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华为杯全国研究生数学建模竞赛是由华为公司主办的一项面向全国研究生的数学建模竞赛。该竞赛旨在通过实际问题的建模和解决，培养研究生的创新能力和团队合作精神，推动科技创新和应用。华为杯竞赛分为初赛和决赛两个阶段。初赛阶段，参赛团队需要在规定时间内完成一道实际问题的建模和解答，并将答案提交给评委进行评审。

新星计划是一个以发掘潜力新人、培养优贡博主为目标的创作活动，本帖为新星计划第四季计算机视觉方向活动，欢迎大家多多参与交流。

恭喜你发现宝藏！本专栏系列主要介绍计算机视觉OCR文字识别领域，每章将分别从OCR技术发展、方向、概念、算法、论文、数据集、对现有平台及未来发展方向等各种角度展开详细介绍，综合基础与实战知识，欢迎大家订阅交流。以下是本系列目录，分为前置篇、基础篇与进阶篇，进阶篇在基础篇基础上进行全面总结，会针对最经典论文及最新算法展开讲解，内容目前包括不限于文字检测、识别、表格分析等方向。

每年的 5 月 27 日，是蚂蚁的技术日，用来鼓励蚂蚁技术人保持敬畏和创新之心，到今天，第九届“527 蚂蚁技术日”已发展成为技术周，成为蚂蚁技术人的嘉年华。 2015 年 5 月 27 日，因为光纤被挖断，全国部分支付宝用户两个小时登录不了账户，

作者：李漓春（花名：逸昊） 蚂蚁链摩斯算法负责人，杭州521创新人才，北京邮电大学博士、南洋理工大学博士后，多方安全计算领域最高产的专利发明人（200+专利），IDASH大赛五项世界冠军参与者。 在满足数据安全、隐私保护和监管合规的前提下，链接数据

本文章以2020年《Contrastive Representation Distillation》的知识蒸馏技术为学习基础来学习知识蒸馏技术。此外还涉及了最新的知识蒸馏方法。例如，DKD，KD++，Review KD，多出口网络+集成学习KD，Di

K-means是一种经典的聚类算法，用于将数据集划分为 K 个不同的组或簇。它是无监督学习的一种常见方法，被广泛应用于数据分析、模式识别和图像分割等领域。K-means 算法的基本思想是将数据点划分到最近的 K 个簇中，并通过迭代优化来不断更新簇的

百度每天20%新增代码由AI生成，Comate SaaS服务8000家客户 采纳率超40%

本篇导读：在上节深度学习知识总结，本人对手写识别项目进行实战，为了进一步学习计算机视觉知识，我们本次以计算机视觉的OCR方向为例，完成中文场景识别，从头到尾帮助大家学习并完成中文文字识别实战任务，方便学习者学习计算机视觉项目流程。

本作者推出全新系列《深入浅出OCR》专栏，对标最全OCR教程。将分别从OCR技术发展、方向、概念、算法、论文、数据集等各种角度展开详细介绍。本篇为该专栏的前言知识，主要介绍深度学习知识，全面总结知知识点，方便小白或AI爱好者学习基础知识。

经过几个月的精心筹备，本作者推出全新系列《深入浅出OCR》专栏，**对标最全OCR教程**，具体章节如导图所示，将分别从OCR技术发展、方向、概念、算法、论文、数据集等各种角度展开详细介绍。面向对象：本篇前言知识主要介绍机器学习，方便小白或AI爱好者学习基础知识。

💚导读：本项目为新系列【智慧交通项目实战】《OCR车牌检测和识别》(二)--基于YOLO的车牌检测，该系列将分为多篇文章展开分别对项目流程、数据集、检测、识别算法、可视化进行详细介绍。本篇为该系列第二篇，将着重介绍车牌检测流程，对环境安装、训练流程、配置进行详细解读，后续该系列文章将陆续更新。

本项目为新系列【智慧交通项目实战】《OCR车牌检测和识别》(三)--基于改进CRNN的车牌识别，该系列将分为多篇文章展开分别对项目流程、数据集、检测、识别算法、可视化进行详细介绍。本篇为该系列第三篇，将着重介绍车牌识别流程，对环境安装、训练流程、配置进行详细解读，后续该系列文章将陆续更新。

本项目为新系列【智慧交通项目实战】《OCR车牌检测和识别》(四)--项目可视化，该系列将分为多篇文章展开分别对项目流程、数据集、检测、识别算法、可视化进行详细介绍。本篇为该系列第四篇，将着重介绍车牌识别项目可视化，对Pyqt可视化界面、配置进行详进行详细解读，后续将陆续更新其他项目实战文章。

本项目为新系列 【智慧交通项目实战】《OCR车牌检测和识别》(五)--模型部署与优化》为该系列最后一篇，着重介绍车牌识别系统的模型部署与优化，后续其他系列文章将继续更新相关实战项目。

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💚导读：本项目为新系列【智慧交通项目实战】《OCR车牌检测和识别》(一)，该系列将分为多篇文章展开分别对项目流程、数据集、检测、识别算法、可视化进行详细介绍，本篇为该系列第一篇，将着重介绍本次项目开源的CCPD车牌数据集，，用于本次车牌检测和识别模型算法开发，后续系列文章将陆续更新。

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