该代码使用Tensorflowr1.7在Ubuntu14.04下使用Python2.7和Python3.5进行测试。
代码中包含测试用例。
模型使用固定图像标准化。
在中科院自动化所，WebFace数据集已经被用于训练。
该面部检测后，该训练集包括总共453453个图像，超过10575个身份。
如果在训练之前过滤了数据集，则可以看到一些性能改进。
有关如何完成此操作的更多信息将在稍后提供。
性能最佳的模型已经在VGGFace2数据集上进行了训练，该数据集由~3.3M面和~9000个类组成。
提供了几个预训练模型。
请注意，模型的输入图像需要使用固定图像标准化进行标准化
代码中包含测试用例。
模型使用固定图像标准化。
在中科院自动化所，WebFace数据集已经被用于训练。
该面部检测后，该训练集包括总共453453个图像，超过10575个身份。
如果在训练之前过滤了数据集，则可以看到一些性能改进。
有关如何完成此操作的更多信息将在稍后提供。
性能最佳的模型已经在VGGFace2数据集上进行了训练，该数据集由~3.3M面和~9000个类组成。
提供了几个预训练模型。
请注意，模型的输入图像需要使用固定图像标准化进行标准化
2024/3/22 22:19:22
2.1MB
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信息增益是文本分类中一种有效的特征项选择方法，针对垃圾邮件过滤中的特征项选择问题，提出了一种改进的信息增益方法提取特征词，并采用了最小风险贝叶斯的决策方法，最后在英文语料库上进行实验，实验结果表明改进后的方法降低了过滤器对合法邮件的误判。
2024/3/13 7:21:07
564KB
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该算法基于DFA并结合许多算法并进行相应的简化，最终其算法基本原理为：将所有敏感词库按模块聚合构建成一个词树（所谓聚合，就是将相同字开头的部分进行聚合，以减少对词的查询范围，相当于建立敏感词索引，如：他奶奶的、他妈的、他娘的，这三个词，聚合构建成词树时，“他”字就是这三个词的索引，同时每个词的结尾都有一个结束标志和该词的一些描述，如敏感级别等），然后从头到尾扫描一遍目标文本，当遇到以敏感词树中的索引的字时，查看后面的文本是否构成敏感词（如果这里有以这个敏感词开头的更长的敏感词时，以更长的为匹配结果，并判断该词在文本中前后是否有分隔符来区别其匹配方式），如果是则记录，一遍扫描完之后所有敏感词即被扫描出来了！
2024/3/11 17:54:55
112KB
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基于springBoot2.0的springCloud路由网管负载均衡及拦截过滤的简单实现.
2024/3/8 20:35:34
277KB
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java后台获取小程序用户信息和生成自定义token，并使用filter过滤header的token源码.
2024/3/2 23:27:07
8KB
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技能点描述如下：1.使用ASP.NETMVC框架开发基于MVC设计模式的Web应用程序2.使用LinqtoSQL编写通用数据库访问类3.使用jQueryformValidator插件实现表单验证。
4.使用ASP.NETMVCAction过滤器处理用户权限。
5使用FCKEditor编辑信息内容功能概述：1.用户界面部分：信息列表显示，信息分类显示，信息内容显示，站内查询。
2.后台管理部分：后台登陆，栏目管理，用户管理，信息管理，网站设置管理
4.使用ASP.NETMVCAction过滤器处理用户权限。
5使用FCKEditor编辑信息内容功能概述：1.用户界面部分：信息列表显示，信息分类显示，信息内容显示，站内查询。
2.后台管理部分：后台登陆，栏目管理，用户管理，信息管理，网站设置管理
2024/2/24 22:51:36
3.47MB
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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。
2024-04-09 15:03
15KB