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违禁词检测已完成基本实现。

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简介：
BandedWords这个存储库的主要内容来源于对https://github.com/spetacular/bannedwords的克隆。此外，我们增加了Python脚本用于将数据转换为Base64编码，并实现了违禁词检测的Python代码模块。同时，为了保持仓库的整洁，已移除所有相关的PHP文件。

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  • 违禁词检测简易工具:BannedWords
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    BannedWords是一款简便实用的违禁词检测工具，帮助用户快速准确地识别文本中的敏感词汇，确保内容安全合规。 BandedWords仓库的内容基本上是fork的另一个GitHub项目。添加了Python转换base64的功能以及违禁词检测的Python实现，并删除了php文件。
     
  • Java实现文章中汉字关键词(违禁词)的识别
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    本文介绍了如何使用Java编程语言来开发一个系统或工具，专门针对中文文本中的敏感词汇（也称为违禁词）进行检测和识别。该方法主要应用于内容审查与过滤场景，以确保合规性和安全性。通过构建高效的关键词匹配算法，可以有效地提高违禁词的识别效率和准确度。 需求很简单，就是从数据库中读取内容，包括资讯、产品、公司简介等信息，并检查其中是否存在违禁词。如果存在违禁词，则将这条记录的ID存入违禁词文档。这项功能可以应用于分词库匹配检索，如关键字和敏感词的标识，起到过滤的作用。
     
  • 淘宝和天猫的违禁词规范大全.xls
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    本文件汇总了淘宝及天猫平台禁止使用的词汇列表，旨在帮助商家避免违规行为，确保商品信息的合规性与准确性。 自己开店时可以进行违禁词汇自查。这里列出了一些淘宝网禁止使用的词语供参考。
     
  • 已完成的基于 YOLOv7 的课堂教师行为检测模型
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    本研究完成了一个基于YOLOv7的课堂教师行为检测模型，能够高效准确地识别课堂教学中教师的各种行为，为智能教育提供技术支持。 在深度学习与计算机视觉领域内，教师行为检测是研究的重要方向之一。它能够帮助教育工作者评估并改进教学方法，并为在线教育平台提供实时反馈机制。随着技术的进步，基于目标检测的教师行为识别系统已经成为热点问题，而YOLO（You Only Look Once）系列算法因其速度快且准确度高，在此类任务中得到了广泛应用。 作为该系列最新版本的YOLOv7，在保持实时性和准确性的同时进一步优化了模型性能。采用YOLOv7进行课堂教师行为检测的研究者能够实现对教学过程中各种行为如站立、坐立、指认、书写和使用教具等的快速准确识别。 一个完整的基于YOLOv7的教师行为检测系统通常包括以下几个关键部分：首先是构建数据集，需要大量标注好的关于教师行为的照片或视频片段。这些数据用于训练与测试模型，并确保涵盖各种教学场景及行为类型，同时保证多样性和准确性。 接下来是选择和优化模型以及进行训练过程，在YOLOv7基础上调整网络结构以更好地捕捉并理解教师的行为特征。在这一阶段中，研究者需要不断调节超参数如学习率、批次大小、优化器等来达到最佳效果。 完成训练后获得的权重文件成为实现检测任务的核心部分，它们包含从数据集中提取出来的特征信息，并使模型能够在新的课堂场景下进行有效识别。实际应用时这些权重会被加载到系统中并通过实时视频流对教师行为进行分析。 此外，该系统还需配备用户界面或API接口供教育工作者和研究人员查看结果并进一步处理相关数据。这不仅为教学过程提供即时反馈，也为教育研究提供了丰富的量化信息支持。 随着人工智能技术的持续发展，基于YOLOv7的教师行为检测系统在未来的教育领域将发挥更加重要的作用，并有望成为提高教学质量与效果的技术手段之一。
     
  • 目标检测中的火焰识别：标注已完成
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    本项目专注于开发和优化针对图像及视频数据中火焰的目标检测技术。当前阶段已顺利完成所有必要的标注工作，为后续模型训练与算法测试奠定了坚实基础。 深度学习是一种模拟人脑神经网络结构的机器学习技术，在计算机视觉领域有着广泛的应用，特别是在目标检测方面。目标检测让计算机能够识别图像中的不同对象并确定它们的位置，这项技术在自动驾驶、安防监控以及医疗影像分析等多个领域都有重要价值。 本资料包专注于深度学习的目标检测和火焰识别任务，并且已经完成了标注工作。其中的核心内容集中在火焰识别上，这是一个特殊而重要的任务，在火灾预警系统、工业安全监控及视频分析等场景中具有关键作用，能够及时发现并警告潜在的火源以减少危险。 在进行火焰识别时通常会涉及以下关键技术： 1. 数据集：`fire_dataset`很可能是一个包含大量带有标注信息的图像数据集，用于训练深度学习模型。这些图像被人工标出了火焰的位置和边界框，以便模型能够从其中提取出特征。999+的数据量表明这是一个庞大的集合，足以支持深度学习算法的学习过程。 2. 特征提取：使用如卷积神经网络（CNN）这样的技术可以从图像中自动抽取关键特性。对于火焰识别而言，则需要让模型学会辨别独特的颜色、形状及动态变化等特征以准确地进行分类和定位。 3. 模型选择：常见的目标检测架构包括YOLO（You Only Look Once）、Faster R-CNN以及Mask R-CNN，它们能够输出每个物体的类别与位置信息。在火焰识别任务中，则可能倾向于采用更适合小尺寸对象检测的方法，因为火焰通常只占据图像的一小部分。 4. 训练及优化：通过反向传播和梯度下降算法来迭代更新模型参数以提高其性能；同时还可以运用数据增强技术（如翻转、裁剪、缩放等）提升模型的泛化能力。 5. 验证与评估：在训练期间，会使用验证集监控模型的表现，并利用平均精度(mAP)这样的指标衡量定位和分类任务的效果如何。 6. 实时性能：火焰识别往往用于实时监测场景中，因此不仅要求准确度高而且需要运行速度快。这可能意味着要对现有架构进行轻量化处理（如采用MobileNet或SqueezeNet等小型网络）来满足这些需求。 7. 模型部署：训练好的模型最终会被应用到实际环境中，例如嵌入式设备、服务器或者云端平台中实现火焰的实时检测和报警功能。 这个资料包为从事深度学习火焰识别的研究者提供了全面的数据集和其他资源。通过不断的学习与优化，可以建立出既高效又准确的火灾预警系统以提高整体的安全监控水平。
     
  • 完整版：零成本实现Web性能测试——基于Apache JMeter.pdf
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    本PDF详细介绍如何使用开源工具Apache JMeter进行Web性能测试，内容涵盖从入门到实践的全过程，帮助读者以零成本方式提升网站性能。 这是一份关于JMeter的学习文档，希望能帮助更多的人使用它。
     
  • 已完成标注的光伏板缺陷检测数据集
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    这是一个包含已标记光伏板缺陷的数据集合，旨在促进机器学习模型的研发与优化，提高光伏板检测效率和准确性。 - Crack - Grid - Spot
     
  • 基于YOLO算法的汽车违停检测
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    本项目采用YOLO算法进行汽车违停检测研究，旨在提高道路监控效率和交通管理智能化水平。通过深度学习技术识别并定位违停车辆，优化城市交通环境。 基于YOLO算法的车辆违停检测系统能够高效地识别并定位违规停放的车辆。该系统利用先进的深度学习技术，在实时视频流或图像数据中快速准确地捕捉到违反停车规则的行为，为交通管理和城市规划提供有力的数据支持和技术手段。
     
  • CeresSolver VS2015编译版本已完成
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    简介：CeresSolver VS2015编译版本现已成功完成。此更新为使用Visual Studio 2015的开发者提供了优化的数学问题求解库，便于实现复杂的数据拟合与最小二乘问题解决。 在学习SFM工程BUNDLER ADJUST时需要用到的编译文档包括：ceres-solver-1.12.0.tar、cmake-3.8.1-win64-x64、eigen-eigen-67e894c6cd8f.tar、gflags-2.0.tar和google-glog-v0.3.4-90-ge56ed55。