基于opencv的人脸检测与跟踪，家camshift算法，mean-shift算法

Angular全栈生成器Yeoman生成器使用ES2017，MongoDB/SQL，Express，Angular和Node创建MEAN/SEAN堆栈应用程序-使您可以按照最佳实践快速设置项目。
生成的项目：用法安装yo，gulp-cli和generator-angular-fullstack：npminstall-gyogulp-cligenerator-angular-fullstack请注意：如果在安装过程中编译本机附件时遇到麻烦，请遵循的简短指南，了解。
然后，要运行您的应用程序（如果选择了Mongo，请确保MongoDB守护程序正在运行），请运行以下命令来启动服务器：npmrunstart:server和以下内容来启动前端的Webpack开发服务器：npmrunstart:clientWebpack服务器将通过（通常为）告诉您访问该应用程序的端口。
运行yoangular-fullstackyoangular-fullstack有关更多信息，请参见《。
先决条件MongoDB-下载并安装如果计划

教程CRUDMEANcomAngular8comAzurebyGlauciaLemos资源库教程在实录Oqueeuvouaprender?!:orange_book:杜randint教程，旨在使XY分解为可分解的图形。
一个高质量的usaremos，用作CRUD（创建，读取，更新和删除）。
后端（Node.js）集成应用程序平台和云平台Microsoft-Azure。
OsdadosdoFuncionário包含：班级：FuncionarioidFuncionario：（数字-guidgeradopeloMongoDb）nomeFuncionario：字符串货物：线numeroIdentificador：数字人民解放军:laptop_computer:VisualStudio代码Node.jsAngularCLI〜7.2.2Mongodb社区服务器MongodBCompassGUIBoostrap3/4CadastronoSiteAzure邮递员Ementa做工

本人花了300块钱购买的图像处理教程-带开发版。
保证是一手资料，在别处你指定找不到。
7.HDL-VIPCMOS视频图像算法处理.................................................1087.1.Bingo版HDL-VIP时序约定.......................................................1087.1.1.VIP_Image_Processor接口约定............................................1087.1.2.VIP_Image_Processor时序约定............................................1117.2.【VGA】RGB888转YCbCr444算法的HDL-VIP实现..........1127.2.1.RGB888转YCbCr介绍........................................................1127.2.2.RGB888转YCbCr的HDL实现..........................................1137.2.3.RGB888转YCbCr功能测试................................................1187.3.【VGA】YCbCr422转RGB888的HDL-VIP实现..................1217.3.1.ITU-RBT.656格式简说.......................................................1217.3.2.YUV/YCbCr视频格式简说..................................................1237.3.3.YUV422格式的配置与拼接捕获.........................................1247.3.4.YUV422转YUV444的HDL-VIP实现..............................1257.3.5.YUV444转RGB888的HDL-VIP实现...............................1287.3.6.YCbCr422转RGB888功能测试..........................................1327.4.【USB】RGB888转Gray灰度的HDL-VIP实现.....................1357.5.【USB】YCbCr422转Gray灰度HDL-VIP实现.....................1377.6.【USB】灰度图像的均值滤波算法的HDL-VIP实现..............1387.6.1.均值滤波算法介绍.................................................................1387.6.2.3*3像素阵列的HDL实现...................................................138既然选择了HDL-VIP，便不顾风雨兼程，一路走下去……7.6.3.Mean_Filter均值滤波算法的实现........................................1447.7.【USB】灰度图像的中值滤波算法的HDL-VIP实现..............1497.7.1.中值/均值滤波对比...............................................................1497.7.2.中值滤波算法的HDL实现..................................................1507.8.【USB】灰度图像的Sobel边缘检测算法的HDL-VIP实现...1577.8.1.边缘检测算法介绍.................................................................1577.8.2.Sobel边缘检测算法研究......................

caffeimagenet的均值文件。

influxdb是目前比较流行的时间序列数据库。
何谓时间序列数据库？什么是时间序列数据库，最简单的定义就是数据格式里包含Timestamp字段的数据，比如某一时间环境的温度，CPU的使用率等。
但是，有什么数据不包含Timestamp呢？几乎所有的数据其实都可以打上一个Timestamp字段。
时间序列数据的更重要的一个属性是如何去查询它，包括数据的过滤，计算等等。
Influxdb是一个开源的分布式时序、时间和指标数据库，使用go语言编写，无需外部依赖。
它有三大特性：时序性（TimeSeries）：与时间相关的函数的灵活使用（诸如最大、最小、求和等）；
度量（Metrics）：对实时大量数据进行计算；
事件（Event）：支持任意的事件数据，换句话说，任意事件的数据我们都可以做操作。
同时，它有以下几大特点：schemaless(无结构)，可以是任意数量的列；
min,max,sum,count,mean,median一系列函数，方便统计；
NativeHTTPAPI,内置http支持，使用http读写；
PowerfulQueryLanguage类似sql；
Built-inExplorer自带管理工具。

Graph-Cut算法是图像及视频中经典且有效的前景和背景分离算法,针对其计算量较大导致实时性不佳、前景和背景颜色相似时分割结果易出现shrinkingbias现象的问题,提出一种改进算法.该算法利用Mean-Shift技术对图像进行预处理,将原图像表示成基于区域的、而不是基于像素的图结构,预处理结果还可应用于后续的前景和背景颜色分布估计过程,使得计算量大大下降;在能量函数中引入了具有自适应权值调节功能的连通性约束项,有效地改善了shrinkingbias现象,提高了分割结果的精确性.实验结果表明,文中算法具有良好的实时交互性,且分割效果更加稳定和精确.

Feature_engineering_with_Mean中位数

简单的遗传算法，计算函数最值.functionga_main()%遗传算法程序%n--种群规模%ger--迭代次数%pc---交叉概率%pm--变异概率%v--初始种群（规模为n）%f--目标函数值%fit--适应度向量%vx--最优适应度值向量%vmfit--平均适应度值向量clearall;closeall;clc;%清屏tic;%计时器开始计时n=20;ger=100;pc=0.65;pm=0.05;%初始化参数%以上为经验值，可以更改。
%生成初始种群v=init_population(n,22);%得到初始种群，22串长，生成20*22的0-1矩阵[N,L]=size(v);%得到初始规模行，列disp(sprintf('Numberofgenerations:%d',ger));disp(sprintf('Populationsize:%d',N));disp(sprintf('Crossoverprobability:%.3f',pc));disp(sprintf('Mutationprobability:%.3f',pm));%sprintf可以控制输出格式%待优化问题xmin=0;xmax=9;%变量X范围f='x+10*sin(x.*5)+7*cos(x.*4)';%计算适应度，并画出初始种群图形x=decode(v(:,1:22),xmin,xmax);"位二进制换成十进制，%冒号表示对所有行进行操作。
fit=eval(f);%eval转化成数值型的%计算适应度figure(1);%打开第一个窗口fplot(f,[xmin,xmax]);%隐函数画图gridon;holdon;plot(x,fit,'k*');%作图,画初始种群的适应度图像title('(a)染色体的初始位置');%标题xlabel('x');ylabel('f(x)');%标记轴%迭代前的初始化vmfit=[];%平均适应度vx=[];%最优适应度it=1;%迭代计数器%开始进化whileit＜=ger%迭代次数0代%Reproduction(Bi-classistSelection)vtemp=roulette(v,fit);%复制算子%Crossoverv=crossover(vtemp,pc);%交叉算子%Mutation变异算子M=rand(N,L)＜=pm;%这里的作用找到比0.05小的分量%M(1,:)=zeros(1,L);v=v-2.*(v.*M)+M;%两个0-1矩阵相乘后M是1的地方V就不变，再乘以2.NICE!!确实好！！！把M中为1的位置上的地方的值变反%这里是点乘%变异%Resultsx=decode(v(:,1:22),xmin,xmax);%解码，求目标函数值fit=eval(f);%计算数值[sol,indb]=max(fit);%每次迭代中最优目标函数值，包括位置v(1,:)=v(indb,:);%用最大值代替fit_mean=mean(fit);%每次迭代中目标函数值的平均值。
mean求均值vx=[vxsol];%最优适应度值vmfit=[vmfitfit_mean];%适应度均值it=it+1;%迭代次数计数器增加end

深度学习之卷积神经收集CNN做手写体识另外VS代码。
反对于linux版本以及VS2012版本。
tiny-cnn:AC++11implementationofconvolutionalneuralnetworks========tiny-cnnisaC++11implementationofconvolutionalneuralnetworks.designprinciple-----*fast,withoutGPU98.8%accuracyonMNISTin13minutestraining(@Corei7-3520M)*headeronly,policy-baseddesignsupportednetworks-----###layer-types*fully-connectedlayer*convolutionallayer*averagepoolinglayer###activationfunctions*tanh*sigmoid*rectifiedlinear*identity###lossfunctions*cross-entropy*mean-squared-error###optimizationalgorithm*stochasticgradientdescent(with/withoutL2normalization)*stochasticgradientlevenbergmarquardtdependencies-----*boostC++library*IntelTBBsamplecode------```cpp#include"tiny_cnn.h"usingnamespacetiny_cnn;//specifyloss-functionandoptimization-algorithmtypedefnetworkCNN;//tanh,32x32input,5x5window,1-6feature-mapsconvolutionconvolutional_layerC1(32,32,5,1,6);//tanh,28x28input,6feature-maps,2x2subsamplingaverage_pooling_layerS2(28,28,6,2);//fully-connectedlayersfully_connected_layerF3(14*14*6,120);fully_connected_layerF4(120,10);//connectallCNNmynet;mynet.add(&C1);mynet.add(&S2);mynet.add(&F3);mynet.add(&F4);assert(mynet.in_dim()==32*32);assert(mynet.out_dim()==10);```moresample,readmain.cppbuildsampleprogram------###gcc(4.6~)withouttbb./wafconfigure--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuildwithtbb./wafconfigure--TBB--TBB_ROOT=your-tbb-root--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuildwithtbbandSSE/AVX./wafconfigure--AVX--TBB--TBB_ROOT=your-tbb-root--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuild./wafconfigure--SSE--TBB--TBB_ROOT=your-tbb-root--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuildoreditinlude/co

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。