[机器学习] 简易车牌识别系统客户端

说明： 基于Qt，QML实现了车牌识别客户端。界面精美，识别速度快。是学习图片识别和制作客户端的很好的案例。
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[机器学习] halcon项目实例

说明： halcon算子实例，包括车牌识别，缺陷检测，文字识别，颜色识别，halcon学习笔记等
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[机器学习] 基于XGboost算法的多因子量化选股方案策划

说明： 基于XGboost算法的多因子量化选股方案策划基于XGboost算法的多因子量化选股方案策划
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[机器学习] 基于遗传算法优化的利用kmeans对数据集聚类数（优化K）

说明： 之前找了很多利用遗传算法优化聚类数K值的程序，结果网上一堆程序不能用，只能自己写一个了。 该程序是基于matlab编写的，调用了kmeans函数和遗传算法工具箱，这个函数主要部分是在定义遗传算法的适应度函数上，最后取整数就是K值了。 程序附带了自己定义的排序函数，该函数的作用是先对一个矩阵里A列进行排序，然后在根据排序结果对B列进行排序，这样得到的最后结果是A\B列都排序的矩阵。
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[机器学习] AI+金融 行业报告

说明： 金融业有哪些人工智能应用场景？ 智慧银行、智能投顾、智能投研、智能信贷、智能保险和智能监管是当前人工智能在金融领域的主要应用，分别作用于银行运营、投资理财、信贷、保险和监管等业务场景。智慧银行从提升用户体验和服务效率为主要出发点，实现服务和运营的智能化变革；智能投顾是人工智能在理财领域的应用，旨在利用计算机程序评估用户的风险偏好和理财需求，从而提供自动化的配置建议；智能投研用于辅助投资分析，提升投研效率；信贷领域，基于大数据和深度学习的风控、征信正改变着传统的信贷模式。此外，保险和监管也朝着智
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[机器学习] 用于3D对象检测和姿态估计的方法

说明： 这篇文章提出了一种用于从单个图像进行3D对象检测和姿势估计的方法。与仅回归对象的3D方向的当前技术相比，此方法首先使用深度卷积神经网络回归相对稳定的3D对象属性，然后将这些估计与2D提供的几何约束结合起来，对象边界框以生成完整的3D边界框。
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[深度学习] simpleITK医学图像配准

说明： 使用simpleITK进行医疗图像的配准，上述是以jupyter 写的，有配准的意义
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[机器学习] 用于自动驾驶的多视角3D物体检测

说明： 本文旨在自动驾驶场景中的高精度三维物体检测。提出了多视图3D网络（MV3D），这是一种感知融合框架，它将LIDAR点云和RGB图像作为输入和前面板定向的3D边界框。
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[深度学习] 人工智能保险运用路线图

说明： 2018年复旦大学在“当保险遇上人工智能——人类社会新未来”发布的人工智能保险运用路线图
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[深度学习] google图像识别

说明： google研发的inception模型，能够识别1000多种目标。检测效果好
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[深度学习] python3版 40行代码的人脸识别实践

说明： python3 版本的40行代码的人脸识别实践，运行文件夹中test.py原文地址在这里https://blog.csdn.net/xingchenbingbuyu/article/details/68482838，是python2版本的我改成python3版本，把里面需要到官网下载的东西也打包进去节省大家时间，大家能直接试了，省得手累
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[深度学习] keras 实现faster rcnn目标检测

说明： 检测图像目标的源程序 在kersa框架下运行。window即可
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