--90 */ import java.util.Scanner; public class Main { public ...
一、题目 1、算法题目 “给定一个字符串数组，返回 字母异位词 列表。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接：49....字母异位词 是由重新排列源单词的字母得到的一个新单词，所有源单词中的字母都恰好只用一次。...，是由重新排列源单词的字母得到的一个新单词，所有源单词中的字母都恰好只用一次。...这就意味着新旧两个字符串互为字母异位词，因为两个字符串包含的字母相同，同一组字母异位词中的字符串具有相同点。...可以使用相同点作为一组字母异位词的标志，使用哈希表来保存每一组字母异位词，然后遍历每个字符串，得到该字符串中相同点，将当前字符串加入该字母异位词中，遍历完之后，哈希表中每个键值对应即为一组字母异位词。
---- 写在前面 今天这篇文章是贪心算法系列的第三篇--划分字母区间。...前文回顾： 【LeetCode】贪心算法--分发糖果（135） 刷题汇总： 【LeetCode】汇总贴（NO.1-20） 今日题目 字符串 S 由小写字母组成。...我们要把这个字符串划分为尽可能多的片段，同一个字母只会出现在其中的一个片段。返回一个表示每个字符串片段的长度的列表。...每个字母最多出现在一个片段中。 像 "ababcbacadefegde", "hijhklij" 的划分是错误的，因为划分的片段数较少。 注意: S的长度在[1, 500]之间。...S只包含小写字母'a'到'z'。 题目分析 ?
最近需要一个字母手势识别功能，字母 C 的识别，因为 C 简单又饱满。...不过还是不知道怎么识别字母手势哈，可能最近脑子不灵光了。脑子不灵光，挖坟还是挺在行的 -- 给我挖到一个「2008」年歪果仁写的不是那么精准的方案，整理并分享之。...识别 - 正式使用：你想要C，那就将返回的手势字符串和事先存储在 HashMap中的键值对作遍历对比。 经过试验，C的识别率挺高的。这也满足了我的需求。...至于其他字母，由于有的大写字母实在一笔划都无法完成，比如A，B等，原贴作者 MrSnowflake 对此类用了小写的方式识别。但这也失去了「字母手势识别」的意义。故此不推荐。...另一个我能想到的完全不同的思路是：OCR识别。
由 Yang-Kyu Choi 和 Sung-Yool Choi领导的研究小组以单晶体管为基础，制作出了可高度扩展的神经拟态硬件的神经元和突触，并展示了识别文本和人脸图像的能力。...使用基于实验的神经拟态模拟进行字母模式识别和人脸识别的图像处理。 下图为自编码器的 SPICE 电路仿真。 (A) 自编码器的电路图。...下图为人脸识别软件仿真。 (A) 设计用于人脸识别的脉冲方案。输入神经元生成突触前尖峰，其时间与训练图像的像素强度成正比。输出神经元根据简化的 STDP 学习规则生成突触后尖峰以更新突触的权重。...(B) 用于人脸识别的 24 个测试集图像。 (C) 训练前后突触阵列的电导分布和视觉图。
人工智能浪潮一波又一波，没有车牌识别，车辆限外的是难以监管下去的，下面说说比较普遍的车牌识别sdk在不同平台的用法。...移动端前端车牌识别SDK算法： 移动端前端车牌识别SDK算法软件特点： 1、识别速度快 “只需扫一扫，快速识别车牌” 像扫描二维码一样轻轻扫描，0.5s，便可快速准确的识别出车牌号码。...2、支持超大角度识别，准确识别车牌 3、支持多平台应用 移动端前端车牌识别算法完美支持ios系统，Android系统，支持手机ARM平台和PDA的X86架构 移动端前端车牌识别SDK算法配置要求： 操作系统...：支持ios7.0，Android4.0 硬件配置：推荐ARM Cortex-A7以上，1G RAM 头：支持自动对焦，200万像素以上 安装程序占用空间，2MBytes 移动端前端车牌识别算法支持全车牌
人员着装识别系统通过yolo网络模型识别算法，人员着装识别系统算法通过现场安装的摄像头识别工厂人员及工地人员是否按要求穿戴着装，实时监测人员的着装情况，并进行相关预警。...首先先介绍一下滑动窗口技术，这对我们理解Yolo算法是有帮助的。人员着装识别算法采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单，它将检测问题转化为了图像分类问题。...在进行人员着装识别算法模型训练时，我们需要构造训练样本和设计损失函数，才能利用梯度下降对网络进行训练。...人员着装识别算法先使用ImageNet数据集对前20层卷积网络进行预训练，然后使用完整的网络，在PASCAL VOC数据集上进行对象识别和定位的训练。...人员着装识别算法训练中采用了drop out和数据增强（data augmentation）来防止过拟合。
❞ 17.电话号码的字母组合 给定一个仅包含数字 2-9 的字符串，返回所有它能表示的字母组合。 给出数字到字母的映射如下（与电话按键相同）。注意 1 不对应任何字母。...大家应该感觉出和回溯算法：求组合问题！遇到的一样的问题，就是这for循环的层数如何写出来，此时又是回溯法登场的时候了。...理解本题后，要解决如下三个问题： 数字和字母如何映射 两个字母就两个for循环，三个字符我就三个for循环，以此类推，然后发现代码根本写不出来 输入1 * #按键等等异常情况 数字和字母如何映射 可以使用...注意这个index可不是 回溯算法：求组合问题！和回溯算法：求组合总和！中的startIndex了。...C++代码 关键地方都讲完了，按照关于回溯算法，你该了解这些！
裸露土堆识别算法首先利用图像处理技术，提取出图像中的土堆区域。裸露土堆识别算法首通过计算土堆中被绿色防尘网覆盖的比例，判断土堆是否裸露。若超过40%的土堆没有被绿色防尘网覆盖，则视为裸露土堆。...其中目标检测是一件比较实际的且具有挑战性的计算机视觉任务，其可以看成图像分类与定位的结合，给定一张图片，裸露土堆识别算法目标检测系统要能够识别出图片的目标并给出其位置，由于图片中目标数是不定的，且要给出目标的精确位置...比较流行的裸露土堆识别算法可以分为两类，一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN），它们是two-stage的，需要先使用启发式方法...YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，裸露土堆识别算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。...主要的改进思路如下所示：输入端：裸露土堆识别算法在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；基准网络：裸露土堆识别算法融合其它检测算法中的一些新思路
前言 你知道一个单词中哪个字母出现次数最多吗？ 问题描述 小蓝正在学习一门神奇的语言，这门语言中的单词都是由小写英文字母组成，有些单词很长，远远超过正常英文单词的长度。...小蓝学了很长时间也记不住一些单词，他准备不再完全记忆这些单词，而是根据单词中哪个字母出现得最多来分辨单词。现在，请你帮助小蓝，给了一个单词后，帮助他找到出现最多的字母和这个字母出现的次数。...要求： 输入一行包含一个单词，单词只由小写英文字母组成。 输出两行，第一行包含一个英文字母，表示单词中出现得最多的字母是哪个。如果有多个字母出现的次数相等，输出字典序最小的那个。...首先我们不知道由单词是由哪些字母组成的，所以遍历再累加的方法显得太笨拙也不好实现，我们可以利用字典是可变容器以及方便访问的特点，对所遍历到的字母进行计数。...首先建立一个空字典，再将第一次遇到的英文字母放到key中，如果第二次碰到了这个字母，就将所对应的value的值＋1，就实现了计数。这样一个字典中就包含了所有字母以及字母所对应的出现次数。
一、题目 1、算法题目 “返回给定仅包含数字2-9的字符串的所有可能的字母组合。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接：17....给出数字到字母的映射如下（与电话按键相同）。注意 1 不对应任何字母。...每次取一位数字，然后从哈希表中枚举所有可能的字母，并将其中的一个字母插入到已有字母的后面，然后继续处理下一位数字，直到处理完所有数字，得到一个字母数组。...当题目中出现所有组合字样的时候，就要考虑要用回溯法，使用回溯算法找到所有的可行解，发现一个解不行，舍弃不可行的解，穷举所有解即可。...在题目中出现找出所有组合的字样的时候，就要想到是否可以用回溯算法。 在使用回溯算法的时候如果发现一个解不可行，则会舍弃不可行的解。
问题描述 给你一个排序后的字符列表 letters ，列表中只包含小写英文字母。另给出一个目标字母 target，请你寻找在这一有序列表里比目标字母大的最小字母。在比较时，字母是依序循环出现的。...举个例子：如果目标字母 target = 'z' 并且字符列表为 letters = ['a', 'b']，则答案返回 'a' 来源：力扣（LeetCode） 输入：letters =["c", "f"
这样做，就是要告诉我们字符串中每个字母有多少个，因此，数组{4,5,5,5,5,4}可以解释为： 在“eliane”中，字母“e”有2个，字母“l”有1个，字母“i”有1个，字母“a”有1个，字母“n”...因此，我们可以说：字母“e”在“andrew”有1个，字母“l”在“andrew”有0个，字母“i”在“andrew”有0个，字母“a”在“andrew”有1个，字母“n”在“andrew”有1个，字母...可以得出：字母“e”在“Shelia”有1个，字母“l”在“Shelia”有1个，字母“i”在“Shelia”有1个，字母“a”在“Shelia”有1个，字母“n”在“Shelia”有0个，字母“e”在...这表明：在“anelie”中，字母“e”有2个，字母“l”有1个，字母“i”有1个，字母“a”有1个，字母“n”有1个，字母“e”有2个。...这也是“eliane”中每个字母出现的次数，因此，“anelie”与“eliane”组成字母一定相同。
由题意易知，从左上角的字母开始搜索，最多经过 26 个不同的字母。 则将走过的字母利用 vis 数组进行标记，若走过标记为 True。 递归处理每一个格子，每一层利用偏移量数组遍历上下左右四个方向。...用 res 维护最大可以走过的不同字母的个数，每次更新，当 res == 26 时达到最大，可以提前返回。 注意起始搜索的字母也需要标记。...h> using namespace std; const int N = 100; int n, m, res; char mp[N][N]; bool vis[N * 3]; // 记录字母
划分字母区间 - 力扣（LeetCode） 要将一个字符串划分为多个子串，要求每个字母只能出现在一个子串里面 如果一个字母的当前位置是它在这个字符串里面最后一次出现的位置，那么这里就应该划分出来成为子串...可以先用一个数组记录每个字母的最后出现的位置，然后再次遍历字符串，如果当前字母的位置就是该字母最后出现的位置，那么此处应该分离 class Solution { public: vector<
监控抽烟检测识别算法采用yolov7系列网络模型深度学习图像识别技术，监控抽烟检测识别算法能够准确识别人员抽烟的动作和烟雾，监控抽烟检测识别算法一旦发现有人员在禁烟区域内抽烟，将立即触发预警。...监控抽烟检测识别算法使用梯度传播路径的概念分析了适用于不同网络层的模型重参数化策略，并提出了有计划的重参数化模型。...针对这个问题，监控抽烟检测识别算法提出了一种新的标签分配方法，称为从粗粒度到细粒度（coarse-to-fine）的引导式标签分配。...监控抽烟检测识别算法 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器。...监控抽烟检测识别算法并在V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。
AI打架识别算法基于Detection网络模型算法框架，AI打架识别算法识别校园打架斗殴行为，发现立即打架斗殴行为算法会立即抓拍告警推送打架事件信息。...，而AI人员打架识别算法直接从图片生成位置和类别。...研究现状 目前AI人员打架识别算法，主要有3种主流的方法，分别是：（1）基于Detection的打架检测。其主要思想是: 将打架作为一种类别，通过分类的方式，将打架行为检测出来。...2.选取的方案 我这里选择方案1，AI人员打架识别算法基于目标检测做打架识别。前文也提到了，目前数据集十分匮乏。笔者也是反复查找，终于拿到了国外的一份很好的数据集。...基本流程是：Labelme标注 -> 标注数据整理与格式转换 -> AI人员打架识别算法模型训练 -> 部署2.2 AI人员打架识别算法标注数据整理与格式转换 Labelme标注的数据，无法直接用在训练中
题目链接 https://leetcode-cn.com/problems/valid-anagram/ 题目描述 给定两个字符串 s 和 t ，编写一个函数来判断 t 是否是 s 的字母异位词。...输入: s = "anagram", t = "nagaram" 输出: true 示例 2: 输入: s = "rat", t = "car" 输出: false 说明: 你可以假设字符串只包含小写字母...解题方案 思路 标签：哈希映射 首先判断两个字符串长度是否相等，不相等则直接返回false 若相等，则初始化26个字母哈希表，遍历字符串s和t s负责在对应位置增加，t负责在对应位置减少 如果哈希表的值都为...0，则二者是字母异位词 图解 ?
我们定义，在以下情况时，单词的大写用法是正确的： 全部字母都是大写，比如"USA"。 单词中所有字母都不是大写，比如"leetcode"。...如果单词不只含有一个字母，只有首字母大写， 比如 "Google"。 否则，我们定义这个单词没有正确使用大写字母。...示例 1: 输入: "USA" 输出: True 示例 2: 输入: "FlaG" 输出: False 注意: 输入是由大写和小写拉丁字母组成的非空单词。
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