【码云周刊第 45 期】人工智能工程师必备干货

码云项目推荐

若是要问当下互联网什么最热门？毫无疑问是人工智能。目前，世界上主要发达国家都已经将人工智能做为国家级发展战略。那么，踩在下一个时代的风口浪尖上，普通程序员如何向人工智能靠拢？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，但愿可以给你们带来一点点帮助和启发！

固然，若是你很喜欢如下提到的项目，别忘了分享给其余人哦！

一、项目名称：智能家居的架构

项目简介： 智能家居的概念(smart home , home auto)很早之前就有了，如今随着硬件成本的降低，及 google 收购 nest 等，智能家居热度升高。 本智能家居的架构，包括服务器端，web 网页，android 手机客户端，各类测试脚本，基本上基础架构都已经实现，并可实际调试。因为精力有限智能控制部分还在合做开发中。

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二、项目名称：Living-Robot 开源机器人

项目简介： 当咱们在网上搜索开源机器人时，咱们发现都是部分功能的代码和 demo，咱们不能找到一个完整的项目，直接下载到咱们的树莓派上，上电，而后就能够动、能够玩了。rtp 已经作到这点了；事实上它已经能够动并说话了，它是基于 ros 的完整的机器人代码，找来1块树莓派，接上几个电机和喇叭，ok，它已经能够动、能够玩、能够愉快地添加本身的代码了；虽然粗糙可是基本知足这个需求了（子功能还须要各类完善）。

什么是Living-Robot？

想象一下当你养了一只兔子、或者一只蜥蜴做为宠物时，它们历来不会和你卖萌扮可爱，根本不会回答你任何或机智或愚蠢透顶的问题；可是咱们仍是养了这样的宠物；为何？由于它是“活着的”的。 rtp 要人工创造这种 Living 的感受，咱们称之为“Living-Robot”。

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三、项目名称：智能语音控制程序

项目简介： 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。程序自动适配环境音量，取适当阀值当说话后才开始录音。加入偶发性声音检测机制，不会对忽然性的声音作出处理。此程序可以在 Nanopi Neo/Neo二、OrangePi Zero Plus(H5) 上面正常运行，由于树莓派外置声卡的缘由，录音声音可能很小，因此针对树莓派加入了声音放大程序（可选择开启或者关闭），实验结果还算理想。

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四、项目名称：小型深度学习框架 Paradox

项目简介： 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。

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五、项目名称： 车辆智能辅助驾驶系统

项目简介： 基于 OpenCV3 与 GTK3+ 的路面分析，及交通路况识别的车辆智能辅助驾驶系统。用于标准路面的偏移制导（带人物交通标志识别），可用于自动驾驶计算机视觉的入门学习和具体项目的二次开发。

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六、项目名称：基于 C 的 LeNet-5 神经网络

项目简介： 根据 YANN LECUN 的论文《Gradient-based Learning Applied To Document Recognition》设计的 LeNet-5 神经网络，C语言写成，不依赖任何第三方库。 MNIST 手写字符集初代训练识别率97%，多代训练识别率98%。

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七、项目名称：人工智能考试系统 atulocher

项目简介： atulocher，读做/ætʌlɔ:'kər/，为 auto-launcher 重组的单词。意为“自动创建者”。这是一我的工智能，设计目的是对抗某些学校的"原创题"。

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八、项目名称：数字识别系统

项目简介： 脱机手写数字识别系统，能够将手机拍摄的 多行多列的 手写数字 进行识别， 整个系统 实现了完整的 图像处理、特征提取、网络训练等 一系列算法， 每一个阶段的各类算法 都有本身独有的算法优化，以提升识别率。

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九、项目名称： 基于 PHP 和 word2vec 的分类器

项目简介： 每一个搜索引擎其实都有一套完善的分类器，拿最简单的分类器举例， 无论你是巨头门户仍是垂直3、四级如下的网站，他都能识别你的站点类型。 面向海量内容的今天，随随便便就能从互联网采集、抓取海量的数据， 而数据又杂乱无章，若是用人工整理归类，太浪费资源了。做者作过各种站群、垂直站点，深知分类器的重要性。

本项目是基于 PHP 和 word2vec 的分类器，用于文章、新闻等内容自动分类，项目包含样本训练、识别代码，分词组件用的是 PhpAnalysis，简单灵活。欢迎你们一块儿优化并完善。

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