结合高光谱数据和深度学习的特点，提出一种同时考虑像素光谱信息和空间信息的深度卷积神经网络框架。
该框架主要步骤如下：首先利用主成分分析法对高光谱遥感图像进行光谱特征提取，消除特征之间的相关性，并降低特征维数，获得清晰的空间结构；
然后利用深度卷积神经网络对输入的样本进行空间特征提取；
最后通过学习到的高级特征进行回归训练
该框架主要步骤如下：首先利用主成分分析法对高光谱遥感图像进行光谱特征提取，消除特征之间的相关性，并降低特征维数，获得清晰的空间结构；
然后利用深度卷积神经网络对输入的样本进行空间特征提取；
最后通过学习到的高级特征进行回归训练
2025/1/22 10:55:54
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基于MATLAB的adaboost算法，先对训练集进行训练，然后对测试集进行测试，最后得出采用adaboost算法对样本进行处理的错误率，最后得出比较图形。
2025/1/21 11:24:47
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提取正负样本的HOG特征，目标可以是行人、车辆等等，提取的hog特征输入SVM中进行训练生成检测器，可以实现目标检测。
注：检测窗口根据目标大小进行设定。
注：检测窗口根据目标大小进行设定。
2025/1/18 19:13:07
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掌握最小二乘法求解（无惩罚项lamda的损失函数）、掌握加惩罚项（2范数）的损失函数优化、梯度下降法、共轭梯度法、理解过拟合、克服过拟合的方法(如加惩罚项、增加样本)
2025/1/18 14:19:35
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这是一个样本的实验，现将振动信号进行CEEMD分解，得到imf分量，在求imf分量的相关系数啦筛选分量，并求一个样本的信息熵特征，构造一个特征向量矩阵，然后自己选择类器进行分类。
2025/1/17 17:17:34
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语音中准确的情绪识别对于智能医疗、智能娱乐和其他智能服务等应用程序非常重要。
由于汉语语言的复杂性，汉语语音的高精度动作识别具有挑战性。
本文探讨了如何提高语音情感识别的准确性，包括语音信号特征提取和情感分类方法。
从语音样本中提取五种特征：梅尔频率倒谱系数（mfcc）、音调、共振峰、短期过零率和短期能量
由于汉语语言的复杂性，汉语语音的高精度动作识别具有挑战性。
本文探讨了如何提高语音情感识别的准确性，包括语音信号特征提取和情感分类方法。
从语音样本中提取五种特征：梅尔频率倒谱系数（mfcc）、音调、共振峰、短期过零率和短期能量
2025/1/15 18:56:50
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mquery：为恶意软件分析师提供快速的Yara查询曾经有过寻找恶意软件样本的麻烦吗？Mquery是便于分析人员使用的WebGUI，可以浏览您的数字仓库。
它可用于在眨眼间搜索TB的恶意软件：对2.1M文件的查询在，我们使用，通过ngram加速查询。
演示版即将创建公共实例，敬请期待...快速开始1.安装并启动最简单的方法是使用docker-compose：gitclone--recurse-submoduleshttps://github.com/CERT-Polska/mquery.gitcdmqueryvim.env#optional-
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2025/1/13 5:37:28
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自己训练的opencv基于haar特征的adaboost级联分类器模型，里面包含30个model，不同正负样本比例、不同层数。
2.0-2500x7500，2.1-2500x6300，2.2-2500x5000，2.3-1500x4000-hr0.99-fa0.5
2.0-2500x7500，2.1-2500x6300，2.2-2500x5000，2.3-1500x4000-hr0.99-fa0.5
2025/1/8 17:58:51
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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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