使用VB语言编写的打字游戏，搜罗残缺的VisualStudio2010工程，内含源代码以及法度圭表标准文件，能够直接掀开编译变更代码削减成果。
含有计时，准确率统计，停息，下场记实等成果。

基于机械学习的感情阐发，约莫实现，可展现准确率、准确率、召回率、F1值

書中机器学习(特别是在分类)中一个令人惊讶的常见问题，出现于每个类别的观测样本不成比例的数据集中。
普通的准确率不再能够可靠地度量功能，这使得模型训练变得更加困难。
不平衡类别使得“准确率”失去意义。

基于提高红外图像行人检测准确率的目的，提出了一种基于多特征的红外行人检测算法。
首先提取训练样本的梯度方向直方图特征和强度自类似性特征，利用二者相结合得到联合特征训练支持向量机（SVM），之后利用滑动窗口法対整幅红外图像进行遍历，用训练好的SVM进行分类检测。
在LSIFarInfraredPedestrianDataset数据库上实验证明，基于多特征的检测方法相较于单一特征的方法提高了红外行人检测的精度，降低了误检率和漏检率。

文本挖掘tmSVM开源项目集成libSVM和liblinear包含Python和Java两种版本带PDF源码参考文档简介文本挖掘无论在学术界还是在工业界都有很广泛的应用场景。
而文本分类是文本挖掘中一个非常重要的手段与技术。
现有的分类技术都已经非常成熟，SVM、KNN、DecisionTree、AN、NB在不同的应用中都展示出较好的效果，前人也在将这些分类算法应用于文本分类中做出许多出色的工作。
但在实际的商业应用中，仍然有很多问题没有很好的解决，比如文本分类中的高维性和稀疏性、类别的不平衡、小样本的训练、Unlabeled样本的有效利用、如何选择最佳的训练样本等。
这些问题都将导致curveofdimension、过拟合等问题。
这个开源系统的目的是集众人智慧，将文本挖掘、文本分类前沿领域效果非常好的算法实现并有效组织，形成一条完整系统将文本挖掘尤其是文本分类的过程自动化。
该系统提供了Python和Java两种版本。
主要特征该系统在封装libsvm、liblinear的基础上，又增加了特征选择、LSA特征抽取、SVM模型参数选择、libsvm格式转化模块以及一些实用的工具。
其主要特征如下：封装并完全兼容*libsvm、liblinear。
基于Chi*的featureselection见feature_selection基于LatentSemanticAnalysis的featureextraction见feature_extraction支持Binary,Tf,log(tf),Tf*Idf,tf*rf,tf*chi等多种特征权重见feature_weight文本特征向量的归一化见Normalization利用交叉验证对SVM模型参数自动选择。
见SVM_model_selection支持macro-average、micro-average、F-measure、Recall、Precision、Accuracy等多种评价指标见evaluation_measure支持多个SVM模型同时进行模型预测采用python的csc_matrix支持存储大稀疏矩阵。
引入第三方分词工具自动进行分词将文本直接转化为libsvm、liblinear所支持的格式。
使用该系统可以做什么对文本自动做SVM模型的训练。
包括Libsvm、Liblinear包的选择，分词，词典生成，特征选择，SVM参数的选优，SVM模型的训练等都可以一步完成。
利用生成的模型对未知文本做预测。
并返回预测的标签以及该类的隶属度分数。
可自动识别libsvm和liblinear的模型。
自动分析预测结果，评判模型效果。
计算预测结果的F值、召回率、准确率、Macro,Micro等指标，并会计算特定阈值、以及指定区间所有阈值下的相应指标。
分词。
对文本利用mmseg算法对文本进行分词。
特征选择。
对文本进行特征选择，选择最具代表性的词。
SVM参数的选择。
利用交叉验证方法对SVM模型的参数进行识别，可以指定搜索范围，大于大数据，会自动选择子集做粗粒度的搜索，然后再用全量数据做细粒度的搜索，直到找到最优的参数。
对libsvm会选择c,g(gamma)，对与liblinear会选择c。
对文本直接生成libsvm、liblinear的输入格式。
libsvm、liblinear以及其他诸如weka等数据挖掘软件都要求数据是具有向量格式，使用该系统可以生成这种格式：labelindex:valueSVM模型训练。
利用libsvm、liblinear对模型进行训练。
利用LSA对进行FeatureExtraction*，从而提高分类效果。
开始使用QuickStart里面提供了方便的使用指导如何使用该系统可以在命令行（Linux或cmd中）中直接使用，也可以在程序通过直接调用源程序使用。
在程序中使用。
#将TMSVM系统的路径加入到Python搜索路径中importsyssys.path.insert(0,yourPath+"\tmsvm\src")importtms#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
tms.tms_train(“../data/binary_seged.train”)#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测tms.tms_predict(“../data/binary_seged.test”,”../model/tms.config”)#对预测的结果进行分析，评判模型的效果tms.tms_analysis(“../tms.result”)在命令行中调用#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
$pythonauto_train.py[options]../data/binary_seged.train#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测pythonpredict.py../data/binary_seged.train../model/tms.config#对预测的结果进行分析，评判模型的效果$pythonresult_anlaysis.py../tms.result上面的调用方式都是使用系统中默认的参数，更具体、灵活的参数见程序调用接口输入格式labelvalue1[value2]其中label是定义的类标签，如果是binaryclassification，建议positive样本为1，negative样本为-1。
如果为multi-classification。
label可以是任意的整数。
其中value为文本内容。
label和value以及value1和value2之间需要用特殊字符进行分割，如”\t”模型输出模型结果会放在指定保存路径下的“model”文件夹中，里面有3个文件，默认情况下为dic.key、tms.model和tms.config。
其中dic.key为特征选择后的词典；
tms.model为训练好的SVM分类模型;tms.config为模型的配置文件，里面记录了模型训练时使用的参数。
临时文件会放在“temp”文件夹中。
里面有两个文件：tms.param和tms.train。
其中tms.param为SVM模型参数选择时所实验的参数。
tms.train是供libsvm和liblinear训练器所使用的输入格式。
源程序说明src:即该系统的源代码，提供了5个可以在Linux下可以直接调用的程序:auto_train.py、train.py、predict.py为在Linux下通过命令行调用的接口。
tms.py为在程序中调用的主文件，直接通过importtms即可调用系统的所有函数。
其他文件为程序中实现各个功能的文件。
lsa_src：LSA模型的源程序。
dependence:系统所依赖的一些包。
包括libsvm、liblinear、Pymmseg在Linux32位和64位以及windows下的支持包(dll,so文件)。
tools:提供的一些有用的工具，包括result_analysis.py等。
java：java版本的模型预测程序，项目重要更新日志2012/09/21针对linux下的bug进行修正。
重新生成win和linux版本的。
2012/03/08增加stem模块，并修正了几个Bug。
2011/11/22tmsvm正式发布。
联系方式邮箱:zhzhl202@163.comThanks本系统引用了libsvm、liblinear的包，非常感谢Chih-JenLin写出这么优秀的软件。
本系统还引用了Pymmseg，非常感谢pluskid能为mmseg写出Python下可以直接使用的程序从最初的想法萌生到第一版上线，中间试验了很多算法，最终因为效果不好删掉了很多代码，在这期间得到了许多人的帮助，非常感谢杨铮、江洋、敏知、施平等人的悉心指导。
特别感谢丽红一直以来的默默支持。

录X啦V6.91.视频字幕提取功能，增加线程终止，避免由于网络因素导致崩溃2.实时转换，中英文两个选项，改成一个，自动判断3.实时转换，增加识别结果模仿输出，支持在多个环境下输出文字4.实时转换，改变翻译接口，准确率更高5.设置区域增加“百度高精度”识图、默认为关闭状态【识别效果和破解版无关】我上面随便下载的一首歌识别的，效果很一般。
可能清晰的录音会不错吧。
补丁严重报毒，害怕可以不用，补丁扔在录音啦根目录执行即可。
本补丁仅供技术交流使用，有能力请支持作者，购买正版软件！

现在论文抄袭、学术打假成为学术界、媒体关注的话题。
有的学者心存侥幸，有的学者对学术严谨性未加重视等，以至于被相关人士揭发举报，最终身败名裂。
而许多毕业生因为种种原因，并未对论文抄袭现象加以重视，最后不能顺利毕业，荒废了几年时间，得不偿失。
现在提供论文检测的机构主要来源于三大中文期刊数据库，即中国知网论文检测系统，万方论文相似性检测系统，维普通达检测系统。
现在应用较多的是中国知网和万方的检测系统，但是两者都不是免费的，其中，中国知网的费用相对高，在淘宝上一篇硕士论文的检测费用达到两百元。
介于此考虑，我在网上收集了一下，提供免费检测论文的几个网站。
虽然与权威检测机构的检测结果不一定完全一致，但肯定对论文的修改是有一定帮助的。
免费论文检测1PaperPass论文通行证网www.paperpass.org/index.aspx?f=A4BBA37525E99A492050231C7323CF76系统推出免费试用功能，通过您的手机号码即可申请。
申请成功后，您将免费获得3000字的检测量（每个手机限申请一次）。
注：由于服务器服务能力有限，网站每天（从零点计算）提供1000个用户申请免费试用，申请完为止，请您在每天的较早些时候申请，敬请谅解。
PaperPass.Org网站诞生于2007年，是全球首个中文文献相似度比对系统，运营三年来，已经发展成为最权威、最可信任的中文原创性检查和预防剽窃的在线网站。
目前在用检测版本是汲取了大量的用户意见后开发的，更新了比对算法，比对的效率和准确率大大提高，另外还增加了上传文件、下载报告、引用率统计等实用功能。
我们将继续贴近用户需求，升级比对算法，为用户提供更为专业的论文原创性检测服务。
2维普通达检测系统http://gocheck.cn/s/8059第一次成功充值之后即赠送第一次充值额度10%的积分，截止到4月1日，先注册先得哦。
维普-通达论文引用检测系统（简称VTTMS）是由重庆维普资讯有限公司与通达恒远（北京）信息技术有限公司共同研制而成，该系统结合了维普资讯的数据资源优势与通达的数据挖掘技术并成功地应用在大规模文本比对领域上的创新产品。
通过对文档关键语义片段的识别、检测，可检测出文档中存在的不当引用、过度以用，甚至是抄袭等现象，并计算出文档的引用率、复写率和自写率等重要指标，为各级论文评定、检测、发表机构提供论文评定和论文收录的检测依据。
该系统采用TONDA公司自主研发的核心算法技术，具有业内领先的检测速度。
全文比对数据库由专业的期刊数据库、广泛的web互联网数据、TONDA共享数据库和用户自建库组成，保证了比对源的专业性和广泛性。
VTTMS具备很高的实用性和易用性，自其成功研发以来，已经在全国范围内众多行业和部门得到了广泛使用，获得了高度的好评，取得了良好的口碑。
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6外文论文检测系统www.turnitin.com必杀招：智慧语料库技术+GradeMark™+专利的PeerReview，在全世界90多个国家、超过7000所高等院校应用，每天检测10万篇论文。
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文件包括凯斯西储大学轴承毛病数据，分别在负载1.2.3下的十种毛病类型，通过卷积神经网络方法对其进行毛病诊断，准确率高达99.67%，使用python语言对其进行复现，里面包括具体对应的论文。
亲测好用

【插件特色】1.文字识别领域，目前插件界，识别速度和准确率No.17000汉字，全屏识别，只需要几百毫秒，功能强劲！2.后台键鼠方面，目前插件界功能最齐全，最强悍的后台键鼠3.图色方面，高速找图找色，取色4.支持MASMCall代码嵌入执行。
资源包括：大漠接口说明CHM,大漠综合工具，答题器以及大漠后台系统等等，以及dm.dll,RegDll.dll

该材料适合学生党学习参考，主要使用知网的情感词典进行情感分析，分析准确率尚可。

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。