实体关系抽取作为信息抽取、自然语言理解、信息检索等领域的核心任务和重要环节,能够从文本中抽取实体对间的语义关系.近年来,深度学习在联合学习、远程监督等方面上的应用,使关系抽取任务取得了较为丰富的研究成果.目前,基于深度学习的实体关系抽取技术,在特征提取的深度和模型的精确度上已经逐渐超过了传统基于特征和核函数的方法.围绕有监督和远程监督两个领域,系统总结了近几年来中外学者基于深度学习的实体关系抽取研究进展,并对未来可能的研究方向进行了探讨和展望.

Gabor滤波器纹理特征提取opencv2以上版本C++

自己写的一个结合了OPENCV的LBP特征提取，LBP特征是自己算的，OPENCV做了预处理和直方图。
打印部分按照libsvm要求的格式打印的。

经检验，方便可用，输入为一幅灰度图像，彩色图像可采用rgb2gray转换，输出为图像的15个特征，可广泛应用于图像特征提取，图像检索及图像质量评价领域！

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使用卷积神经网络，对问题进行特征提取，匹配语料库中最优问题并给出回答

利用MIT-BIH数据库中的心电图数据，首先利用matlab读取该数据波形，再对QRS波进行检测标注，有利于其后的特征提取

原文http://dataunion.org/20584.html;http://www.open-open.com/lib/view/open1440832074794.html

《精通图像处理经典算法（MATLAB版）》以MATLAB图像处理技术为主线，结合图像处理的典型算法和应用案例，按照从基础理论、算法分析到实际应用的过程进行讲解。
不仅涉及数字图像的文件读／写、显示、类型转换、频域变换、几何变换、图像增强、图像去噪、图像分割、边缘检测、特征提取、图像配准、图像拼接、图像压缩、图形用户界面设计等技术，而且详细讲述可视密码共享、数字图像置乱、图像数字水印、红外图像识别、杂草图像识别、指纹考勤、PCB缺陷检测、人脸检测及微小目标检测等典型应用案例，同时还介绍了利用MATLAB和C/C++混合编程实现图像处理的过程。
《精通图像处理经典算法（MATLAB版）》既可作为学校或培训机构的Matlab图像处理教程，也可作为工程技术人员、学生课程设计、毕业设计及教师的参考用书。

经验模态分解emd,是处理非线性、非平稳信号的时频分析方法。
该方法可以在不需要知道任何先验知识的情况下，依据输入信号自身的特点，自适应的将信号分解成若干个本征模态函数IMF之和。
emd被认为是对以线性和平稳假设为基础的傅立叶分析和小波变换等传统时频分析方法的重大突破口。
该方法在多年的发展过程中，逐渐展露出了在非平稳信号处理中的独特优势，具有重要的理论研究价值和广阔的应用前景。
目前，emd在机械故障诊断、特征提取、信息检测、生物医学信号分析、图像信号分析、通讯雷达信号分析等领域，都其有很大的应用价值。
本代码是emd算法在matlab上的实现。
有待同行改进。

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。