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Source channel @githubredteam · Post #84692 · 5月18日

🚨 GitHub 监控消息提醒 🚨发现关键词:#漏洞#EXP#POC#验证#检测 📦项目名称:LicensePlateRecognitionAndBillingSystem 👤项目作者:Jackji001 🛠开发语言: Python ⭐Star数量: 0 | 🍴Fork数量: 0 📅更新时间: 2026-05-18 13:55:24 📝项目描述: 车牌识别与计费系统是集计算机视觉与自动化技术于一体的智能管理平台。系统通过高清摄像头与深度学习算法精准识别车牌,自动记录车辆进出时间,并结合预设规则实时计算费用。支持微信、支付宝等无感支付,实现停车场与收费站“无人值守”及快速通行。该系统有效降低了人工成本,杜绝收费漏洞,全面提升了交通管理的数字化与智能化水平。 🔗点击访问项目地址

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ALL About RSS

@AboutRss · Post #876 · 2020/11/19 01:00

FeedIt trainable RSS reader 登陆 iOS APP Store 频道提及过的机器学习型 #RSS阅读器#FeedIt 在其安卓版和线上版后发布了 #iOS 版: https://apps.apple.com/us/app/feedit-rss-reader/id1538541609 发现于 https://twitter.com/RSSCircus/status/1328955086152806401

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@AboutRss · Post #840 · 2020/10/13 01:00

FeedIt :利用机器学习进行文章喜好排序的在线 #RSS阅读器 还记得在 Reddit 上看到个贴,说 Ta 唯一不喜欢 RSS 订阅的一点是:阅读器把所有文章一视同仁,不能告诉 Ta 哪个重要、哪个不重要。回帖里自然有人教育道:RSS 订阅的特色就是没有谁帮你决定哪个重要、哪个不重要。 当然,该帖里也提到,除了关键词过滤或给 Feeds 按重要程度分组外,有几家阅读器可以给文章打分,并以分数改变其排序。比如 #TTRSS 的 Scoring 。 现在,更 fancy 的来了。 #FeedIt 让你可以通过给文章以及文章关键词打“赞”和“踩”来用机器学习训练阅读器对你喜好的把握;一段时日之后,就可以让阅读器按你的喜好来给文章排序了。对于那些订阅很多 Feeds 的玩家,说不定也是条路。 官网在此,自带 #Android App : https://feedit.sk/ 发现于 Reddit 。到底是高大上还是本末倒置,欢迎留言讨论。