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  1. [置顶]本博客模板常见问题 Q & A

    使用这个博客模板的朋友们时不时会提出一些问题，我将它们以及对应的解决方案逐渐整理归纳，汇总到这一篇帖子里。

    2022/02/02 GitHub

  2. 小决定-AI分析 - 隐私政策

    小决定-AI分析 - 隐私政策声明

    2025/05/01 App-Development

  3. 小决定-AI分析 - 智能决策辅助工具

    小决定-AI分析 - 让决策更简单

    2025/05/01 App-Development

  4. 笔趣读书 - 隐私政策

    笔趣读书 - 隐私政策声明

    2024/12/26 iOS-Development

  5. 笔趣读书 - 智能小说阅读器

    笔趣读书 - 让阅读回归本质

    2024/12/26 iOS-Development

  6. NanoDet-Plus 安卓部署

    需求背景 使用流行的NCNN, DNN， MNN， SNPE， torch_c++ 等框架将主流的Yolo，Nanodet， MobileSSD等模型部署到Android设备上。 难点 当前深度学习模型多是使用python进行训练并推理运行，在实验阶段有较高的效率，但是无法直接部署到端侧设备上。并且不同的厂商结合自身硬件优势提供了不同的推理框架，从而也使得部署实现变得复杂。

    2022/09/04 Machine-Learning

  7. 快递面单信息识别

    需求背景 难点 针对快递面单信息提取需求，使用OCR 可以进行文本内容的提取（检测 & 识别 ）。但却难以分解收件人、寄件人等具体信息。并且由于不同厂商、同一厂商不同时期的面单格式可能存在较大差异，从而使得后检测识别后的内容理解&分解变得更加复杂。 解决方案 通过三阶段方法模拟人工信息检索方式： 阶段-1：搜索整个页面中目标区域锚点（收件人） 阶段-2：针对感兴趣区域（收件人）进行文本检测和识别 阶段-3：针对识别内容进行基于正则匹配实现内容分解 阶段-4：支持外部json配置和结果输出

    2022/05/14 Android

  8. 船闸危险区域监测

    船舶检测及危险警戒线状态预警。 支持基于OpenVINO，NCNN-Vulkan推理加速，支持RTSP流输入。

    2022/04/14 Android

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    DetectX

    Nanodet, NanodetPlus, Yolov5, Yolov6, Yolov7, MobileSSD etc. deployment with ncnn/dnn/mnn/SNPE/mace/Torch onto Android

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    YoloWeather

    The weather application created with Swift and Apple's weather APIs

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    YoloV8s_DetectionDoorLock

    the box door detection with YoloV8s, applied with RKNN(RK3588)

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    iReader

    The Text Reader in IOS with SwiftUI

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