蚂蚁课堂二期、三期VIP课程视频，本人也在看二期视频，主要是老余一个人讲，感觉还挺有激情的。
大家可以学习学习

本讲义是李炎恢的关于bootstrap的公开课教程（2015年）配套讲义，共有25个部分，详细讲述了bootstrap的使用方法和技巧，强烈推荐想学习bootstrap的同学使用。
配合视频更佳。
部分目录如下：第1章Bootstrap介绍、第2章排版样式、....、第20章项目实战--案例和关于[7]

单词复习单词复习Django+MySQL+哈巴狗+JSPython3.7以上Django3MySQL8/SQLite3演示二月的时候简单录了一个DEMO视频，上传到了，欢迎康康。
还有一个，可以先一下。
在线体验的版本对应的master分支，现在交替显示的是ben分支（开发分支）百度网盘对于不熟悉这个网站的同学，可以直接去下载，密码：l3g6。
导入数据库操作请看常规（或）。
另：国内打开这个网页可能回稍慢，请耐心一些dbq资瓷一下呗:face_savoring_food:如果觉得还不错的话，不如在右上方点个stars:glowing_star:呗（￣▽￣）〜_如果童鞋有兴趣的话希望可以一​​起开发新功能呀

matlab实现视频中动态目标跟踪，内含视频片段，源代码，经本人验证绝对可用！

实现了用RTSP协议接入已有流媒体平台或摄像机的视频，通过转码后用WebRTC进行播放，只要支持WebRTC的浏览器或移动端都可以使用。
用WebRTC播放监控视频可以处理高版本浏览器不支持插件的情况，且比rtmp、HLS的实时性更高。

黑苹果老掉牙的显卡IntelGMAX4500MHD（即GL40/GM45/GM47/GS45）想装新版macOS？？有福音啦！！该驱动笔记本专用（有台式机专用的，删了，在这里不发了，大家找一下能找到的！）亲测OSXElCapitan（10.11.6）、macOSSierra（10.12.4）、OSXYosemite（10.10.5）、macOSHighSierra（10.13.6）可用！当然相同系统的不同小版本按说没问题！10.9以下就不说了，一是太古董，二来我发现这显卡10.9以下免驱！驱动后睡眠无箭头（正常）、QQ截图无箭头、分辨率正常、可调亮度（小太阳）、关机正常、重启正常（解决了关机变重启问题）、144MB显存。
但是！加此驱动并不代表万事大吉。
此驱动在10.10以上（Yosemite、ElCapitan、macOSSierra、HighSierra）表现并不好。
问题如下：1、开机、全屏视频闪屏（最最严重的问题，看视频不全屏没事、正常看）加最新Fixup驱动无效。
2、Dock、菜单不透明。
3、显存不对（任何显存均显示144MB，我是64MB！）如果大家发现了上述问题解决方法，请评论区留言！谢谢！虽然该驱动不完美，总比没有强！至少能看视频（不全屏）、浏览网页不闪屏了，分辨率和Windows一样了！10.9以下如果不免驱也可以试试，但不一定能用！

人脸检测作为物体检测问题的一个特例,长期以来一直备受关注,已经开始广泛应用到全新人机界面、基于内容的检索、基于目标的视频压缩、数字视频处理、视觉监测等许多领域。
本论文研究的是如何准确地在复杂背景的灰度或彩色图像中测人脸,同时验证了结合肤色等多种信息融合的方法是提高检测速度的有效途径之一。
利用目前较为流行的AdaBoost算法的一个改进算法——GentleAdaBoost算法,设计实现了以这个算法为核心的快速人脸检测系统,系统分训练和检测两部分,训练的最终目的就是得到一多层分类器结构,人脸检测的效率和检测速度在很大程度上是由这种结构形式决定的。
通过一系列的比较得出样本选取、特征选取、核心算法等很多因素影响着多层分类器的结构形式。

这个程序是用C++语言编写的远程监控系统，有兴趣的朋友可以参考一下，里面重点是附加了说明和结构图，内容比较丰富

├─1.计算机视觉简介、环境准备(python,ipython)│computervsion.pdf│CS231introduction.pdf│├─2.图像分类问题简介、kNN分类器、线性分类器、模型选择│2.图像分类简介、kNN与线性分类器、模型选择.mp4│2.初识图像分类.pdf│├─3.再谈线性分类器│3.再谈线性分类器.mp4│再谈线性分类器.pdf│├─4.反向传播算法和神经网络简介│.反向传播算法和神经网络简介.pdf│4.反向传播算法和神经网络简介.mp4│├─5.神经网络训练1│5.-神经网络训练1.pdf│5.神经网络训练1.mp4│├─6.神经网络训练2、卷积神经网络简介│6.神经网络训练2.mp4│神经网络训练2.pdf│├─7.卷积神经网络│7.卷积神经网络.mp4│Lession7.pdf│├─8.图像OCR技术的回顾、进展及应用前景│8.图像OCR技术的回顾、进展及应用前景.mp4│PhotoOCR_xbai.pdf│└─9.物体定位检测物体定位检测.pdf│├─10.卷积神经网络可视化│.卷积神经网络可视化.pdf│10.卷积神经网络可视化.mp4│├─11.循环神经网络及其应用│11.循环神经网络及其应用.mp4│循环神经网络.pdf│├─12.卷积神经网络实战│12.卷积神经网络训练实战.mp4│卷积神经网络实战.pdf│├─13.常见深度学习框架介绍│常见深度学习框架介绍.pdf│├─14.图像切割│14.图像切割.mp4

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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。