基于HOG特征提取的图像分类器，HOG的核心思想是所检测的局部物体外形能够被光强梯度或边缘方向的分布所描述。
通过将整幅图像分割成小的连接区域称为cells，每个cell生成一个方向梯度直方图或者cell中pixel的边缘方向，这些直方图的组合可表示出所检测目标的目标）描述子。
为改善准确率，局部直方图可以通过计算图像中一个较大区域称为block的光强作为measure被对比标准化，然后用这个measure归一化这个block中的所有cells.这个归一化过程完成了更好的照射/阴影不变性。
通过将整幅图像分割成小的连接区域称为cells，每个cell生成一个方向梯度直方图或者cell中pixel的边缘方向，这些直方图的组合可表示出所检测目标的目标）描述子。
为改善准确率，局部直方图可以通过计算图像中一个较大区域称为block的光强作为measure被对比标准化，然后用这个measure归一化这个block中的所有cells.这个归一化过程完成了更好的照射/阴影不变性。
2023/12/16 11:58:32
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这是我在做项目时，给下一届接手的人写的一个关于Eigen库的快速上手手册，主要是针对于项目的应用来写的。
当时使用Eigen库的目的是，将Matlab写的，LPCC和MFCC两种声音识别算法，十字形声阵列的MUSIC定位算法，和SVM分类器算法，转换成C++然后移植到到ARM处理器上（操作系统级上的并不是裸机）。
而使用Eigen库的原因就是，其能够在编译时进一步优化，而且只需导入头文件即可进行调用，而不像其他的一些库需要安装那么麻烦。
这篇使用说明是在2016年7月14日完成的。
下面就是关于Eigen矩阵库的使用说明。
当时使用Eigen库的目的是，将Matlab写的，LPCC和MFCC两种声音识别算法，十字形声阵列的MUSIC定位算法，和SVM分类器算法，转换成C++然后移植到到ARM处理器上（操作系统级上的并不是裸机）。
而使用Eigen库的原因就是，其能够在编译时进一步优化，而且只需导入头文件即可进行调用，而不像其他的一些库需要安装那么麻烦。
这篇使用说明是在2016年7月14日完成的。
下面就是关于Eigen矩阵库的使用说明。
2023/12/11 4:13:24
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一种基于AdaBoost的SVM分类器，有具体的算法步骤，可以编程实现，对于初步研究机器学习的人很有帮助哦
2023/12/6 7:07:10
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Spring-Boot集成Neo4j并利用Spark的朴素贝叶斯分类器实现基于电影知识图谱的智能问答系统
2023/12/3 10:24:18
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对于传统的基于高阶累积量调制信号识别已经较为成熟，从基本的单混合信号出发，提取合适的特征参数设计相应的分类器，实现单混合信号的识别，现在达到了一个较高的识别率。
具有一定的工程意义，本资源主要包括一些基本的高阶累积量代码实现，和一些基于高阶累积量来实现的混合信号识别的文献，对于入门学习高阶累积量和信号识别具有一定的指导意义。
具有一定的工程意义，本资源主要包括一些基本的高阶累积量代码实现，和一些基于高阶累积量来实现的混合信号识别的文献，对于入门学习高阶累积量和信号识别具有一定的指导意义。
2023/12/1 16:48:42
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第1章p神经网络的数据分类——语音特征信号分类1第2章bp神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11第3章遗传算法优化bp神经网络——非线性函数拟合21第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36章基于bp_adaboost的强分类器设计——财务预警建模45章pid神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54章rbf网络的回归——非线性函数回归的实现65章grnn的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73章离散hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81章离散hopfield
2023/11/30 12:27:01
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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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