CNN+BLSTM+CTC的训练布置套件

完全手写的CNN代码，没有用任何框架和三方库，基于matlab的完满代码，运行效率很高，作为初学者转的必备，课运行！！！！！！！！！！一切框架来自手写！！！！

本人编写的cnn图像识别代码，可以输出训练集准确度，并且可以保存模型

用cnn回归进行的图像配准，比传统图像配准算法更快更精确的得到配准参数

网络安全kdd99数据集写论文做试验公用

针对海面背景舰船目标单一波段图像识别率低的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的融合识别方法。
该方法提取可见光、中波红外和长波红外3个波段舰船目标特征进行融合识别。
模型次要分为3个步骤：通过设计的6层CNN,同时对三波段图像进行特征提取;利用基于互信息的特征选择方法对串联的三波段特征向量按照重要性进行排序,并按照图像清晰度评价指标选取固定长度的特征向量作为目标识别依据;通过额外的2个全连接层和输出层进行回归训练。
采用自建的三波段舰船图像数据库进行模型的训练和测试,共包含6类目标,5000余张图像。
实验结果表明,本文方法识别率达到84.5%,与单波段识别方法相比有明显提升。

目录第一章引言 11.1图像质量评价的定义 11.2研究对象 11.3方法分类 21.4研究意义 3第二章历史发展和研究现状 42.1基于手工特征提取的图像质量评价 42.1.1基于可视误差的“自底向上”模型 42.1.1.1Daly模型 42.1.1.2Watson’sDCT模型 52.1.1.3存在的问题 52.1.2基于HVS的“自顶向下”模型 52.1.2.1结构相似性方法 62.1.2.2信息论方法 82.1.2.3存在的问题 92.2基于深度学习的图像质量评价 102.2.1CNN模型 102.2.2多任务CNN模型 122.2.3研究重点 15第三章图像质量评价数据集和功能指标 163.1图像质量评价数据集简介 163.2图像质量评价模型功能指标 17第四章总结与展望 194.1归纳总结 194.2未来展望 19参考文献 21第一章引言随着现代科技的发展，诸如智能手机，平板电脑和数码相机之类的消费电子产品快速普及，已经产生了大量的数字图像。
作为一种更自然的交流方式，图像中的信息相较于文本更加丰富。
信息化时代的到来使图像实现了无障碍传输，图像在现代社会工商业的应用越来越广泛和深入，是人们生活中最基本的信息传播手段，也是机器学习的重要信息源。
图像质量是图像系统的核心价值，此外，它也是图像系统技术水平的最高层次。
但是，对图像的有损压缩、采集和传输等过程会很容易导致图像质量下降的问题。
例如：在拍摄图像过程中，机械系统的抖动、光学系统的聚焦模糊以及电子系统的热噪声等都会造成图像不够清晰；
在图像存储和传输过程中，由于庞大的数据量和有限通讯带宽的矛盾，图像需要进行有损压缩编码，这也会导致振铃效应、模糊效应和块效应等图像退化现象的出现。
所以，可以说图像降质在图像系统的各个层面都会很频繁地出现，对图像质量作出相应的客观评价是十分重要且有意义的。
为了满足用户在各种应用中对图像质量的要求，也便于开发者们维持、控制和强化图像质量，图像质量评价（ImageQualityAssessment，IQA）是一种对图像所受到的质量退化进行辨识和量化的

基于CNN，有GUI界面。
基于tensorflow，有数据集，已划分训练集，测试集，训练集已做标签.直接运转demo.py，按需下载需要包即可运转。

在Keras对手写数字mnist测试完以后用来尝试做本人的特征矩阵和标签

博客地址：https://blog.csdn.net/wen_fei/article/details/80261047人脸识别源代码，包括使用opencv、dlib和cnn实现的人脸检测、opencv实现的人脸对齐以及vgg-face的人脸特征提取等，最后余弦函数计算类似度，并提供flask部署代码，可以放在服务器上远程调用

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。