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2024
02-10

ai人工智能炒股软件-资源:9 个适合 AI 初学者的人工智能开源软件

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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最后编辑:
作者:nuanquewen
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