AutoEncoder是深度学习的另外一个重要内容，并且非常有意思，神经网络通过大量数据集，进行end-to-end的训练，不断提高其精确率，而AutoEncoder通过设计encode和decode过程使输入和输出越来越接近，是一种无监督学习过程。

www.phpjiami.com网站的解密：将需求解密的文件拷进encode目录，浏览器访问目录phpjiami.php文件，将会自动执行解密过程，解密结果在decode目录。

1、demo文件夹：YOLOv4目标检测算法针对MVI_40192文件夹数据集的处理效果，比较满意，车辆信息基本都能检测到。
2、road1_demo文件夹：YOLOv4+DeepSort算法，针对road1.mp4视频数据的目标跟踪、车流量计数效果。
人工统计车流量292辆(可能有偏差)，算法统计车流量288辆。
3、road2_demo文件夹：YOLOv4+DeepSort算法，针对road2.mp4视频数据的目标跟踪、车流量计数效果。
人工统计车流量29辆，算法统计车流量29辆。
只需视频流车辆清晰、大小合适、轮廓完整，算法处理的精度挺高。
4、road1_tracking.mp4、road2_tracking.mp4：由目标跟踪处理结果合成的视频流。
***********************************************************************************************1、deepsort文件夹：含目标跟踪算法源码，包括：卡尔曼滤波、匈牙利匹配、边框类创建、Track类创建、Tracker类创建。
2、ReID文件夹：含特征提取算法源码，model_data存储着reid网络的结构、权重，feature_extract_model.py用于创建特征提取类。
3、YOLOv4文件夹：含目标检测算法源码，model_data存储yolov4网络配置、nets+utils用于搭建模型。
decode.py用于将检测结果解码。
4、car_predict.py、yolo.py：用于验证目标检测算法的效果。
5、main.py：整个项目的运行入口，直接运行main.py，就可以调用YOLOv4+DeepSort，处理视频流信息，完成目标跟踪和车流量统计。

Geohash算法就是将经纬度编码，将二维变一维，给地址位置分区的一种算法此檔案為C語言實現函式庫使用介紹:1)編碼char*geohash_encode(doublelat,doublelng,intprecision);以所需精度獲取緯度和經度並前往正確的哈希值。
如果精度20，將使用默認值6。
2)解碼GeoCoordgeohash_decode(char*hash);生成一個分配的GeoCoord結構，其中包含從geohash解碼的緯度和經度。
GeoCoord還提供了geohash的邊界框（北、東、南、西）。
3)鄰居char**geohash_neighbors(char*hash);使用在hash處聲明的邊界框併計算8個相鄰框。
下面顯示了一個示例。
ezefxezs48ezs49ezefrezs42ezs43ezefpezs40ezs41前往的值是一個長度為8的char*數組。
值的相鄰位置如下所示，每個框代表數組的索引。
7016*2543

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。