分析了支持向量机（supportvectormachine,SVM）目前主要存在的问题和参数选择对分类性能的影响后,提出了以改进粒子群算法优化SVM关键参数的优化SVM算法。
将加入拥挤度因子的微粒群算法引入到SVM中,在不牺牲泛化性能的前提下,对其参数进行优化,增加了SVM初始化参数的多样性,减慢了局部搜索,促进其在全局范围内的寻优搜索,以有效克服SVM算法过分依赖初始值和容易陷入局部极小值的缺点,并利用由粗到精的策略构造多层SVM人脸表情分类器,在提高准确率的基础上加快分类的速度。
实验证明,新算法具有速度快、准确率高的优点。

人脸数据库是人脸识别、表情识别、年龄估计等必不可少的工具。
Yale数据库是常用的数据库之一。

本书内容包括java语言概述、eclipse开发工具、java语言基础、流程控制、数组及其常用操作、面向对象入门、面向对象进阶、字符串与包装类、java集合类框架、常用数学工具类、错误处理、输入/输出、枚举类型与泛型、swing入门、多线程、网络通信和数据库操作。
　　本书所精选的实例都是一线开发人员在实际项目中所积累的，并进行了技术上的解析，给出了详细的实现过程。
读者通过对本书的学习，能够提高开发的能力。
　　本书提供了大量的源程序、素材，提供了相关的模块库、案例库、素材库、题库等多种形式辅助学习资料，还提供迅速及时的微博、qq、论坛等技术支持。
　　本书内容详尽，实例丰富，非常适合作为零基础学习人员的学习用书和大中专院校师生的学习教材，也适合作为相关培训机构的师生和软件开发人员的参考资料。
《java经典编程300例》第1章java语言概述　实例001输出“helloworld”　实例002输出控制台传递的参数　实例003输出由“*”组成的三角形　实例004输出符号表情第2章eclipse开发工具　实例005下载并运行eclipse工具　实例006为eclipse安装汉化包　实例007使用eclipse注释代码　实例008使用eclipse格式化代码　实例009安装windowbuilder插件　实例010开发计算器界面第3章java语言基础　实例011输出错误信息与调试信息　实例012从控制台接收输入字符　实例013重定向输出流实现程序日志　实例014自动类型转换与强制类型转换　实例015加密可以这样简单（位运算）　实例016用三元运算符判断奇数和偶数.　实例017不用乘法运算符实现2×16　实例018实现两个变量的互换（不借助第3个变量）

用MFC编写了一个能自动递归搜索及播放QQ宠物表情的小程序，挺有趣的！原理：使用flash播放控件播放QQ表情文件（flash文件）。
本资源包括了源代码及QQ宠物表情资源。

Delphi仿QQ聊天软件P2P全部源码，无加密，组件齐全，调试非常简单方便！发送联机或脱机消息，同时可自定义消息字体、颜色、大小等信息，支持插入表情符号，屏幕截取。
支持多人对话以及消息群发等功能；
在线即时语音、视频聊天;穿透网关防火墙，不同局域网任意对话;系统采用先进的点对点通讯技术，消息（包括文本、语音、视频、文件）的传输大多数情况不需要经服务器中转而直接发往接收者所使用的机器，传输速度更快。
而且因服务器仅仅只是起着维护用户状态列表的功能，因此占用资源极少，可允许同时在线的人数就越多，对系统的影响也最小。
可以设置各种离线状态，支持自定义状态;邮箱监测，新邮件到来提醒;用户可自定义界面，界面皮肤可在线更新;能和您的网站相融合，如果您在线，点击网站上在线图标，立即就能与您聊天沟通!

NET使用editormd.js实现md编辑器效果，emoji表情无显示问题。

我们的脸部数据库（以前的'ORL脸部数据库'）包含一组1992年4月至1994年4月在实验室拍摄的脸部图像。
该数据库用于与剑桥大学工程部言语，视觉和机器人小组合作开展的面部识别项目。
每个40个不同的主题有10个不同的图像。
对于某些科目，图像是在不同的时间拍摄的，改变了照明，面部表情（开放/闭眼，微笑/不微笑）和面部细节（眼镜/没有眼镜）。
所有图像都是在黑暗的均匀背景下拍摄的，拍摄对象处于直立的正面位置（对某些侧面运动具有宽容度）。
可以使用面部数据库的预览图像。
这些文件采用PGM格式，可以使用'xv'程序方便地在UNIX（TM）系统上查看。
每幅图像的大小为92×112像素，每像素有256个灰度级。
这些图像被组织在40个目录中（每个主题一个），它们具有表单的名称sX，其中X表示主题编号（介于1和40之间）。
在这些目录的每一个中，该主题有十个不同的图像，其具有该形式的名称Y.pgm，其中Y该主题的图像编号（在1和10之间）。

用javaFX做的一个课堂随机点名程序，用表情包做背景，

适合知识博主，自媒体职业相关人员，工欲善其事必先利其器。
包含综合性平台（头条、知乎等）、运营、营销、广告类型平台、创业资讯类网站、图片素材、动态图片网站、公众号排版工具、短链工具、H5工具、二维码工具、数据分析工具、表情包工具、运营及学习工具、广告设计工具、文案、广告等

这是一篇关于人脸表情识别的论文，内附有源代码以及一篇非常好的论文（实时检测)，代码已经过测试可用，自己编的，希望可以对初学的人有所帮助

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。