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An easy, flexible, and accurate plate recognition project for Chinese licenses in unconstrained situations.

计算机学习资料(Java , Jvm , Linux , Mysql , Netty , Redis , Netty , Spring , SpringBoot , Mybatis , Rabbitmq ,计算机网络 , 数据结构与算法 , 设计模式 )Github网页阅读:https://guang19.github.io/framework-learning , Gitee网页版阅读: https://qsjzwithguang19forever.gitee.io/framework-learning

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基于深度学习高性能中文车牌识别 High Performance Chinese License Plate Recognition Framework.

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本项目收藏这些年来看过或者听过的一些不错的常用的上千本书籍，没准你想找的书就在这里呢，包含了互联网行业大多数书籍和面试经验题目等等。有人工智能系列（常用深度学习框架TensorFlow、pytorch、keras。NLP、机器学习，深度学习等等），大数据系列(Spark,Hadoop,Scala,kafka等)，程序员必修系列（C、C++、java、数据结构、linux，设计模式、数据库等等）

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「Java学习+面试指南」一份涵盖大部分Java程序员所需要掌握的核心知识。

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A tutorial for Kaggle's Titanic: Machine Learning from Disaster competition. Demonstrates basic data munging, analysis, and visualization techniques. Shows examples of supervised machine learning techniques.