.:dataippicvtiny_dnnxfeatures2d./data:7505c44ca4eb54b4ab1e4777cb96ac05-face_landmark_model.dat./ippicv:4e0352ce96473837b1d671ce87f17359-ippicv_2017u3_lnx_intel64_general_20170822.tgz./tiny_dnn:adb1c512e09ca2c7a6faef36f9c53e59-v1.0.0a3.tar.gz./xfeatures2d:boostdescvgg./xfeatures2d/boostdesc:0ae0675534aa318d9668f2a179c2a052-boostdesc_lbgm.i0ea90e7a8f3f7876d450e4149c97c74f-boostdesc_bgm.i202e1b3e9fec871b04da31f7f016679f-boostdesc_binboost_064.i232c966b13651bd0e46a1497b0852191-boostdesc_bgm_bi.i324426a24fa56ad9c5b8e3e0b3e5303e-boostdesc_bgm_hd.i98ea99d399965c03d555cef3ea502a0b-boostdesc_binboost_128.ie6dcfa9f647779eb1ce446a8d759b6ea-boostdesc_binboost_256.i./xfeatures2d/vgg:151805e03568c9f490a5e3a872777b75-vgg_generated_120.i7126a5d9a8884ebca5aea5d63d677225-vgg_generated_64.i7cd47228edec52b6d82f46511af325c5-vgg_generated_80.ie8d0dcd54d1bcfdc29203d011a797179-vgg_generated_48.i

基于深度神经网络的时域信道估计算法，张丁水，林家儒，本文介绍了一种基于深度神经网络（DNN）的无线信道估计算法，可应用于低信噪比下单载波频域均衡（SC-FDE）系统中对衰落信道的估计。

GameAssist是一个AI游戏助手，结合OpenCv，OpenCvSharp4，ssd_mobilenet_v3等技术，对游戏对象进行识别，支持自动对准/自动开枪等功能，提升玩家的游戏体验；
重要的事情说三遍：这个工具和普通游戏外挂不同！不同！不同！普通游戏外挂：通过需改游戏执行代码/修改游戏内存数据/拦截游戏网络通讯等手段，破坏游戏进程，达到提升目的，这些手段是违法的。
GameAssist：使用AI技术进行屏幕检测，原理是用人工智能技术来玩游戏，不使用任何破坏游戏进程的手段。
一，技术栈说明：1，图像处理框架：使用OpenCv进行图像封装及AI对象识别；
使用OpenCvSharp4封装库，将OpenCv发布C＃开发运行环境；
使用windwosgdi32的Bitmap的图形类的CopyFromScreen，获取屏幕上方作为输入图像；
2，AI模型选择：使用OpenCv的DNN网络模

opencv_moderncmake报错补充下载文件。
报错原因在于官网所给链接失效导致tiny_dnn无法正常下载。
下载后放入相应文件夹。

HTKbook最新版本，HTKbook3.5，新增DNN和rnnlm的介绍。

HMM-GMM,HMM-DNN语音识别原理介绍，比较基础，易懂。
适合入门者

vs2015下cmake的OpenCV4.0库，包含静态库、动态库和头文件，只针对debugX64位。
亲测可用

ubuntu下,opencv3.x安装一直downloading这个包,要看超时信息里的下载路径,把它放到下载路径中,比如我的opencv3.2.0源文件路径为/home/han/software/linux_opencv/opencv-3.2.0/,要把protobuf这个tar.gz包放在/home/han/software/linux_opencv/opencv-3.2.0/opencv_contrib/modules/dnn/.download/bd5e3eed635a8d32e2b99658633815ef/v3.1.0下才行,bd一长串是这个文件的md5值,不用改.没有contrib文件夹的去github上搜opencv-contrib下载后解压到opencv-3.2.0文件夹中即可

最新版本opencv4.2.0,DNN模块支持CUDA加速，windows7下VS2015编译，cmakeconfigure过程下载可能失败的文件，全部收集到了一同。
欢迎下载留言

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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。