ssd mobilenet 0.25可以实时物品检测吗

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-10-24 06:02 标签： mobilenet with ssd
使用PE系统SSD-Z（固态硬盘检测）的教程 - 云骑士装机大师
无需光驱和U盘，无需电脑技术|大小：32.42MB可一键重装：XP、WIN7、Win8、Win8.1、Win10
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使用PE系统SSD-Z（固态硬盘检测）的教程
SSD-Z是一款针对SSD设备的高可靠性的测试软件，同样也支持HDD机械硬盘，它能够通过读取硬盘固件中的信息，为你提供实时的硬盘健康状态汇报，具体功能包括检测设备信息、SSD健康参数读取、查看分区状态、性能测试和设备诊断。
注意使用：豪华版
1、重启电脑将制作好的U盘启动盘插入电脑，并通过云骑士装机大师查询开机快捷键进入云骑士装机大师启动菜单界面。
2、在进入U盘启动之后会进入云骑士装机大师界面，我们按下【02】选择Win8（PE）/RamOS等待进入PE界面。
3、在PE系统的开始菜单中找到硬件测试悬着SSD-Z（固态硬盘检测）点击打开便可以看到设备信。
以上便是用云骑士装机大师豪华版离线SSD-Z（固态硬盘检测）全部内容介绍了。如果朋友们在电脑使用的过程中需要用到SSD-Z（固态硬盘检测），便可以根据小编上述的步骤来进行操作了。谷歌开源物体检测系统 API （附代码下载地址）-ZAKER新闻
雷锋网 AI 科技评论按：6.15 号，谷歌在其 " 谷歌开源 " 博客（Google Open Source ）中发表一篇名为《Supercharge your Computer Vision models with the TensorFlow Object Detection API》的文章，文中指出虽然谷歌的物体检测，图像识别机器学习系统很先进，但仍面临着很多挑战，比如如何提高识别精度。为此，谷歌将其物体检测系统代码开源，希望更多爱好者参与进来，共同推动研究领域的发展。雷锋网编辑对原文做了不改动愿意的整理编译：在谷歌，有为计算机视觉开发的最灵活，最先进的机器学习（ML）系统，不仅可以用来改进产品和服务，还可以促进研究领域的进步。不过，在单个图像中创建精确的 ML 模型使其能够定位和识别多个对象仍然是该领域的一个核心挑战，谷歌投入了大量的时间训练和试验这些系统。图中为其中的一个模型对图片中对象的识别检测效果去年十月，谷歌内部的物体检测系统已达到了最先进水平，并在 COCO 检测挑战赛中排名第一。此后，该系统为大量研究期刊提供了结果。在一些谷歌产品中也已投入使用，如 NestCam。在 Street View 中，街道名称，门牌号的检测，和在 Image Search 中都运用了相似的理念思想。今天很高兴可以通过 TensorFlow Object Detection API 将代码开源给更大的研究社区。这个代码库是建立在 TensorFlow 上端的开源框架，使其构建，训练，展开物体检测模型变得容易。设计这一系统目的是为支持当前最佳的模型，同时允许快速探索和研究。第一个版本包含：一个可训练的检测模型的集合，包括：带有 MobileNets 的 SSD ( Single Shot Multibox Detector ) 带有 Inception V2 的 SSD带有 Resnet 101 的 R-FCN（Region-based Fully Convolutional Networks）带有 Resnet 101 的 Faster RCNN带有 Inception Resnet v2 的 Faster RCNN上述每一个模型的冻结权重（在 COCO 的数据集上训练）可被运用进行推理。一个 Jupyter notebook 可通过我们的模型之一进行开箱推理借助谷歌云实现便捷的本地训练脚本以及分布式训练和评估管道SSD 模型使用了轻量化的 MobileNet，因此它可以轻而易举地实时在移动设备运行。在赢得 COCO 挑战赛中，谷歌使用了 Fast RCNN 模型，它需要更多的计算资源，同时结果也更为准确。更多细节，请参看谷歌发表在（https://arxiv.org/abs/）的论文。准备好开始了吗？这些代码在计算机视觉应用中非常有用。谷歌希望这次开源能满足一部分人所需。也同时也欢迎更多能为代码库做贡献的人参与进来。现在，就可以下载代码，使用 Jupyter notebook 对图片中的物体进行识别。也可以使用 Cloud ML 训练自己的识别器了。代码下载地址：Jupyter notebook：Cloud ML：via ； 雷锋网整理编译
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iOS实时检测UITextField内容实例
iOS实时检测UITextField内容一文，转载自钇钛网，原文如下：
想在用户输入内容的时候同时检测UITextField的输入并根据用户的输入内容响应页面上的事件，在这个例子中是实时检测用户输入的手机号码，当手机号码的位数达到11位同时满足手机号码的格式时，确定按钮变为可用状态。
代码如下：
先声明textfield然后添加下面方法：
Copy to Clipboard引用的内容：[]
- (BOOL)textField:(UITextField *)textField shouldChangeCharactersInRange:(NSRange)range replacementString:(NSString *)string { NSString *checkS if (range.location == 11) { return NO; }else{ if (![string isEqualToString:@&&]) { checkString=[self.textfield.text stringByAppendingString:string]; }else{ checkString=[checkString stringByDeletingLastPathComponent]; } if ([self isMobileNumber:checkString]) { NSLog(@&号码满足&); }else{ NSLog(@&号码不满足&); } return YES; } }
手机号码检测使用下面代码：
Copy to Clipboard引用的内容：[]
- (BOOL)isMobileNumber:(NSString *)mobileNum { NSString * MOBILE = @&^((13[0-9])|(14[^4,\\D])|(15[^4,\\D])|(18[0-9]))\\d{8}$|^1(7[0-9])\\d{8}$&; NSPredicate *regextestmobile = [NSPredicate predicateWithFormat:@&SELF MATCHES %@&, MOBILE]; if ([regextestmobile evaluateWithObject:mobileNum] == YES){ return YES; }else{ return NO; } }
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