如果你想问现在网络上最流行的是什么？ 毫无疑问，那就是人工智能。 目前，世界主要发达国家已将人工智能作为国家发展战略。 那么，在下一个时代的风口浪尖上卡通人物，普通程序员如何才能向人工智能靠拢呢？ 为此，小编特别推荐9款托管在码云上的人工智能开源软件。 希望能给您带来一点帮助和启发！
当然，如果您喜欢下面提到的项目，别忘了与其他人分享！
1、项目名称：智能家居架构
项目简介：智能家居（智能家居、家用汽车）的概念由来已久。 现在随着硬件成本的下降以及谷歌收购Nest，智能家居的普及度有所提高。 这个智能家居的架构，包括服务器端、网页、安卓手机客户端、各种测试脚本，基本上基础设施已经实现，可以实际调试了。 由于精力有限卡通人物，智能控制部分仍在合作开发中。
项目地址：
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2.项目名称：Living-Robot开源机器人
项目介绍：当我们在网上搜索开源机器人时，发现都是带有部分功能的代码和demo。 我们找不到完整的项目。 直接下载到我们的树莓派上，通电，然后它就可以动动起来了。 玩过。 rtp已经做到了这一点； 事实上，它已经可以移动和说话了。 是一个完整的基于ros的机器人代码。 我找到了一个 Raspberry Pi，并连接了几个电机和扬声器。 好的，它已经可以动了。 ，可以玩了，还可以愉快的添加自己的代码； 虽然比较粗糙，但是基本满足了这个需求（子功能还需要各种改进）。
什么是活体机器人？
想象一下，当你养一只兔子或蜥蜴作为宠物时，它们永远不会对你卖萌，也不会回答你任何俏皮或愚蠢的问题； 但我们仍然养着这样的宠物。 ;为什么？ 因为它是“活的”。 rtp 为了人为地创造这种Living的感觉ai人工智能炒股软件，我们称之为“Living-Robot”。
项目地址：
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3.项目名称：智能语音控制方案
项目简介：用C语言编写的基于百度语音识别、语音合成和图灵机器人的智能语音控制中心。 说话时，程序会自动适应环境音量并在开始录音之前设置适当的阈值。 添加偶尔的声音检测机制不会处理突然的声音。 该程序可以在Nanopi Neo/Neo2和OrangePi Zero Plus（H5）上正常运行。 由于树莓派外接声卡，录音声音可能很小，因此为树莓派添加了声音放大程序（可以选择打开或关闭），实验结果还是比较令人满意的。
项目地址：
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4.项目名称：Paradox，一个小型深度学习框架
项目简介：使用python3和numpy实现一个简单的深度学习框架，了解流行框架的原理。
项目地址：
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5、项目名称：车辆智能辅助驾驶系统
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项目简介：基于OpenCV3和GTK3+的基于路面分析和交通状况识别的车辆智能辅助驾驶系统。 用于标准路面偏置引导（带人体交通标志识别），可用于自动驾驶计算机视觉入门学习和具体项目二次开发。
项目地址：
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6.项目名称：基于C的LeNet-5神经网络
项目简介：LeNet-5神经网络是基于YANN LECUN的论文《Gradient-based Learning Applied To Document Recognition》设计的。 它是用C语言编写的，不依赖任何第三方库。 MNIST手写字符集第一代训练的识别率为97%，多代训练的识别率为98%。
项目地址：
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7、项目名称：人工智能考试系统atulocher
项目简介：atulocher，发音为/ætʌlɔ:'kər/，是自动启动器的重构词。 意思是“自动创造者”。 这是一个人工智能，旨在对抗一些学校的“原题”。
项目地址：
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八、项目名称：数字识别系统
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项目简介：离线手写数字识别系统可以识别手机抓取的多行多列的手写数字。 整个系统实现了图像处理、特征提取、网络训练等一系列完整的算法。 每个阶段的各种算法每种算法都有自己独特的算法优化，以提高识别率。
项目地址：
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9.项目名称：基于PHP和word2vec的分类器
项目简介： 每个搜索引擎实际上都有一套完整的分类器。 以最简单的分类器为例。 无论您是巨型门户网站还是垂直三四级网站，它都能识别您的网站类型。 如今ai人工智能炒股软件，面对海量内容，可以轻松地从互联网上收集和捕获海量数据。 然而，数据却是杂乱无序的。 手动对其进行排序和分类会浪费资源。 笔者曾在各种网站群和垂直网站工作过，深知分类器的重要性。
本项目是一个基于PHP和word2vec的分类器，用于对文章、新闻等内容进行自动分类。 该项目包括样本训练和识别代码。 分词组件使用PhpAnalysis，简单灵活。 欢迎大家共同优化、改进。
项目地址：
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