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OpenCv识别小罗伯特唐尼

在实现人脸识别之前，我们先简单了解一下OpenCv的一些基本操作。在此之前，我们需要先安装OpenCv，我们使用pip安装：

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酷！3行Python代码完成人脸识别

Face Recognition软件包这是世界上最简单的人脸识别库了。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它，来管理和识别人脸。该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法，使得

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3行Python代码完成人脸识别

Face Recognition软件包这是世界上最简单的人脸识别库了。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它，来管理和识别人脸。该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法，使得识别准确率在《Labled Faces in the world》测试基准下达到了99.38%。它同时提供了一个叫face_recognition的命令行工具，以便你可以用命令行对一个文件夹中的图片进行识别操作。特性在图片中识别人脸找到图片中所有的人脸找到并操作图片中的脸部特征获得图片中人

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追番必备，动漫角色也可以用人脸识别了

自七十年代以来，人脸识别已经成为了计算机视觉和生物识别领域研究最多的主题之一。近年来，传统的人脸识别方法已经被基于卷积神经网络（CNN）的深度学习方法代替。目前，人脸识别技术广泛应用于安防、商业、金融、智慧自助终端、娱乐等各个领域。而在行业应用强烈需求的推动下，动漫媒体越来越受到关注，动漫人物的人脸识别也成为一个新的研究领域。

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用FaceNet的模型计算人脸之间距离（TensorFlow）

2015年Google的研究人员发表了一篇论文：FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering，是关于人脸识别的，他们训练一个网络来得到人脸的128维特征向量，从而通过计算特征向量之间的欧氏距离来得到人脸相似程度。在LFW上面取得了当时最好的成绩，识别率为99.63%。

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AI 实战篇｜基于 AI开放平台实现【货币识别】功能，彻底解决货币盲区

同时选择多个接口，只需要在使用的时候通过入参灵活指定需要调用的模型服务，传入图像，返回指定模型的识别结果。

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Python开发系统实战项目：人脸识别门禁监控系统

dlib 库需要单独安装，dlib 库目前已经编译好的安装版本只支持 python 3.6 的版本。

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不得不说，有点高大上，基于Spring Boot 实现人脸识别功能

点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典前言去年在公司参与了一个某某机场建设智能机场的一个项目，人脸登机是其中的一个功能模块，当时只是写了后台的接口，调用人脸识别设备的api，给闸机回传数据信号，以保障该功能的正常使用。当时因为项目进度紧张，手里还有其他项目赶进度，也就没时间去分享这个功能的实现。前几天刷脸进公司大楼的时候，突然想起来应该写一个功能类似的demo分享个人的一些小小的经验。在当时项目中刷脸的设备终端是采购某某AI公司，当然咱们在demo里面也不可能买一台那东西

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[face_recognition中文文档] 第1节人脸识别

Face Recognition人脸识别库这是世界上最简单的人脸识别库了。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它，来管理和识别人脸。该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法，使

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基于Qt设计的人脸识别门禁系统(录入、识别、对比、删除)

随着现代科技的不断发展，现在的中国已经迈入5G时代，人工智能技术也正逐步广泛运用到了各行各业中，尤其人脸识别技术，已在各大行业中广泛使用。人脸识别门禁系统，可以防止陌生人尾随进入园区，大大降低了该风险。通过前端设备的识别，进行人脸与后台系统1对1的比对，比对成功方可进入。

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IOSProject

IOS综合项目,完善的框架,路由模块化设计,集成科大讯飞SDK方便iOS基本输入控件实现语音辅助输入，UI效果参照京东APP,JS与OC交互,ionic跨平台开发,MQTT 协议,即时通讯协议,视屏播放,跑马灯效果仿美团地图定位,城市收索, 友盟分享,基础动画增加FCUIID帮助类,引导页功能模块,照片上传 ,UIView自定义导航栏,文件下载,Masonry 案例,fmdb,数据库,sqlite,百度地图,二维码,照片上传,照片上传有进度,列表倒计时,H5和原生交互,自定义各种弹框,常见表单类型,人脸识别,列表加载图片,列表拖拽,日历操作,导航条渐变,核心动画,动画特效等等

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史上最简单的人脸识别项目登上GitHub趋势榜

face_recognition 宣称是史上最强大，最简单的人脸识别项目。据悉，该项目由软件工程开发师和咨询师 Adam Geitgey 开发，其强大之处在于不仅基于业内领先的 C++ 开源库 dlib 中的深度学习模型，采用的人脸数据集也是由美国麻省大学安姆斯特分校制作的 Labeled Faces in the Wild，它含有从网络收集的 13,000 多张面部图像，准确率高达 99.38%。此外，项目还配备了完整的开发文档和应用案例，特别是兼容树莓派系统。简单之处在于操作者可以直接使用 Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。

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python进阶——人工智能视觉识别

python在人工智能方面可以毫不客气的说，比其他的所有语言都要有优势，因为python的背后有一个非常强大的资源库来支撑着python运作。

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开源真实场景图像检测数据集汇总

当前大多数高级人脸识别方法都是基于深度学习而设计的，深度学习取决于大量人脸样本。但是，目前尚没有公开可用的口罩遮挡人脸识别数据集。为此，这项工作提出了三种类型的口罩遮挡人脸数据集，包括口罩遮挡人脸检测数据集（MFDD），真实口罩遮挡人脸识别数据集（RMFRD）和模拟口罩遮挡人脸识别数据集（SMFRD）。基于这些数据集，可以开发口罩遮挡人脸的各种应用。本项目开发的多粒度口罩遮挡人脸识别模型可达到95％的准确性，超过了行业报告的结果。

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腾讯AI Lab计算机视觉中心人脸&OCR团队近期成果介绍（2）

腾讯AI Lab计算机视觉中心人脸&OCR团队是2016年11月底开始组建和开展工作，我们以研发业界领先的算法为目标驱动，逐步克服人手不足、训练数据不足等困难，不断夯实基础，做既有原创性又能落地应用的国际前沿研究。在上一期（腾讯AI Lab 计算机视觉中心人脸&OCR团队近期成果介绍（1））中已经介绍了我们团队的一些研究成果，近期，我们团队有一些新的成果再和大家进一步分享。 1 人脸研究进展人脸研究的两大关键任务是人脸检测与人脸识别。在上一期中，我们主要介绍了我们团队在人脸检测的两个国际权威评测平台（WI

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腾讯 AI Lab 计算机视觉中心人脸 & OCR 团队近期成果介绍 ( 2 )

本文介绍了人脸识别和OCR识别技术的原理、应用和评测方法，并探讨了与腾讯云合作的政企项目应用情况。

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使用OpenCV，Python和深度学习进行人脸识别

在这篇文章中，你将学会如何使用OpenCV、Python和深度学习在图像和视频流中执行人脸识别。我们今天将在这里使用的基于深度学习的面部嵌入，既高度准确又能够实时执行。

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腾讯浏览指数：2017人工智能领域十大热词

2017年，人工智能技术取得了显著的发展。机器人、芯片、VR、人脸识别、自动驾驶、机器学习、车联网和智能音箱成为2017年人工智能领域的十大热门技术。这些技术有望在未来几年内实现广泛应用。

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业界 | Facebook 图像识别平台 Lumos 是什么？

大多数人懒得给照片加标签。如果你属于这一类（大概率事件），那么你一定知道搜索某张照片有多辛苦。但这很有可能即将成为过去。本周，Facebook 披露了其机器学习平台 Lumos 的更多信息： Lumos 将使用户们利用相片内容进行搜索，而不是图片名称或是标签。 Facebook 应用机器学习负责人 Joaquin Quiñonero Candela 解释说： “换句话说，搜索‘黑衬衫照片‘时，系统能识别出每张照片里是否有黑衬衫，并据此搜索；即便照片并没有被添加标签也没有关系。 Lumos 利用了计

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人脸识别（一）——从零说起

人脸识别的英文名称是 Face Recognition，前段时间查找资料学的时候发现，不少人将人脸识别和人脸检测（Face Detection）混为一谈，很大程度上增加了查询学习资料的难度，这里在参照一些前辈的基础上，自己动手敲写代码，整理出了一个完整的版本。此系列文章将从理论到实践进行整合：分三篇进行叙述，第一篇从零说人脸识别，保证大多数朋友能通过这篇文章了解到人脸识别的概念，并且能够形成一个基本的框架。第二篇将进行初步的实践，包括人脸图像的采集，和如何利用opencv已有的模型根据人

人脸识别技术的发展历程

人脸识别既是一项起源较早的技术，又是一门焕发着活跃生命力、充满着学术研究魅力的新兴技术领域。随着近些年人工智能、大数据、云计算的技术创新幅度的增大，技术更迭速度的加快，人脸识别作为人工智能的一项重要应用，也搭上了这3辆“快车”，基于人脸识别技术的一系列产品实现了大规模落地。

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Python快速实现人脸识别

今天给大家带了的人脸识别非常简单，不需要大家了解TensorFlow，只需要对Python基本语法有一定了解。由于TensorFlow的火爆，把人脸识别再度推向我们的视线。像前段时间比较火的dee pfake，和人脸支付技术。虽然现阶段人脸识别仍有很大的争议性，但是它已经走进我们的视线当中了。很多小区在门禁系统中加入了人脸识别的功能，有些景区也添加了刷脸通道。但是对于技术的争议不是今天探讨的课题。下面开始我们的准备工作。

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基于 Web 端的人脸识别身份验证

本文首发于政采云前端团队博客：基于 Web 端的人脸识别身份验证 https://www.zoo.team/article/web-face-recognition

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人脸识别（一）——从零说起

这是关于人脸的第①篇原创！（源码在第三篇）人脸识别的英文名称是 Face Recognition，前段时间查找资料学的时候发现，不少人将人脸识别和人脸检测（Face Detection）混为一谈，很大程度上增加了查询学习资料的难度，这里在参照一些前辈的基础上，自己动手敲写代码，整理出了一个完整的版本。此系列文章将从理论到实践进行整合：分三篇进行叙述，第一篇从零说人脸识别，保证大多数朋友能通过这篇文章了解到人脸识别的概念，并且能够形成一个基本的框架。第二篇将进行初步的实践，包括人脸图像的采集，和如何利用

掌握生物识别技术：腾讯云神图人脸识别全揭秘 Face Recognition By Yangbuyi

公司最近要搭建一个小程序打卡签到功能需要使用人脸识别进行打卡那么经过调研选择了腾讯云神图人脸识别系统来进行整合业务,刚刚好给大家分享一下本篇文章即可复制到工程当中直接使用哦~

人脸识别（一）——从零说起

这是关于人脸的第①篇原创！（源码在第三篇）

人脸识别案例：接口返回“图片中没有人脸”

腾讯云人脸识别产品基于腾讯优图强大的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人员查重、静态活体检测等多种功能，主要以公有云API的方式，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。可应用于智慧零售、智慧社区、在线娱乐、智慧楼宇、在线身份认证等多种应用场景，充分满足各行业客户的人脸属性识别及用户身份确认等需求。

从人脸识别到“无脸识别”，经济学人主编表示很担心

【新智元导读】人工智能对社会的渗透远比你能看到的更多。在具体的AI应用中，人脸识别是最广泛的几大技术之一，不管是执法、广告、管理甚至教堂，人脸识别都在发挥作用。在人脸识别领域，最新的技术甚至做到了“无脸识别”，也就是说，在图像模糊和变形的情况下，机器也可以根据此前学习到的模型正确识别出人脸。《经济学人》副主编Tom Standageis撰文指出，现在的人脸识别为AI技术的负面效应提供了一个例子。由AI引发的伦理和监管窘境并非是理论上的：它们已经发生了，就在你的智能手机里。人脸识别的最新进展：无脸识别根据

动漫人脸识别技术及数据集介绍

试试爱奇艺推出的这个卡通人脸识别基准数据集iCartoonFace，用它训练AI帮你找动漫素材，效率分分钟翻倍。

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关于OpenCV for Python入门-dlib实现人脸检测

Dlib 是用编程语言 C ++编写的通用跨平台软件库。它的设计深受来自契约式设计和基于组件的软件工程的思想的影响。因此，首先也是最重要的是一组独立的软件组件。这是一个加速软件许可证下发布的开源软件。

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吴恩达深度学习课程笔记-Classes 4

边缘检测算子中的数字用于进行边缘检测计算机视觉不一定要去使用那些研究者们所选择的这九个数字，而是将这 9 个数字当成学习参数

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人脸识别案例：接口返回“图片下载错误”

上一篇介绍了腾讯人脸识别产品基本功能、使用场景和体验demo等，并详细介绍了接口返回“图片中没有人脸”的原因与解决方案。本篇作为其姊妹篇，将详细探讨接口返回“图片下载错误”的案例情况。

基于MTCNN和MobileFaceNet实现的人脸识别

本教程是教程是介绍如何使用Tensorflow实现的MTCNN和MobileFaceNet实现的人脸识别，并不介绍如何训练模型。关于如何训练MTCNN和MobileFaceNet，请阅读这两篇教程 MTCNN-Tensorflow 和 MobileFaceNet_TF ，这两个模型都是比较轻量的模型，所以就算这两个模型在CPU环境下也有比较好的预测速度，众所周知，笔者比较喜欢轻量级的模型，如何让我从准确率和预测速度上选择，我会更倾向于速度，因本人主要是研究深度学习在移动设备等嵌入式设备上的的部署。好了，下面就来介绍如何实现这两个模型实现三种人脸识别，使用路径进行人脸注册和人脸识别，使用摄像头实现人脸注册和人脸识别，通过HTTP实现人脸注册和人脸识别。

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Qt编写的项目作品24-人脸识别综合应用(在线+离线+嵌入式)

一、功能特点支持的功能包括人脸识别、人脸比对、人脸搜索、活体检测等。在线版还支持身份证、驾驶证、行驶证、银行卡等识别。在线版的协议支持百度、旷视，离线版的支持百度，可定制。除了支持X86架构，还支持嵌入式linux比如contex-A9、树莓派等。每个功能的执行除了返回结果还返回执行用时时间。多线程处理，通过type控制当前处理类型。支持单张图片检索相似度最高的图片。支持指定目录图片用来生成人脸特征值文件。可设置等待处理图片队列中的数量。每次执行都有成功或者失败的信号返回。人脸搜索的返

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人脸识别，现在连动漫角色都不放过

又或者，只想给自己的二次元老婆剪个出场合辑，却不得不在各大搜索引擎搜索关于她的照片？

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基于MTCNN和MobileFaceNet实现的人脸识别

本教程是教程是介绍如何使用Tensorflow实现的MTCNN和MobileFaceNet实现的人脸识别，并不介绍如何训练模型。关于如何训练MTCNN和MobileFaceNet，请阅读这两篇教程 MTCNN-Tensorflow 和 MobileFaceNet_TF ，这两个模型都是比较轻量的模型，所以就算这两个模型在CPU环境下也有比较好的预测速度，众所周知，笔者比较喜欢轻量级的模型，如何让我从准确率和预测速度上选择，我会更倾向于速度，因本人主要是研究深度学习在移动设备等嵌入式设备上的的部署。好了，下面就来介绍如何实现这两个模型实现三种人脸识别，使用路径进行人脸注册和人脸识别，使用摄像头实现人脸注册和人脸识别，通过HTTP实现人脸注册和人脸识别。

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人脸识别技术演进：从几何算法到深度学习的深度剖析

人脸识别技术作为一种生物识别技术，在过去几十年中经历了显著的发展。其发展可以分为几个主要阶段，每个阶段都对应着特定的技术进步和应用模式的变化。

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深入浅出人脸识别技术

在深度学习出现后，人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中，难以从图片中取出合适的特征值。轮廓？颜色？眼睛？如此多的面孔，且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件等等的不同，同一个人的面孔照片在照片象素层面上差别很大，凭借专家们的经验与试错难以取出准确率较高的特征值，自然也没法对这些特征值进一步分类。深度学习的最大优势在于由训练算法自行调整参数权重，构造出一个准确率较高的f(x)函数，给定一张照片则可以获取到特征值，进而再归类。本文中笔者试图用通俗的语言探讨人脸识别技术，首先概述人脸识别技术，接着探讨深度学习有效的原因以及梯度下降为什么可以训练出合适的权重参数，最后描述基于CNN卷积神经网络的人脸识别。

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AI算法通过照片识别同性恋准确率超过人类，斯坦福大学研究惹争议

本文转载自机器之心 2016 年，上海交通大学的一篇论文《基于面部图像的自动犯罪概率推断》引起了极大的争议，被贴上了「歧视」的标签。近日，斯坦福大学在《Journal of Personality a

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AI算法通过照片识别同性恋准确率超过人类，斯坦福大学研究惹争议

机器之心报道参与：李亚洲、李泽南 2016 年，上海交通大学的一篇论文《基于面部图像的自动犯罪概率推断》引起了极大的争议，被贴上了「歧视」的标签。近日，斯坦福大学在《Journal of Perso

基于YOLOv2和传感器的多功能门禁系统

设计基于 YOLOv 2 的人脸识别门禁系统，主要由成品模块组成。具体包含：K210 Maix Bit、配套24PIN DVP 摄像头及 LCD 屏、SG90舵机、HC-SR501人体红外感应模块、MFRC-522射频模块、HC-05蓝牙模块、有源蜂鸣器、32G SD 内存卡及读卡器、4位独立按键。

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处理筛选CelebA人脸数据集

CalebA人脸数据集（官网链接）是香港中文大学的开放数据，包含10,177个名人身份的202,599张人脸图片，并且都做好了特征标记，这对人脸相关的训练是非常好用的数据集。

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JavaCV人脸识别三部曲之三：识别和预览

-若真如上图所示，那么显然confidence越小，是郭富城的可能性就越大了，接下来再去找一些权威的说法：

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基于PaddlePaddle实现的快速人脸识别模型

本项目参考了ArcFace的损失函数，同时参考了PP-OCRv2模型结构，意在开发一个模型较小，但识别准确率较高且推理速度快的一种人脸识别项目，该项目训练数据使用emore数据集，一共有85742个人，共5822653张图片，使用lfw-align-128数据集作为测试数据。

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人脸对齐之GBDT(ERT)算法解读

1.概述文章名称：One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees 文章来源：2014CVPR 文章作者：Vahid Kazemi ，Josephine Sullivan 简要介绍： One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees算法（以下简称GBDT）是一种基于回归树的人脸对齐算法，这种方法通过建立一个级联的残差回归树（GBD

AI魔幻行为大赏：细数机器视觉的9大应用场景

导读：本文主要介绍了机器视觉的主要应用场景，目前绝大部分数字信息都是以图片或视频的形式存在的，若要对这些信息进行有效分析利用，则要依赖于机器视觉技术的发展，虽然目前已有的技术已经能够解决很多问题，但离解决所有问题还很遥远，因此机器视觉的应用前景还是非常广阔的。

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AI魔幻行为大赏：细数机器视觉的9大应用场景

导读：本文主要介绍了机器视觉的主要应用场景，目前绝大部分数字信息都是以图片或视频的形式存在的，若要对这些信息进行有效分析利用，则要依赖于机器视觉技术的发展，虽然目前已有的技术已经能够解决很多问题，但离解决所有问题还很遥远，因此机器视觉的应用前景还是非常广阔的。

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java和vue学生定位打卡小程序人脸识别打卡系统源码网站学生考勤系统

学生在规定的地点范围内进行人脸识别打卡小程序，也可以进行请假，教师在小程序端发布要上的课程以及定位教室和指定范围内可以打卡。同时还展示学生的考勤信息。管理员进行教师学生管理，采集人脸信息，分配课程等。

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Android 人脸识别之人脸注册

作者：junerver 链接：https://www.jianshu.com/p/ca3a12bc4911 引言人脸识别这件事想来早已经不新鲜，在 Android 中的应用也并不广泛，所以网上相关资料乏善可陈。但是在面对特殊的应用场景时，人脸识别的功能还是有一定的用处的，比如在考勤领域。网上能搜到的很多示例比较多的是基于科大讯飞或者face++实现的，其中有一个示例做的非常漂亮，推荐大家看一看，SwFace：https://github.com/tony-Shx/Swface。该项目基于讯飞SDK实现

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人脸识别 | Java 实现 AI人工智能技术 - 人脸识别-附源码

一是这几天确实比较忙，工作是饭碗，不能砸了吧，不然康哥吃啥，孩子的奶粉又得买了。靠工资肯定不够奶粉啊，还得有自己的一些其他项目，您说对吧，另外还在总结《SpringBoot2.x企业实战教程》，这本电子书从入门到实战项目，总共20章，此处就不具体说了，等写完之后，再来吹吧。总之最近有点忙。

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