雅诗兰黛用例：性能分析问题：将全球（互联网）资产的性能分析连接到搜索功能很少的大型数据库（超过一百万）资产中的原始资产。
在资产内部嵌入唯一标识符的问题是，当它们在进入社交媒体的过程中经过许多不同的手/公司时，它们很容易丢失。
使用图像分类，我们可以避免该问题。
目标：为图像资产分析和竞争对手分析奠定基础。
将在社交媒体和零售网站上的数字资产管理系统之外找到的操纵图像资产连接回数字资产管理系统内原始资产的文件路径。
障碍：此项目的训练数据本来就很小，每个资产只有一张图片。
我们只知道图像是被操纵的，而不是图像的实际处理（裁剪，叠加，缩放等）。
一些图像彼此非常相似。
有一条细线可用来区分相似的图片，并连接相同图片的受控版本。
方法：1）图像分类2）自动编码图像分类：使用Keras/Tensorflow，我带了他们的imagedatagenerator并创建了原始图像的合成版本。
在资产内部嵌入唯一标识符的问题是，当它们在进入社交媒体的过程中经过许多不同的手/公司时，它们很容易丢失。
使用图像分类，我们可以避免该问题。
目标：为图像资产分析和竞争对手分析奠定基础。
将在社交媒体和零售网站上的数字资产管理系统之外找到的操纵图像资产连接回数字资产管理系统内原始资产的文件路径。
障碍：此项目的训练数据本来就很小，每个资产只有一张图片。
我们只知道图像是被操纵的，而不是图像的实际处理（裁剪，叠加，缩放等）。
一些图像彼此非常相似。
有一条细线可用来区分相似的图片，并连接相同图片的受控版本。
方法：1）图像分类2）自动编码图像分类：使用Keras/Tensorflow，我带了他们的imagedatagenerator并创建了原始图像的合成版本。
2025/8/24 17:08:31
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在掌握opencv与tensorflow基础知识的基础上，使用tensorflowobjectdetectionAPI与opencvdnn模块，实现从数据标注与tfrecord数据生成，SSD模型迁移学习训练，模型导出在tensorflow中使用，OpenCVDNN模块中使用(C++与Python)API调用演示，实现从数据到模型训练到导出给OpenCV使用全链路的技术路径，学以致用，举一反三，可以套用到任意的对象检测问题的解决方案中！
2025/8/12 11:50:33
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tensorflow下用LSTM网络进行时间序列预测，实时多变量预测以及对于未来数据的单变量预测。
2025/8/1 8:11:34
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原来的代码是在jupyternotebook上运行，改为直接python运行，并且加入图片和视频中的目标检测
2025/7/21 14:56:02
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tensorflow版本的resnet代码，以最简化的方式构建。
可以适用于各种网络的结构的变形，另外提供预训练tensorflow版本的预训练权重，由于上传文件限制，下载好代码之后：https://pan.baidu.com/s/1Kuvad3P9gn39vyONL2glZg这里下载各个层数的预训练模型
可以适用于各种网络的结构的变形，另外提供预训练tensorflow版本的预训练权重，由于上传文件限制，下载好代码之后：https://pan.baidu.com/s/1Kuvad3P9gn39vyONL2glZg这里下载各个层数的预训练模型
2025/7/21 5:45:46
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使用卷积神经网络实现验证码识别，识别的验证码为四位，其中每位为大小写字母和数字中的任意一个。
准确率达到97+%
准确率达到97+%
2025/7/20 16:15:26
227.34MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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