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了解 Sang Shin
Sang Shin 目前是 Sun Microsystems 的技术架构师、咨询师和技术传道士。他面向全球的开发者听众讲解与 Java 和 Solaris 相关的技术。他目前在波士顿地区工作，主要负责技术推广和咨询工具，包括一些重要的 Java 技术的传道和咨询工具，如 Java EE（以前叫做 J2EE）、Java SE（以前叫做 J2SE）、Java ME（以前叫做 J2ME），Web 层框架和技术，如 JavaServer Faces（JSF）、Struts 和 AJAX，以及 SOA 和 Web 服务技术。他还经常讲解 NetBeans IDE 和平台。他经常在各种技术会议上针对这些主题进行演讲。
Sang Shin 已经在 Sun Microsystems 工作了许多年，致力于各种研究和工程项目，主要负责数据通信、网络互连、因特网和 Java 相关领域。在加入 Sun 之前，他曾在几个刚刚起步的公司里从事过许多工程和管理工作。在闲暇时，他还在马萨诸塞州的 Brandeis 大学 讲授几门软件工程课程（使用 Jini 网络技术进行分布式编程、使用 XML 和 Java 编程语言进行 Web 服务编程、XML）。目前，他免费在线讲授 激情 J2EE 编程！ 和 激情 Ajax 编程！ 课程。他还参与编写了《高级计算机》（马里兰大学，2005 年出版）一书。
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STC12C5A通过GPS模块获取当前定位信息，如果车辆发生异常震动或车主打来电话（主动请求定位），将通过GSM发送一条定位短信到车主手机，车主点击链接默认打开网页版定位，如果有安装高德地图APP将在APP中打开并展示汽车当前位置 GPS模块可以使用多家的GPS模块，需要注意的是，当前程序对应的是GPS北斗双模芯片，故只解析 GNRMC数据，如果你使用GPS芯片则应改为GPRMC数据即可。 系统在初始化的时候会持续短鸣，每初始化成功一部分后将长鸣一声，如果持续短鸣很久（超过20分钟），建议通过串口助手查看系统输出的调试信息，系统串口默认输出从初始化开始的所有运行状态信息。 不过更建议你使用SIM868模块，集成GPS.GSM.GPRS，使用更加方便
基于tensorflow2.x卷积神经网络字符型验证码识别 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets）是一类深度神经网络，特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性： 卷积层（Convolutional Layer）： 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器（或称为卷积核、卷积器）在输入图像（或上一层的输出特征图）上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图，该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性（如边缘、角点等）。 通过使用多个滤波器，卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数（Activation Function）： 在卷积操作之后，通常会应用一个激活函数（如ReLU、Sigmoid或tanh）来增加网络的非线性。 池化层（Pooling Layer）： 池化层通常位于卷积层之后，用于降低特征图的维度（空间尺寸），减少计算量和参数数量，同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。 全连接层（Fully Connected Layer）： 在CNN的末端，通常会有几层全连接层（也称为密集层或线性层）。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程： CNN的训练过程与其他深度学习模型类似，通过反向传播算法和梯度下降（或其变种）来优化网络参数（如滤波器权重和偏置）。 训练数据通常被分为多个批次（mini-batches），并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用： CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用，包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据，如文本（通过卷积一维序列）和音频（通过卷积时间序列）。 随着深度学习技术的发展，卷积神经网络的结构和设计也在不断演变，出现了许多新的变体和改进，如残差网络（ResNet）、深度卷积生成对抗网络（DCGAN）等。
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