不和谐的机器人DiscordBot是一种Discord机器人,它使用线性回归机器学习模型来帮助在Disord服务器的成员正确通知服务器的其他成员该进行“时做出适当的React。
如果邮件中包含易于重新编码或可搜索的文本片段,则首先使用regex,str.__contains__或相等性对其进行检查,然后再使用ML模型来帮助提高准确性。
ML模型是标记的唯一来源的任何消息都将与:robot_face:表情符号。
动机该机器人的动机是要使该机器人自动响应消息并在消息末尾包含多个“a”或仅'a'的消息后发布gif以响应该消息。
我都在DiscordServer中使用了这两个工具,以向其他人发出信号,该是玩《守望先锋》了。
我也想做一个基本的DiscordBot玩。
支持我帮助我摆脱Heroku免费dynos依存关系依赖安装pip3install-rrequirements.tx
2023/10/9 20:44:42 5.3MB Python
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可修改成自己数据的csv转化为tfrecord的python代码文件。
我将每个图像文件整合一起单独存储,一个图像中有多个目标存储一起,并注明如果训练自己的模型,目标检测的类别不同,需要修改此处等标记
2023/10/9 15:34:26 4KB python tfrecord csv 人工智能
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程序使用OpenCV里面自带的Haar特征分类器实现人脸的检测。
程序是通过MFC建的对话框程序,首先通过CFileDialog载入图片然后再用cvHaarDetectObjects函数进行人脸的探测。
而后在图片中把人脸用矩形标记并显示出来。
2023/10/4 5:13:30 14.44MB OpenCV 人脸检测 MFC VC
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Alexithymymia对音乐的生理React这项工作是根据。
在这里,我提供了用于复制目的的实验代码。
我还提供了针对生成的论文[要添加的doi]进行分析的数据和代码。
这项研究要求参与者分别听30秒的一系列音乐片段。
每个剪辑都有两次演示,参与者对剪辑的价位,剪辑的唤起,他们对剪辑的喜欢程度以及在聆听过程中感受到的某种情感的程度进行了评估。
使用面部肌电图和皮肤电活动从the肌和皱纹肌收集电生理数据。
连续收集该数据,并以事件标记标记每首歌曲的开头。
2023/10/1 15:26:17 8.27MB JupyterNotebook
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HTML+CSS网页设计与布局从入门到精通(PDF+源码)【作者】温谦编著【出版发行】北京市:人民邮电出版社【ISBN号】978-7-115-18339-2【页数】424【丛书名】网页制作从入门到精通系列【主题词】超文本标记语言-主页制作-程序设计-主页制作-软件工具部分阅读图书馆文献传递【中图法分类号】TP312TP393.092(工业技术>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机软件>程序语言、算法语言)【参考文献格式】温谦编著.HTML+CSS网页设计与布局从入门到精通.北京市:人民邮电出版社,【内容提要】本书紧密围绕网页设计师在制作网页过程中的实际需要和应该掌握的技术,全面介绍了使用HTML和CSS进行网页设计和制作的各方面内容和技巧。
本书共分4个部分21章和两个附录,包括网页设计基础、HTML基础、CSS基础、CSS高级技术和CSS布局技术等内容。
全书遵循Web标准,强调“表现”与“内容”的分离,抛弃了那些过时的HTML标记和属性,从更规范的角度全面、系统地介绍了网页设计制作方法与技巧。
附录收录...
2023/9/30 19:52:16 46.28MB HTML CSS 网页设计 Web开发
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本文内容包括:FIT化的解决方案FIT和JUnit测试用的FIT表格用装备进行装配查看FIT运行Acasestudy该构建了!标记团队测试结束语参考资料JUnit假定测试的所有方面都是开发人员的地盘,而集成测试框架(FIT)在编写需求的业务客户和实现需求的开发人员之间做了协作方面的试验。
这是否意味着FIT和JUnit是竞争关系呢?绝对不是!代码质量完美主义者AndrewGlover介绍了如何把FIT和JUnit两者最好的地方结合在一起,实现更好的团队工作和有效的端到端测试。
在软件开发的生命周期中,每个人都对质量负有责任。
理想情况下,开发人员在开发周期中,用像Junit和TestNG这样的测试工
2023/9/29 1:20:23 438KB 追逐代码质量:决心采用FIT
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实验1-2:熟悉form标记、CSS样式及JS的应用,1、仿照下图做一个注册网页(register.php),该页面包含一个表单,表单中包含以下信息
2023/9/28 11:37:09 16KB html
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IMM人脸数据库,该人脸数据库包括了240张人脸图片,共40个人(7女33男),每人6张人脸图片,每张人脸图片被标记了58个特征点。
2023/9/25 15:44:09 26.09MB 人脸识别 神经网络
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在过去的十年中,为了解决半监督支持向量机某一方面的特定问题,出现了很多改进版本,如针对半监督支持向量机效率低下的问题,提出了meanS3VM算法;
针对利用无标记数据时会产生性能下降的问题,提出了S4VM算法;
针对代价敏感的问题,提出了CS4VM算法。
S4VM对传统的S3VM进行了改进。
传统的S3VM基于低密度假设,它试图找到一个低密度的分界线,也就是更倾向于决策边界穿过特征空间的低密度区域。
S4VM和S3VM的不同点在于,S3VM试图把注意力集中在一个最优的低密度分界线上,而S4VM则同时关注多个可能的低密度分界线。
本算法给出了详细的S4VM算法,并附一demo展示效果,加深理解
2023/9/22 16:20:42 274KB S4VM,支持向量机
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在matlab上,使用基于标记的分水岭算法实现图像分割,并通过k-means算法,将分割图像进行分类。
2023/9/21 11:02:33 107KB matlab 分水岭 图像分割 k-means
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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