全套的扑克牌，500*726，png格式全套

这项与事件相关的潜能（ERP）研究检查了语音识别中上下文相关说话者标准化的时间过程。
我们发现三个ERP组件，即N1（100-220毫秒），N400（250-500毫秒）和后期正向组件（500-800毫秒），它们被推测涉及（a）听觉处理，（b）说话者标准化和词汇检索，以及（c）决策过程/词汇选择。
说话人标准化可能发生在N400的时间窗口中，并且与词汇检索过程重叠。
与非语音上下文相比，无论语音上下文是否具有语义内容，它们都使收听者能够调整到讲话者的音调范围。
以这种方式，语音上下文在潜在的候选词的激活过程中诱导了更有效的说话者归一化，并导致在语音单词识别中更准确地选择了预期的单词。

本ZIP文件包含了经典的手写数字的bmp数据，共{0,1,2，……，9}10个类，每个类包含500个数据；
然后对图片进行二值化处理，采用patch来对每张image提出特征，最后设计神经网络对特征进行训练，并用得到的net来测试TestingSet，经过调解参数，测试精度可以达到95%左右。
整个实现过程是基于matlab语言的，code清晰，明了，简单易懂，绝对值得算法爱好者探究。

利用机器学习方法（分类）实现静态场景下的测试车辆检测 利用C语言或者Open_CV库，或者是MATLAB软件编写实现静态场景下的测视车辆检测。
需使用机器学习方法。
代码可以通过一个主函数直接运行出实验结果。
 Data文件夹中包含train_34x94（训练集）和test（测试集）两个文件夹。
其中，train_34x94文件夹中的数据用于训练模型，包含pos文件夹（内有550个正例样本）和neg文件夹（内有500个负例样本）；
Test文件夹中的数据用于测试。
 在Test测试集中的总体检测性能的评价指标为Recall、Precision和F-measure，写出对算法的性能评价和对实现中遇到问题的理解。

2011年，如果说行业内谈论最多、最被关注的一个词，非“云计算”莫属。
云计算经过几年的酝酿和发展正在从理论走向实践。
人们对于云计算正在从感性认识上升到理性认识，不是跟风去炒作一个概念，争辩云计算的定义，更多地关注于如何将云计算落地。
来自McAfee的安全专家最近公布了他们受博科和McAfee委托所做的网络调查。
参与该调查的共有100位IT专业人士，而且他们大部分都是500人以上大型公司内的安全方案决策者，在这项调查中发现——IT部门现在正在向虚拟化转化，而且有近一般的受访者正在计划或者已经在部署私有云了。
调查发现有62%的受访者正在计划或者已经开始着手于数据中心的升级工作，很多人之所以会这么做

ThisisasmalllibrarythatcantrainRestrictedBoltzmannMachines,andalsoDeepBeliefNetworksofstackedRBM's.TrainRBM's:%trainanRBMwithbinaryvisibleunitsand500binaryhiddenmodel=rbmBB(data,500);%visualizethelearnedweightsvisualize(model.W);Doclassification:model=rbmFit(data,500,labels);prediction=rbmPredict(model,testdata);TrainaDeepBeliefNetworkwith500,500,2000architectureforclassification:models=dbnFit(data,[5005002000],labels);prediction=dbnPredict(models,testdata);seeincludedexamplecodeformoreIcanbecontactedonandrej.karpathy@gmail.NOTE:ThiswasaclassprojectthatIworkedonfor1monthandthenabandoneddevelopmentforalmost4yearsago.Pleasedonotsendmespecificquestionsaboutissueswiththecodeorquestionsonhowtodosomething.Ionlyputthiscodeonlineinhopethatitcanbeusefultoothersbutcannotfullysupportit.Ifyouwouldlikepointerstomoreactivelymaintainedimplementations,havealookhere(https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox)ormaybehere(https://github.com/lisa-lab/DeepLearningTutorials)Sorryandbestofluck!原文：http://code.google.com/p/matrbm/

数字图像处理技术是20世纪60年代发展起来的一门新兴学科，随着图像处理理论和方法的进一步完善，使得数字图像处理技术在各个领域得到了广泛应用，并显示出广阔的应用前景。
MATLAB既是一种直观、高效的计算机语言,同时又是一个科学计算平台。
它为数据分析和数据可视化、算法和应用程序开发提供了最核心的数学和高级图形工具。
根据它提供的500多个数学和工程函数，工程技术人员和科学工作者可以在它的集成环境中交互或编程以完成各自的计算。
MATLAB中集成了功能强大的图像处理工具箱。
由于MATLAB语言的语法特征与C语言极为相似，而且更加简单，更加符合科技人员对数学表达式的书写格式，而且这种语言可移植性好、可扩展性强，再加上其中有丰富的图像处理函数，所以MATLAB在图像处理的应用中具有很大的优势。

最近一直在做订单类的项目，使用了事务。
我们的数据库选用的是MySql，存储引擎选用innoDB，innoDB对事务有着良好的支持。
这篇文章我们一起来扒一扒事务相关的知识。
事务广泛的运用于订单系统、银行系统等多种场景。
如果有以下一个场景：A用户和B用户是银行的储户。
现在A要给B转账500元。
那么需要做以下几件事：1.检查A的账户余额＞500元；
2.A账户扣除500元；
3.B账户增加500元；
正常的流程走下来，A账户扣了500，B账户加了500，皆大欢喜。
那如果A账户扣了钱之后，系统出故障了呢？A白白损失了500，而B也没有收到本该属于他的500。
以上的案例中，隐藏着一个前提条件：A扣钱和B加钱，

java实现企业员工信息管理系统完整版第一部分案例描述 案例目的 学习面向对象的主要特征和基本概念，包括类、对象、继承、封装、多态、方法的重载和重写、Java的访问修饰符与其它关键字以及集合等。
案例难度 ★★★ 案例覆盖技能点1、流程控制语句2、类、对象3、封装、继承、多态4、方法的重载、重写5、访问修饰符6、static、finally7、集合适用课程和对象 普通员工属性：员工编号、员工姓名、员工职务、请假天数、基本工资普通员工工资：在基本工资的基础上增加10%的工作餐，50%的岗位补助，200元住房补助基本工资+基本工资*0.1+基本工资*0.5+200经理属性：员工编号、员工姓名、员工职务、请假天数、基本工资经理工资：在基本工资的基础上增加20%的工作餐，50%的岗位补助，500元住房补助基本工资+基本工资*0.2+基本工资*0.5+500董事属性：员工编号、员工姓名、员工职务、请假天数、基本工资董事工资：在基本工资的基础上增加8%的工作餐，30%的岗位补助，2000元住房补助，3000元投资补助基本工资+基本工资*0.08+基本工资*0.3+2000+3000工资扣除部分，所有员工都一样无请假，基本工资全发，有请假，扣除每天平均工资*请假天数

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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。