识别CIFAR数据集中的10类物体一、实验目标熟悉使用深度学习工具tensorflow，基于该平台对Cifar-10中的图像数据进行分类识别，在这个过程中掌握卷积神经网络的基本思想。
2023/11/7 21:03:47
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用java实现卷积神经网络，平台是eclipse，如何用eclipse导入可以参考http://blog.csdn.net/baidu_37107022/article/details/70209949，作者是http://www.cnblogs.com/fengfenggirl
2023/10/17 14:18:40
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上图视频测试链接：https://www.bilibili.com/video/BV13E411c7Mv/1.3D卷积神经网络相比于2D卷积神经网络，3D卷积神经网络更能很好的利用视频中的时序信息。
因此，其主要应用视频、行为识别等领域居多。
3D卷积神经网络是将时间维度看成了第三维。
人类行为识别的实际应用：安防监控。
（检测识别异常行为：如打架，偷东西等）监视和培训新人工作来确保任务执行正确。
（例如，鸡蛋灌饼制作程序：和面，擀面团，打鸡蛋，摊饼等动作）判断检测食品服务人员是否按规定洗手。
自动对视频数据分类。
人类的行为识别，在实际生活环境中，在不同的场景会存在着背景杂乱、遮挡和视
因此，其主要应用视频、行为识别等领域居多。
3D卷积神经网络是将时间维度看成了第三维。
人类行为识别的实际应用：安防监控。
（检测识别异常行为：如打架，偷东西等）监视和培训新人工作来确保任务执行正确。
（例如，鸡蛋灌饼制作程序：和面，擀面团，打鸡蛋，摊饼等动作）判断检测食品服务人员是否按规定洗手。
自动对视频数据分类。
人类的行为识别，在实际生活环境中，在不同的场景会存在着背景杂乱、遮挡和视
2023/10/14 14:14:47
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针对群体情绪识别准确率的问题，结合卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM），提出一种多流CNN-LSTM网络模型学习群体情绪的静态和动态特征。
以视频序列的原始图像、视觉显著图形和叠加的光流图像分别作为三个通道的输入，利用CNN网络对空间特征和局部运动特征进行分析，得到的特征图直接输入LSTM网络，进行全局运动特征的学习。
最后连接Softmax分类器，对三个通道的Softmax输出进行加权融合，得到分类结果。
实验结果表明，模型可有效地识别四种典型的群体情绪，且识别率高于已有算法，准确度（ACC）和宏平均精度（MAP）分别最高可达82.6%、84.1%。
以视频序列的原始图像、视觉显著图形和叠加的光流图像分别作为三个通道的输入，利用CNN网络对空间特征和局部运动特征进行分析，得到的特征图直接输入LSTM网络，进行全局运动特征的学习。
最后连接Softmax分类器，对三个通道的Softmax输出进行加权融合，得到分类结果。
实验结果表明，模型可有效地识别四种典型的群体情绪，且识别率高于已有算法，准确度（ACC）和宏平均精度（MAP）分别最高可达82.6%、84.1%。
2023/9/29 1:55:43
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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