行人检测分类器的训练,训练完可测试效果如何,注意样本的路径问题行人检测分类器的训练,训练完可测试效果如何,注意样本的路径问题
2024/9/15 3:37:16 37.85MB hog svm 行人检测 分类器训练
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零样本学习AwA的数据,可以用于零样本模型的训练和测试。




















































2024/9/14 13:38:31 117.52MB ss
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里面包括IMD分解,然后求出分解分量的能量熵。
你可以求出个各个样本的能量熵然后进行分类。
完美运行,你指的拥有。
2024/9/10 21:01:25 1.21MB matlab
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此次资源为期末Tensorflow实战项目,实现了基本的人机对战、机机对战、有10*10-4*4规格,其中样本已经训练好,但是并不是很智能,大家可以自己训练。
代码完整可运行,使用pycharm进行编写的
2024/9/9 22:15:50 3.86MB 深度学习 TensorFlow 五子棋 AlphaZero
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在matlab中,使用此工具进行样本训练和预测。
经典版本1.5,本机使用过,强力推荐。
速度略好于libsvm。
2024/9/8 19:11:16 399KB lssvm matlab 最小二乘 支持向量机
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用最大最小距离实现聚类的matlab函数,只要有样本就能实现了!!
2024/9/8 15:13:07 1KB matlab聚类
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研究深度学习和卷积神经网络的同学都知道Mnist这个数据库,它是一个手写数字的图像数据集,可以用来作为网络训练的基准测试数据库。
原版数据集是以特定格式存储的四个文件,包括乱序排列的60000个训练样本与10000个测试样本,以及它们对应的标签向量。
现将其中的图片从原文件中读取出来,重新转化为png格式,并将测试集和训练集分别按0~9进行分类,并存放在各自的子文件夹中,以便各位同学进行科研与实验之用。
原数据集下载地址为:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
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文档包含了自己利用HOG+SVM制作样本和训练分类器的软件,以及基于C++和opencv实现的HOG+SVM源代码
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水果识别所需的训练样本集以及所生成的XML文件,其中训练样本集,已经经过归一化处理之后的图片集,可以直接拿过来使用。
2024/9/7 20:02:38 15.26MB 水果识别 正负样本集 样本归一化
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡