LEADERG AI ZOO 人工智能软件

人工智能界的动物园, 人工智能软件, 人工智能算法, AI Model Zoo, 教材及范例程式, 帮助大家大幅节省开发时间, 网路下载及授权, 永久授权, 一年软件更新及技术支援

 

LEADERG AI ZOO.png

 

LEADERG AI ZOO 是人工智能界的动物园,收集各种好用的野生人工智能算法,帮助大家方便使用,大幅节省开发时间,可应用於产品瑕疵检测丶医学影像分析丶人工智能教学丶犯罪侦防丶门禁考勤丶智能长照丶公共安全丶交通流量丶车牌辨识丶程式教学丶研究开发等。

 

将人工智能算法,加上人人都会使用的网页操作介面,进行深度学习丶分析资料,帮助大家解决产业缺乏AI人才的问题。

 

每月提供最新算法下载,目前共有一百六十几种算法,提供原始码及参考出处,帮助大家便於做研究及发表论文,亦可以自行客制 AI 产品进行量产,免收权利金。

 

内建 Python, CUDA, cuDNN, TensorFlow, Keras, PyTorch 等软件套件及范例程式,帮助大家大幅省去安装套件及寻找范例程式的麻烦。

 

参加国际 AI 大赛获得第一名,奖金美金10万元。

 

 

[ 架构图 ]

 

LEADERG-AI-ZOO-AI-Software-Architecture-20200505.png

 

 

 

整理各种人工智能算法,节省开发时间,让您轻松使用 AI ,欢迎老师当作课程教材。

 

国际 AI 大赛最终获得评审团青睐,在众多优秀对手中脱颖而出,夺得首奖美金10万元!解决产业缺乏 AI 人才的问题。无论是产品竞争力丶技术门槛,以及与企业的对接度等项目,均获得非常高的评价!

 

感谢晶圆丶封测丶面板丶石化丶电子丶系统整合丶设备丶医院丶教育等产业客户采用。

 

感谢多所学校老师采用。

 

 

 

[ 特色 ]

 

 

    • 价格公道

    • 支援深度学习

    • 支援人工智能算法

    • 支援影像处理

    • 支援多种影像运算方法

    • 支援影像分析

    • 支援条码辨识

    • 支援 QR code

    • 支援多核心及多处理器的电脑

    • 支援 GPU 加速

    • 支援自订函式库

    • 支援 TensorFlow 2.3

    • 支援 PyTorch 1.6

    • 支援 CUDA 10.1

    • 支援 cuDNN 7.6.5

    • 本机执行,资料不用上传到云端,避免公司机密外泄

    • 每月提供最新算法下载

 

 

 

[ 硬体需求 ]

 

    • Intel x64 处理器(需支援 AVX2 指令集)

    • 16 GB 主记忆体或以上

    • 硬碟需要 150 GB 以上空间

    • 使用者画面解析度需要 1280 x 720 以上

    • 滑鼠或其他使用者介面点击装置   

 

    • 支援 CUDA, cuDNN, TensorRT 的 NVIDIA GPU (GPU 记忆体需 24 GB 以上)

    • 支援 OpenVINO 的 Intel VPU 或 FPGA (运算加速选配)

 

 

 

[ 软件优势 ]

 

    • 简单好上手,开发整合速度快

    • 於订阅期间,针对内建解决方案,有提供技术支援

    • 经过半导体产业丶面板产业丶石化产业丶 PCB 产业等大厂验证

    • 参加国际 AI 大赛得到第一名,奖金美元300万元

    • 价格合理

    • 感谢晶圆丶封测丶面板丶铜箔丶 PCB 等产业大厂采用

    • Windows 版本支援免安装,内建最新版 Python, PyTorch, TorchVision, TensorFlow, Keras, CUDA, cuDNN, ... ,支援 CPU 及 GPU 运算,不需麻烦另外安装环境,解压缩後即可立刻使用

    • 内建常用深度学习解决方案,所有方案皆验证过

 

 

 

[ LEADERG AI ZOO 版本说明 ]

 

 

LEADERG AI ZOO 单机版: 

授权一台电脑

 

 

LEADERG AI ZOO 企业版部门授权: 

授权一个部门员工的电脑

 

 

LEADERG AI ZOO 教育版系所授权: 

授权一个系所师生的电脑

 

 

 

[ 支援作业系统 ]

 

二择一,於出货前指定作业系统版本,如需支援两种作业系统,需购买两套授权:

    •  Windows 10 64位元

    •  Ubuntu Linux 18.04 64位元

 

 

 

[ 软件比较 ]

 

 

 

LEADERG

AI ZOO

Halcon Cognex eVision
总体性能
总体成本
AI 影像算法
传统影像算法
条码辨识
声音算法
提供原始码
量产权利金

 

 

 

[ 感谢客户们对 AI ZOO 的支持 ]

 

台湾大学丶交通大学丶成功大学丶中兴大学丶宜兰大学丶勤益科技大学丶暨南大学丶联合大学丶国防大学丶海军军官学校丶长庚大学丶虎尾科大丶屏东科大丶高雄科大丶逢甲大学丶朝阳科大丶义守大学丶实践大学丶资讯工业策进会丶工业技术研究院丶法务部调查局丶原子能委员会核能研究所丶农业委员会特有生物研究保育中心丶金属工业研究发展中心丶台湾仪器科技研究中心丶大联大 - 世平兴业丶友达光电丶天应资讯丶台中荣总丶台塑集团-台塑网科技丶台塑集团-南亚塑胶丶台湾化学纤维丶联华电子丶瀚宇彩晶 丶罗技电子丶敦阳科技丶先丰通讯丶吉人地科丶宇承电脑丶百佳泰股份丶竹升科技丶均旺企业丶科音国际丶竑腾科技丶神达电脑丶轩众电脑丶研扬科技丶华信光电丶隆达电子丶云守护丶顺达科技丶新群展业丶盟立自动化丶义隆电子丶聚力智能丶佳贺电通丶欣隆资讯丶发芽科技丶颐捷科技丶大坝资讯丶中国石油等...

 

 

 

[ 技术支援 ]

 

提供1小时视讯操作教学。

 

软件更新及技术支援时间为一年。

 

针对软件操作或范例程式的问题提供电子邮件技术支援服务。

 

如果是软件客制化问题,请购买我们的客制化收费教育训练。

 

 

 

[ 软件授权 ]

 

本软件提供完整程式码,便於做研究及发表论文,亦可以自行客制 AI 产品进行量产,免收权利金。

 

本软件不是开放原始码。请私下使用,不可发布到网路上。

 

本软件不提供任何保证,如需保证,需另外专案付费: THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.

 

 

 

[ 软件下载 ]

 

每月1日提供新版软件及算法下载,如果您为已购买之客户,请 email 激活码给我们,索取最新下载连结:

Email: leaderg@leaderg.com

 

 

 

[ 人工智能算法 ]

 

 

 

 

演算法 Jupyter-Chatterbot
说明 聊天机器人

 

演算法 Jupyter-COM
说明 串行埠

 

演算法 Jupyter-CURL
说明 使用 CURL 函数库抓取网页

 

演算法 Jupyter-Data-Conv1D-Keras
说明 使用 1 维卷积神经网络进行数据分析

 

演算法 Jupyter-Data-Dense-Sin-PyTorch
说明 使用 Densenet 学习 sin 波及推论

 

演算法 Jupyter-Data-Dense-Stock-PyTorch
说明 使用 Densenet 进行 stock 预测

 

演算法 Jupyter-Data-Dense-Fraud-Detection
说明 诈骗侦测

 

演算法 Jupyter-Data-Genetic-Algorithm-Flow-Shop
说明 基因演算法工厂排程

 

演算法 Jupyter-Data-Genetic-Algorithm-Job-Shop
说明 基因演算法工厂排程

 

演算法 Jupyter-Data-Genetic-Algorithm-Job-Shop-NSGA-II
说明 基因演算法工厂排程

 

演算法 Jupyter-Data-Gradient-Boosting-Classification
说明 使用 Gradient-Boosting 进行铁达尼号生存预测

 

演算法 Jupyter-Data-Gradient-Boosting-Regression
说明 使用 Gradient-Boosting 预测波士顿房价

 

演算法 Jupyter-Data-JSON
说明 使用 Python 读入 input.json,print 出内容,写入 output.json

 

演算法 Jupyter-Data-LightGBM-Classification
说明 使用 LightGBM 进行铁达尼号生存预测

 

演算法 Jupyter-Data-LightGBM-Regression
说明 使用 LightGBM 预测波士顿房价

 

演算法 Jupyter-Data-LSTM-PyTorch
说明 使用 LSTM PyTorch 预测股票价格

 

演算法 Jupyter-Data-Matplot-Stock
说明 Python 画数据的曲线图

 

演算法 Jupyter-Data-Read-Sin
说明 Python 读取 Sin 波的值与画成表格

 

演算法 Jupyter-Data-Read-Write-CSV
说明 Python 进行 CSV 数据的存取

 

演算法 Jupyter-Data-Read-Write-Excel
说明 Python 进行 Excel 数据的存取

 

演算法 Jupyter-Data-Regression-Forest
说明 使用 Regression-Forest 预测波士顿房价

 

演算法 Jupyter-Data-Regression-Forest-Sin
说明 使用 Regression-Forest 预测 Sin 波

 

演算法 Jupyter-Data-Regression-Forest-Stock
说明 使用 Regression-Forest 预测股价

 

演算法 Jupyter-Data-SVM
说明 使用 SVM 进行资料分群

 

演算法 Jupyter-Data-Taiwan-Mask
说明 查台湾药局口罩库存的资料爬虫

 

演算法 Jupyter-Data-XGBoost-Classification
说明 使用 XGBoost 进行铁达尼号生存预测

 

演算法 Jupyter-Data-XGBoost-GPU-Test
说明 XGBoost GPU 测试

 

演算法 Jupyter-Data-XGBoost-Regression
说明 使用 XGBoost 预测波士顿房价

 

演算法 Jupyter-Data-XGBoost-Regression-Stock-Taiwan
说明 使用 XGBoost 预测股票价格

 

演算法 Jupyter-Data-XGBoost-Regression-Time-Series
说明 使用 XGBoost Regression 时间序列预测股票

 

演算法 Jupyter-File-Download
说明 下载文件并显示进度条

 

演算法 Jupyter-for
说明 Python For 循环范例

 

演算法 Jupyter-Function-Call
说明 Python 呼叫函数范例

 

演算法 Jupyter-Hello-World
说明 Python print范例

 

演算法 Jupyter-Http-Server-AIOHTTP
说明 Python AIOHTTP Web Server

 

演算法 Jupyter-Http-Server-Flask
说明 Python Flask 轻量级Web应用框架

 

演算法 Jupyter-if
说明 Python If 范例

 

演算法 Jupyter-Image-Augmentation
说明 影像资料扩增

 

演算法 Jupyter-Image-Barcode
说明 读取一维、二维条形码

 

演算法 Jupyter-Image-Barcode-Generator
说明 生成一维条形码

 

演算法 Jupyter-Image-Batch-Resize
说明 影像批量缩放

 

演算法 Jupyter-Image-Classification-AlexNet-PyTorch
说明 使用 PyTorch AlexNet 进行影像瑕疵分类

 

演算法 Jupyter-Image-Classification-Attention-PyTorch
说明 使用 PyTorch Attention 进行影像瑕疵分类

 

演算法 Jupyter-Image-Classification-CSPResNeXt-50-CPP
说明 使用 PyTorch CSPResNeXt 进行影像瑕疵分类

 

演算法 Jupyter-Image-Classification-DenseNet-OCR-Keras
说明 使用 DenseNet 进行字符辨识

 

演算法 Jupyter-Image-Classification-DenseNet121-PyTorch
说明 使用 PyTorch DenseNet121 进行影像瑕疵分类

 

演算法 Jupyter-Image-Classification-EfficientNet-PyTorch
说明 使用 PyTorch EfficientNet 进行影像瑕疵分类

 

演算法 Jupyter-Image-Classification-GoogleNet-PyTorch
说明 使用 PyTorch GoogleNet 进行影像瑕疵分类

 

演算法 Jupyter-Image-Classification-InceptionV2-PyTorch
说明 使用 PyTorch InceptionV2 进行影像瑕疵分类

 

演算法 Jupyter-Image-Classification-InceptionV3-CAM-PyTorch
说明 在 PyTorch 下使用 InceptionV3  与 Class Activation Mapping 可视化来进行影像分类。

 

演算法 Jupyter-Image-Classification-InceptionV3-PyTorch
说明 使用 PyTorch InceptionV3 进行影像瑕疵分类

 

演算法 Jupyter-Image-Classification-InceptionV4-PyTorch
说明 使用 PyTorch InceptionV4 进行影像瑕疵分类

 

演算法 Jupyter-Image-Classification-Inception_ResNet_v1-PyTorch
说明 使用 PyTorch Inception_ResNet_v1 进行影像瑕疵分类

 

演算法 Jupyter-Image-Classification-Inception_ResNet_v2-PyTorch
说明 使用 PyTorch Inception_ResNet_v2 进行影像瑕疵分类

 

演算法 Jupyter-Image-Classification-MNASNet-PyTorch
说明 使用 PyTorch MNASNet 进行影像瑕疵分类

 

演算法 Jupyter-Image-Classification-MobileNetV1-PyTorch
说明 使用 PyTorch MobileNetV1 进行影像瑕疵分类

 

演算法 Jupyter-Image-Classification-MobileNetV2-PyTorch
说明 使用 PyTorch MobileNetV2 进行影像瑕疵分类

 

演算法 Jupyter-Image-Classification-MobileNetV3-PyTorch
说明 使用 PyTorch MobileNetV3 进行影像瑕疵分类

 

演算法 Jupyter-Image-Classification-PreactresNet18-PyTorch
说明 使用 PyTorch PreactresNet18 进行影像瑕疵分类

 

演算法 Jupyter-Image-Classification-RegNet-PyTorch
说明 使用 PyTorch RegNet 进行影像瑕疵分类

 

演算法 Jupyter-Image-Classification-Resnet_in_Resnet-PyTorch
说明 使用 PyTorch Resnet_in_Resnet 进行影像瑕疵分类

 

演算法 Jupyter-Image-Classification-ResNet50-PyTorch
说明 使用 PyTorch ResNet50 进行影像瑕疵分类

 

演算法 Jupyter-Image-Classification-ResNeXt101-PyTorch
说明 使用 PyTorch ResNeXt101 进行影像瑕疵分类

 

演算法 Jupyter-Image-Classification-SENet-PyTorch
说明 使用 PyTorch SENet 进行影像瑕疵分类

 

演算法 Jupyter-Image-Classification-ShuffleNetV1-PyTorch
说明 使用 PyTorch ShuffleNetV1 进行影像瑕疵分类

 

演算法 Jupyter-Image-Classification-ShuffleNetV2-PyTorch
说明 使用 PyTorch ShuffleNetV2 进行影像瑕疵分类

 

演算法 Jupyter-Image-Classification-SqueezeNet-PyTorch
说明 使用 PyTorch SqueezeNet 进行影像瑕疵分类

 

演算法 Jupyter-Image-Classification-VGG16-PyTorch
说明 使用 PyTorch VGG16 进行影像瑕疵分类

 

演算法 Jupyter-Image-Classification-Xception-PyTorch
说明 使用 PyTorch Xception 进行影像瑕疵分类

 

演算法 Jupyter-Image-FaceNet
说明 FaceNet 人脸辨识

 

演算法 Jupyter-Image-Fingerprint-Recognition
说明 指纹影像辨识

 

演算法 Jupyter-Image-Ganomaly
说明 使用 GANomaly 进行影像异常检测

 

演算法 Jupyter-Image-Gauge-Reader
说明 表头刻度辨识

 

演算法 Jupyter-Image-Human-Pose-PyTorch
说明 侦测人体姿势

 

演算法 Jupyter-Image-LPRNet-PyTorch
说明 使用 LPRNet 辨识车牌

 

演算法 Jupyter-Image-Object-Detection-CSPResNeXt50-PANet-SPP-CPP
说明 使用 CSPResNeXt50 PANet 进行瑕疵检测

 

演算法 Jupyter-Image-Object-Detection-DETR-PyTorch
说明 使用 PyTorch DETR 进行瑕疵检测

 

演算法 Jupyter-Image-Object-Detection-EfficientDet-Keras
说明 使用 Keras EfficientDet 进行瑕疵检测

 

演算法 Jupyter-Image-Object-Detection-FasterRCNN-Keras
说明 使用 Keras FasterRCNN 进行瑕疵检测

 

演算法 Jupyter-Image-Object-Detection-MobileNetV1-SSD300-PyTorch
说明 使用 PyTorch MobileNetV1-SSD300 进行瑕疵检测

 

演算法 Jupyter-Image-Object-Detection-MobileNetV1-SSD512-PyTorch
说明 使用 PyTorch MobileNetV1-SSD512 进行瑕疵检测

 

演算法 Jupyter-Image-Object-Detection-MobileNetV2-SSD300-PyTorch
说明 使用 PyTorch MobileNetV2-SSD300 进行瑕疵检测

 

演算法 Jupyter-Image-Object-Detection-MobileNetV2-SSD512-PyTorch
说明 使用 PyTorch MobileNetV2-SSD512 进行瑕疵检测

 

演算法 Jupyter-Image-Object-Detection-MobileNetV3-SSD300-PyTorch
说明 使用 PyTorch MobileNetV3-SSD300 进行瑕疵检测

 

演算法 Jupyter-Image-Object-Detection-MobileNetV3-SSD512-PyTorch
说明 使用 PyTorch MobileNetV3-SSD512 进行瑕疵检测

 

演算法 Jupyter-Image-Object-Detection-ResNet152-SSD512-PyTorch
说明 使用 PyTorch ResNet152-SSD512 进行瑕疵检测

 

演算法 Jupyter-Image-Object-Detection-ResNet50-SSD300-PyTorch
说明 使用 PyTorch ResNet50-SSD300 进行瑕疵检测

 

演算法 Jupyter-Image-Object-Detection-ResNet50-SSD512-PyTorch
说明 使用 PyTorch ResNet50-SSD512 进行瑕疵检测

 

演算法 Jupyter-Image-Object-Detection-VGG16-SSD512-PyTorch
说明 使用 PyTorch VGG16-SSD512 进行瑕疵检测

 

演算法 Jupyter-Image-Object-Detection-VGG19-SSD512-PyTorch
说明 使用 PyTorch VGG19-SSD512 进行瑕疵检测

 

演算法 Jupyter-Image-Object-Detection-YOLOv4-CPP
说明 使用 YOLOv4 进行瑕疵检测

 

演算法 Jupyter-Image-Object-Detection-YOLOv4-Multiple-Object-Tracking-CPP
说明 使用 YOLOv4 进行多物件追踪

 

演算法 Jupyter-Image-Object-Detection-YOLOv4-Tiny-CPP
说明 使用 YOLOv4 Tiny进行瑕疵检测

 

演算法 Jupyter-Image-OCR
说明 Python 使用 Tesseract-OCR 进行字符辨识

 

演算法 Jupyter-Image-ONNX
说明 使用 ONNX 模型进行影像分类、影像侦测、影像切割

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Adaptive-Threshold
说明 Python OpenCV 自适应二值化

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Add
说明 Python OpenCV 影像相加

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Bilateral-Filter
说明 Python OpenCV 双边滤波器

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Binarize
说明 Python OpenCV 做二值化

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Black-Hat
说明 Python OpenCV 做形态学 Black Hat

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Blob
说明 Python OpenCV Blob 二值化影像几何形状提取与分离

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Blur
说明 Python OpenCV 模糊处理

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Brightness
说明 Python OpenCV 影像明暗度

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Canny
说明 Python OpenCV 边缘侦测 Canny

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Capture-Image
说明 Python OpenCV 从 webcam 连续撷取影像并显示在屏幕上

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Connected-Components
说明 Python OpenCV 影像连通元件标记法

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Copy
说明 Python OpenCV 影像复制

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Create-And-Fill
说明 Python OpenCV 建立影像与填充

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Crop
说明 Python OpenCV 影像裁切

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-DCT
说明 Python OpenCV 影像 DCT 频率域

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-DeBlur
说明 Python OpenCV 影像去模糊

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-DFT
说明 Python OpenCV 影像 DFT 频率域

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Dilation
说明 OpenCV 影像膨胀范例

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Erosion
说明 OpenCV 影像侵蚀范例

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Filter2D
说明 OpenCV filter2D 滤波范例

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Find-Contours
说明 OpenCV 影像找轮廓范例

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Gaussian-Blur
说明 OpenCV 影像高斯模糊范例

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-GetWH
说明 OpenCV 取得影像长宽范例

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Gray
说明 Python OpenCV 读取 input.png 的彩色图文件,转换成灰阶后显示在屏幕上

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Histogram-Calculation
说明 OpenCV 直方图计算范例

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Histogram-Comparison
说明 OpenCV 直方图比较范例

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Histogram-Equalization
说明 OpenCV 直方图均衡化范例

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Hough-Circle-Transform
说明 OpenCV 霍夫圆转换范例

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Hough-Transform
说明 OpenCV 霍夫线转换范例

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-InRange
说明 OpenCV inRange 范例

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Laplace
说明 OpenCV Laplace 范例

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Median-Blur
说明 OpenCV 模糊化范例

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Merge
说明 OpenCV 影像 Merge 范例

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Morphological-Gradient
说明 OpenCV 影像梯度范例

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Opening-And-Closing
说明 OpenCV 形态学之开运算、闭运算范例

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Read-Write-Image-File
说明 Python OpenCV 读取 input.png 存成 output.jpg

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-ReMap
说明 OpenCV 影像 ReMap 范例

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Resize
说明 OpenCV 影像缩放范例

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Rotate
说明 OpenCV 影像旋转范例

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Sharpness
说明 OpenCV 影像锐化范例

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Shift
说明 OpenCV 影像平移范例

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Sobel
说明 OpenCV Sobel 算法範例

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Split
说明 OpenCV 通道分离范例

 

演算法 Jupyter-Image-OpenCV-Top-Hat
说明 OpenCV 顶帽运算范例

 

演算法 Jupyter-Image-QRcode-Generator
说明 生成QR code条形码

 

演算法 Jupyter-Image-Screen-Capture
说明 Python 撷取壁纸画面后,储存到 output.png

 

演算法 Jupyter-Image-Segmentation-MaskRCNN-Keras
说明 使用 MaskRCNN 进行影像对象分割

 

演算法 Jupyter-Image-Segmentation-UNet-Keras
说明 使用 U-Net 进行影像语意分割

 

演算法 Jupyter-Image-Segmentation-YOLACT-PyTorch
说明 使用 YOLACT 进行影像对象分割

 

演算法 Jupyter-Image-Stitching
说明 使用 brisk 特征提取算法进行影像拼接

 

演算法 Jupyter-Keyboard
说明 Python 送出键盘讯号

 

演算法 Jupyter-Model-Keras-To-ONNX
说明 把 Keras 的模型转成 ONNX 的模型

 

演算法 Jupyter-Model-ONNX-To-OpenVINO
说明 把 ONNX 的模型转成 OpenVINO 的模型

 

演算法 Jupyter-Model-ONNX-To-TensorRT
说明 把 ONNX 的模型转成 TensorRT 的模型

 

演算法 Jupyter-Model-PyTorch-To-ONNX
说明 把 PyTorch 的模型转成 ONNX 的模型

 

演算法 Jupyter-Model-TensorFlow-To-ONNX
说明 把 TensorFlow 的模型转成 ONNX 的模型

 

演算法 Jupyter-Model-View-Netron
说明 显示模型架构

 

演算法 Jupyter-Model-YOLOv3-CPP-to-OpenVINO
说明 把 YOLOv3 CPP 的模型转成 OpenVINO 的模型

 

演算法 Jupyter-Model-YOLOv4-CPP-to-PyTorch
说明 把 YOLOv4 CPP 的模型转成 PyTorch 模型

 

演算法 Jupyter-Mouse
说明 Python 送出移动鼠标指令

 

演算法 Jupyter-MySQL
说明 Python MySQL 连接,数据删除、修改、查询

 

演算法 Jupyter-OpenVINO
说明

OpenVINO 范例

Image_Crossroad_Camera

Image_Gaze_Estimation

Image_Human_Pose_Estimation

Image_Interactive_Face_Detection

Image_Mask_RCNN

Image_Multi_Channel_Face_Detection

Image_Multi_Channel_Human_Pose_Estimation

Image_Multi_Channel_Object_Detection_YOLOv3

Image_Object_Detection_Faster_Rcnn

Image_Object_Detection_YOLOv3

Image_Pedestrian_Tracker

Image_Security_Barrier_Camera

Image_Segmentation

Image_Smart_Classroom

Image_Super_Resolution

Image_Super_Resolution_Text

Image_Text_Detection

Image_Text_Recognition

 

演算法 Jupyter-PySide2
说明 Python PySide2 视窗程式范例

 

演算法 Jupyter-PySide2-OpenCV-Webcam
说明 PySide2 介面显示 webcam 即时影像

 

演算法 Jupyter-Python-DLL
说明 Python 使用 DLL 范例

 

演算法 Jupyter-Python-For
说明 Python For 循环范例

 

演算法 Jupyter-Python-Function
说明 Python 函数范例

 

演算法 Jupyter-Python-Import
说明 Python import 范例

 

演算法 Jupyter-Python-Print
说明 Python 印出值范例

 

演算法 Jupyter-Python-Thread
说明 Python 线程范例

 

演算法 Jupyter-Python-Variable
说明 Python 值范例

 

演算法 Jupyter-Python-While
说明 Python while 循环使用范例

 

演算法 Jupyter-PyTorch-CUDA-Test
说明 PyTorch CUDA 测试

 

演算法 Jupyter-Quote
说明 Python Quote

 

演算法 Jupyter-SMTP
说明 Python 简单邮件传输

 

演算法 Jupyter-Sound-Play-Music
说明 Python 音乐播放 mp3

 

演算法 Jupyter-Sound-Play-Sound
说明 Python 声音播放 wav

 

演算法 Jupyter-Sound-Spectrogram
说明 Python 声音频谱

 

演算法 Jupyter-Speech-To-Text
说明 Python 语音转文字

 

演算法 Jupyter-TensorFlow-CUDA-Test
说明 Python TensorFlow CUDA 测试

 

演算法 Jupyter-Text-To-Speech
说明 Python 文字转语音

 

演算法 VS-OpenCV-Webcam
说明 C# OpenCV Webcam 范例

 

演算法 Web-OpenCV-CPP-Webcam
说明 OpenCV 读取 Webcam 影像显示在网页上

 

演算法 Web-OpenCV-CPP-Python-Webcam
说明 使用 Python OpenCV 读取 Webcam 影像显示在网页上

 

 

 

 

[ 教学影片 ]

 

 

微博

 

https://weibo.com/openrobot

 

 

 

 

[ 购买方式 ] 

 

https://cn.leaderg.com/article/index?sn=11057

 

 

 


延伸阅读

1.
购买方式

2.
教育训练

3.
公司简介