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STC12C5A通过GPS模块获取当前定位信息,如果车辆发生异常震动或车主打来电话(主动请求定位),将通过GSM发送一条定位短信到车主手机,车主点击链接默认打开网页版定位,如果有安装高德地图APP将在APP中打开并展示汽车当前位置 GPS模块可以使用多家的GPS模块,需要注意的是,当前程序对应的是GPS北斗双模芯片,故只解析 GNRMC数据,如果你使用GPS芯片则应改为GPRMC数据即可。 系统在初始化的时候会持续短鸣,每初始化成功一部分后将长鸣一声,如果持续短鸣很久(超过20分钟),建议通过串口助手查看系统输出的调试信息,系统串口默认输出从初始化开始的所有运行状态信息。 不过更建议你使用SIM868模块,集成GPS.GSM.GPRS,使用更加方便
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基于tensorflow2.x卷积神经网络字符型验证码识别 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets)是一类深度神经网络,特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性: 卷积层(Convolutional Layer): 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器(或称为卷积核、卷积器)在输入图像(或上一层的输出特征图)上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图,该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性(如边缘、角点等)。 通过使用多个滤波器,卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数(Activation Function): 在卷积操作之后,通常会应用一个激活函数(如ReLU、Sigmoid或tanh)来增加网络的非线性。 池化层(Pooling Layer): 池化层通常位于卷积层之后,用于降低特征图的维度(空间尺寸),减少计算量和参数数量,同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。 全连接层(Fully Connected Layer): 在CNN的末端,通常会有几层全连接层(也称为密集层或线性层)。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程: CNN的训练过程与其他深度学习模型类似,通过反向传播算法和梯度下降(或其变种)来优化网络参数(如滤波器权重和偏置)。 训练数据通常被分为多个批次(mini-batches),并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用: CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用,包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据,如文本(通过卷积一维序列)和音频(通过卷积时间序列)。 随着深度学习技术的发展,卷积神经网络的结构和设计也在不断演变,出现了许多新的变体和改进,如残差网络(ResNet)、深度卷积生成对抗网络(DCGAN)等。
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145 楼 gyyloveyc 2018-03-07 22:03
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144 楼 backhomedog 2017-12-29 16:05
143 楼 mfkujjisk 2017-08-10 19:58
142 楼 java_xiaoyi 2017-05-18 17:43
141 楼 CHENQUAN123456 2017-04-28 23:59
博主辛苦了!!
140 楼 wangduorong 2016-05-27 16:28
139 楼 tangze0708 2016-03-27 22:13
138 楼 mack 2016-02-03 11:26
137 楼 gary_bu 2015-12-04 14:34
136 楼 jarry-li 2015-10-09 15:45
135 楼 fhalcyon 2015-09-22 20:56
134 楼 无以匹敌 2015-09-01 14:46
133 楼 fxly0401 2015-07-07 22:58
132 楼 liuwaner118 2015-06-18 21:39
131 楼 wzq6578702 2015-06-03 09:57
nice work!
130 楼 zliw0531hf 2015-02-28 16:27
129 楼 gruelac 2015-02-27 09:23
128 楼 随意而生 2015-02-03 12:08
127 楼 水中淹死的鱼 2015-01-23 15:11
126 楼 xumin198908 2015-01-22 16:30
125 楼 xl890727 2014-12-12 16:44
124 楼 gruelac 2014-11-24 17:27
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120 楼 jspc 2014-10-18 12:50
119 楼 我是张洁 2014-10-02 10:42
118 楼 zhangweioak 2014-09-19 11:03
117 楼 jianchen 2014-08-26 18:37
116 楼 paladin1988 2014-07-18 17:25