**DFace**是个开源的深度学习人脸检测和人脸识别系统。
所有功能都采用 **[pytorch](https://github.com/pytorch/pytorch)** 框架开发。
pytorch是一个由facebook开发的深度学习框架，它包含了一些比较有趣的高级特性，例如自动求导，动态构图等。
DFace天然的继承了这些优点，使得它的训练过程可以更加简单方便，并且实现的代码可以更加清晰易懂。
DFace可以利用CUDA来支持GPU加速模式。
我们建议尝试linuxGPU这种模式，它几乎可以实现实时的效果。
所有功能都采用 **[pytorch](https://github.com/pytorch/pytorch)** 框架开发。
pytorch是一个由facebook开发的深度学习框架，它包含了一些比较有趣的高级特性，例如自动求导，动态构图等。
DFace天然的继承了这些优点，使得它的训练过程可以更加简单方便，并且实现的代码可以更加清晰易懂。
DFace可以利用CUDA来支持GPU加速模式。
我们建议尝试linuxGPU这种模式，它几乎可以实现实时的效果。
2025/2/9 15:56:06
3.71MB
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车牌识别：运用到openCVmfcBP神经网络的知识，在这里你可以调用已经训练好的BP网络，或者自己来训练，对单个字符识别蛮高的（但字符数量不是很多呢）
2025/2/8 20:35:27
6.07MB
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用python编写的决策树ID3算法，运用了Car-Evaluation的例子。
BUG较少，综合了网上的优秀代码，并进一步形成自己的代码。
代码基本有注释，风格良好，能够很快看懂。
内含有比较规范的报告文档，包含所有流程图，说明图，以及文档风格绝对不错，无需更改，建议下载！该算法所测试的数据集如下（已经打包在内，并已经生成xls格式，方便直接使用）：已知：UCI标准数据集Car-Evaluation，定义了汽车性价比的4个类别；
求：用ID3算法建立Car-Evaluation的属性描述决策树Car-Evaluation训练数据集文件：1.car_databases.pdf2.car_evalution-databases.pdf
BUG较少，综合了网上的优秀代码，并进一步形成自己的代码。
代码基本有注释，风格良好，能够很快看懂。
内含有比较规范的报告文档，包含所有流程图，说明图，以及文档风格绝对不错，无需更改，建议下载！该算法所测试的数据集如下（已经打包在内，并已经生成xls格式，方便直接使用）：已知：UCI标准数据集Car-Evaluation，定义了汽车性价比的4个类别；
求：用ID3算法建立Car-Evaluation的属性描述决策树Car-Evaluation训练数据集文件：1.car_databases.pdf2.car_evalution-databases.pdf
2025/2/7 20:05:03
1.17MB
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MNIST数据库，其中训练60000张，测试10000张。
数据文件来自http://yann.lecun.com/exdb/mnist/已经提取出图片文件根据0-9分别存放。
数据文件来自http://yann.lecun.com/exdb/mnist/已经提取出图片文件根据0-9分别存放。
2025/2/5 15:16:25
50.01MB
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这是用来训练opencv的ocr样本，数字0到9，还有X这个字符，做身份证号码识别用的样本集，如果配合我的代码使用，请把X那个文件目录删除，还有把0改成10.
2025/2/3 16:34:37
241KB
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垃圾分类训练数据集，每张垃圾图片带有同名txt标签文件，共14802张图。
在机器学习中会把数据分为训练集、测试集和检验集。
在机器学习中会把数据分为训练集、测试集和检验集。
2025/2/3 14:46:57
549.64MB
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这是一个人头检测器训练数据集、带xml标注信息，可用于yolo、TensorFlow等深度学习模型的训练数据集。
仅供学习使用。
如有侵权联系删除。
谢谢
仅供学习使用。
如有侵权联系删除。
谢谢
2025/2/3 13:44:38
448.44MB
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#解压BSP资源并加载驱动【编程训练】陶海+嵌入式一班#解压BSP资源并加载驱动foriin1;doddif=/dev/zeroof=/dev/null&doneforiin2;doddif=/dev/zeroof=/dev/null&doneforiin3;doddif=/dev/zeroof=/dev/null&doneif[-e/home/hik/test/memtester];then/home/hik/test/memtester100M＞/home/config/memtest.log&fiif[-e/home/hik/test/memtester];then/home/hik/test/memtester120M＞/home/config/memtest1.log&fiifconfigwlan0up
2025/2/3 11:20:02
1.6MB
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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
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