滑块验证码作为一种常见的人机验证方式，旨在防止机器人或恶意程序的自动化攻击。然而，随着计算机视觉和深度学习技术的不断发展，破解滑块验证码的技术也日益成熟。本文将详细说明破解滑块验证码的重要点、难处，并介绍一种基于yolov8训练的模型的破解过程，并展示其效果。
ChatGPT-PLUS 基于 AI 大语言模型 API 实现的 AI 助手全套开源解决方案，自带运营管理后台，开箱即用。集成了 OpenAI, Azure, ChatGLM,讯飞星火，文心一言等多个平台的大语言模型。采用 Go + Vue3 + element-plus 实现。
专注于AI聊天，通过安卓App控制云台舵机旋转，巡逻，摄像头,发现人物目标识别出目标身份，并进行交流。 主要功能：百度语音唤醒、人脸识别，目标实时检测、TTS语音合成、百度语音识别、YOLO图像目标检测
聊天服务端是一个基于框架采用Spring MVC、MyBatis、Netty和MySQL实现的聊天系统。该系统支持0单聊、1群聊、2通知和3推送功能，并且还支持文件传输。
聊天安卓端是与聊天服务端相配套的移动应用程序，用于在Android设备上进行聊天和通信。该应用程序基于Android平台开发，与聊天服务端进行数据交互，实现了0单聊、1群聊、2通知和3推送功能，并支持文件传输。
VisualDL是飞桨可视化分析工具，以丰富的图表呈现训练参数变化趋势、模型结构、数据样本、高维数据分布等
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大规模推荐算法库，包含推荐系统经典及最新算法LR、Wide&Deep、DSSM、TDM、MIND、Word2Vec、DeepWalk、SSR、GRU4Rec、Youtube_dnn、NCF、GNN、FM、FFM、DeepFM、DCN、DIN、DIEN、DLRM、MMOE、PLE、ESMM、MAML、xDeepFM、DeepFEFM、NFM、AFM、RALM、Deep Crossing、PNN
飞桨图像分类套件PaddleClas是飞桨为工业界和学术界所准备的一个图像分类任务的工具集，助力使用者训练出更好的视觉模型和应用落地
PaddleVideo是飞桨官方出品的视频模型开发套件，旨在帮助开发者更好的进行视频领域的学术研究和产业实践。基于模块化的设计，提供丰富的视频算法实现、产业级的视频算法优化与应用，包括安防、体育、互联网、媒体等行业的动作定位与识别、行为分析、智能封面、视频标注、视频打标签等，涵盖动作识别与视频分类、动作定位、动作检测、多模态文本视频检索等技术。
Easy-to-use Speech Toolkit including SOTA ASR pipeline, influential TTS with text frontend and End-to-End Speech Simultaneous Translation.
PaddleDetection的目的是为工业界和学术界提供丰富、易用的目标检测模型
Easy-to-use and powerful NLP library with Awesome model zoo, supporting wide-range of NLP tasks from research to industrial applications (Neural Search/QA/IE/Sentiment Analysis)
基于飞桨的OCR工具库，包含总模型仅8.6M的超轻量级中文OCR，单模型支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别。同时支持多种文本检测、文本识别的训练算法。
基于SpringCloud(Hoxton.SR1) + SpringBoot(2.2.5.RELEASE) 的SaaS 微服务脚手架，具有统一授权、认证后台管理系统，其中包含具备用户管理、资源权限管理、网关API、分布式事务、大文件断点分片续传等多个模块，支持多业务系统并行开发，可以作为后端服务的开发脚手架。代码简洁，架构清晰，适合学习和直接项目中使用。核心技术采用Nacos、Fegin、Ribbon、Zuul、Hystrix、JWT Token、Mybatis、SpringBoot、Redis、RibbitMQ等主要框架和中间件。
