资源包括myeclipse开发的源代码（亲测可用，这学期才做的），课程设计文档，UML图，需求分析，软件测试报告，数据库设计。
开发平台：myeclipse+MySQL+tomcat总体思路：1）前端采用了ACE框架，该框架的有点就是UI设计非常具有美感2）后台使用了javaweb，主要是jsp+mvc+servlet分层思想实现，每一个功能都是通过javabean获取前台页面的数据，传递给servlet，然后进一步通过service层与dao数据库层的交互进行功能数据的处理，处理结果通过bean返回给jsp页面进行显示，在显示时还结合使用了jstl和el表达式。
3）最后使用tomcat服务器和Google浏览器进行web工程的部署和前端页面的调试，而后台设计思想是通过myeclipse编码调试，分别为dao层、damain层、exception层、formbean层、service层、utils工具层、controler层、ui层及junit层。
4）其他细节：数据库连接使用了配置文件jdbc.properties，前后台数据的显示使用了json进行传输。

内容包含了四个方面，SSM前言，MyBatista3，Spring4和SpringMVC4，里面包含SSM和SSH的整合.

免责声明这是的经过修改的存储库。
请参阅原始存储库以获取更多详细信息。
联合身体分析和姿势估计网络（JPPNet）梁晓丹，龚科，沉和林亮，“观察人：联合的身体分析和姿势估计网络和一个新的基准”，T-介绍JPPNet是人类解析和姿态估计建立在之上的国家的艺术深度学习方法。
这个新颖的联合人类解析和姿态估计网络在端到端框架中结合了多尺度特征连接和迭代位置细化，以研究有效的上下文建模，然后实现彼此互利的解析和姿态任务。
这个统一的框架为人类分析和姿势估计任务实现了最先进的性能。
此发行版为T-PAMI2018接受的中报告的关键模型成分提供了一个公开可用的实现。
我们通过探索一种新颖的

最近学习了一下mybatis结合网上的一些列子搭建的一个网站的框架，前端显示用的velocity引擎，数据访问使用mybatis+oracle，视图访问控制springmvc，框架主要包括一些基本的增删改操作以及拦截器，项目介绍地址:http://blog.csdn.net/u014378474/article/details/47336811！！

说明文档在压缩包里哈！以下是简介，更多说明请自己下载慢慢研究，开发人员必须具备^_^！myBase使用自己独特的数据库来存储一个树形框架。
您可以向这个框架中插入项目，并以您喜欢的任何方式来组织他们。
每一个项目可以包含RTF文本，附件和与其它项目之间的随意链接。
这种树形框架很灵活，所以您可以在单个数据库中存储任何类型的信息。
通过一个小的程序内核和一定数量的插件和组件，您可以拥有一个：个人知识库，演示工具，电子书，HTML生成器，日程表，客户管理工具，Web收集器，记事本，地址簿，相册，日记本，收藏家，文件管理器，RTF编辑器，可以独立运行的数据库等等。

本次项目开发主要实现一个购物街的电商系统，在原型系统的基础上实现用户与系统的交互。
项目的开发有两种开发方案：使用Servlet实现系统的核心控制、使用框架实现系统的开发。
在开发初期使用servlet进行开发，熟悉web编程的环境以及系统开发的逻辑开发。
使用Servlet完成系统的核心部分后，使用SSM框架对系统进行系统开发，其中springMvc用于实现对用户提交表单的逻辑处理,spring为中间层实现controller层与Dao层的交互，mybaits实现对数据库的操作，各层之间的耦合度较小。
该系统实现了用户的注册登录、商品信息的模糊查询、查看商品详情、加入购物车、确认购物车的订单、提交订单以及用户的后台数据管理等功能。
在系统的开发中使用EL表达式JSTL标签库代替JSP页面中数据访问时的复杂编码。
使用session记录用户的登录信息以及购物车信息。
用户登录后将登录信息保存在session中，如果用户登录后在每一个页面显示用户名。
使用cookie事实现用户的自动登录。
也即用户登录后会将登录信息保存在cooike中，当用户访问购物主页面时，如果cookie中含有用户的信息，则可直接进行访问，而无需进行登录。
使用ajax实现用户注册时的用户名查重。

闲来无事最近写了一个全新的爬虫框架WebMagic整合springboot的爬虫程序，不清楚WebMagic的童鞋可以先查看官网了解什么是Webmagic，顺便说说用springboot时遇到的一些坑

在2005年CVPR上，来自法国的研究人员NavneetDalal和BillTriggs提出利用Hog进行特征提取，利用线性SVM作为分类器，从而实现行人检测。
而这两位也通过大量的测试发现，HOG+SVM是速度和效果综合平衡性能较好的一种行人检测方法。
后来，虽然很多研究人员也提出了很多改进的行人检测算法，但基本都以该算法为基础框架。
因此，HOG+SVM也成为一个里程表式的算法被写入到OpenCV中。
在OpenCV2.0之后的版本，都有HOG特征描述算子的API，而至于SVM，早在OpenCV1.0版本就已经集成进去

crmeb前端模板电脑端PC商城源码，用于crmeb商城的前端模板，源码完整，版权归原公司所有，该源码仅供大家学习参考之用，请勿用于商业用途。
CRMEB单商户v4.0.3基于Thinkphp6.0+vue+mysql+redis开发砍价，拼团，秒杀，优惠券等营销功能齐全。
前后台全部采用前后端分离式开发前端框架为uni-app,多端合一首页页面后台可视化编辑操作，后台采用iview框架H5端与小程序端数据互通，PC后台管理

目录：第一章绪论1·1生物视觉通路简介1·2Marr的计算视觉理论框架1·3本书各章内容简介1·4计算机视觉的现状与阅读本书需注意的问题思考题参考文献第二章边缘检测2·1边缘检测与微分滤波器2·2边缘检测与正则化方法2·3多尺度滤波器与过零点定理2·4最优边缘检测滤波器2·5边缘检测快速算法2·6图像低层次处理的其他问题思考题参考文献第三章射影几何与几何元素表达3·1仿射变换与射影变换的几何表达3·2仿射坐标系与射影坐标系3·3仿射变换与射影变换的代数表达3·4不变量3·5由对应点求射影变换3·6点3·7指向和方向3·8平面直线及点线对偶关系3·9空间平面及点面对偶关系3·10空间直线3·11二次曲线与二次曲面思考题参考文献第四章摄像机定标4·1线性模型摄像机定标4·2非线性模型摄像机定标4·3立体视觉摄像机定标4·4机器人手眼定标4·5摄像机自定标技术思考题参考文献第五章立体视觉5·1立体视觉与三维重建5·2极线约束5·3对应基元匹配5·4射影几何意义下的三维重建思考题参考文献第六章运动与不确定性表达6·1欧氏平面上的刚体运动6·2欧氏空间中的刚体运动6·3不确定性的描述6·4不确定性的运算6·5不确定性运算的几个例子6·6三维直线段的不确定性6·7不确定性的显示思考题参考文献第七章基于光流场的运动分析7·1光流场和运动场7·2光流的约束方程7·3微分技术7·4其他方法7·5基于光流场的定性运动解释思考题参考文献第八章长序列运动图像特征跟踪8·1引论8·2参数估计理论初步8·3特征运动模型8·4特征跟踪的阐述8·5匹配8·6实际应用中需要考虑的问题思考题参考文献第九章基于二维特征对应的运动分析9·1极线方程和本质矩阵9·2基于点匹配的运动计算9·3图像是一个空间平面的投影时的运动计算9·4基于直线匹配的运动计算9·5基本矩阵的估计思考题参考文献第十章基于三维特征对应的运动分析10·1由三维点匹配估计运动10·2不需显式匹配的方法10·3从三维直线匹配估计运动10·4从平面匹配估计运动10·5二维-三维的物体定位思考题参考文献第十一章由图像灰度恢复三维物体形状11·1辐射度学与光度学11·2光照模型11·3由多幅图像恢复三维物体形状11·4由单幅图像恢复三维物体形状思考题参考文献第十二章建模与识别12·1CAD系统中的三维模型表达12·2曲线与曲面的表达12·3三维世界的多层次模型12·4由二维图像建模12·5识别的一般原则——问题与策略12·6特征关系图匹配12·7“假设检验”识别方法思考题参考文献第十三章距离图像获取与处理13·1距离传感器13·2数据预处理13·3深度图分割思考题参考文献第十四章计算机视觉系统体系结构讨论与展望14·1计算机视觉系统的基本体系结构14·2视觉系统体系结构讨论14·3主动视觉14·4计算机视觉的应用展望参考文献附录A实验数据及参考结构A·1图像的格式A·2摄像机定标A·3立体视觉A·4基于光流场的运动分析A·5长序列运动图像特征跟踪A·6基于二维特征对应的运动分析A·7基于三维特征对应的运动分析

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。