如何利用opencv训练本人的分类器，内有多篇资料

线性神经网络，BP神经网络，Hopfield神经网格，Elman神经网络，RBF神经网络；
在模型应用模块中实现了六种实际应用：RBF网络的船用柴油机毛病诊断，BP网络的齿轮箱毛病诊断，SOM网络的回热系统毛病诊断，BP网络的设备状态分类器，SOM网络的人口比例样本分类，SOM网络的土壤性状样本分类

C++实现朴素贝叶斯分类器,代码干净,整洁,有示例,有正文,具有良好的封装性,可直接迁移使用

实验描述:对指定数据集进行分类问题的分析，选择适当的分类算法，编写程序实现，提交程序和结果报告数据集：balance-scale.data（见附件一），已无数据集构建贝叶斯分类器。
数据包括四个属性：五个属性值第一个属性值表示样本的类别号，其他四个属性为四个不同的特征值。

PAMI论文RandomFerns分类器，简略、高效

数据发掘中svm分类器的实现，在matlab中编写

用MatLab编写的正态分布模式下的贝叶斯分类器。
很多模式识别的课设就有相关题目。
不只有样本分类而且会在二维坐标系下画出，正确分类与错误分类的点都会有不同的标志。

人脸识别检测opencv简单java实现要不是毕业好几年我都不舍得分享出来！！！CTRL+D珍藏一下或者关注走一波-有你所需！不断更新！其他相关下载，配套代码以及PPT。
稳妥的小老弟https://me.csdn.net/download/qq_27500493加载本地的OpenCV库，这样就可以用它来调用JavaAPI。
创建实例CascadeClassifier，将已加载的分类器的文件名传递给它。
接下来我们将图片转化成JavaAPI能够接受使用Highui类的格式，铺垫在OpenCVC++的n维密集数组类上边。
然后，调用分类器上的detectMultiScale方法传递给它图象和MatOfRect对象。
这个过程之后，MatOfRect将有面部检测。
我们遍历所有的脸部检测并用矩形标记图像。
最后，将图像写入输出的.png文件里。
---------------------作者：your-Mr-Right来源：CSDN原文：https://blog.csdn.net/qq_27500493/article/details/78065312版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！

《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

matlab代码，有详细解释，产生正态分布随机数据，划分训练集测试集，用Bayes分类器分类

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。