提取正负样本的HOG特征，目标可以是行人、车辆等等，提取的hog特征输入SVM中进行训练生成检测器，可以实现目标检测。
注：检测窗口根据目标大小进行设定。
注：检测窗口根据目标大小进行设定。
2025/1/18 19:13:07
205KB
1
deep_sort_yolo3进行的多目标跟踪,效果不错,在1080ti上可以做到实时,由于csdn上不能上传大于220MB的文件,如果有不会训练模型的朋友,可以私聊我
2025/1/18 7:06:46
9.98MB
1
周边安全技术的有效性和分析能力正在提高。
计算机司法鉴定技术也同样如此。
但是，未知因素是管理和分析计算机数据的人。
不管是执法官员、私人调查员、信息安全专家、顾问，或者是其他安全专家，成功防止和响应网络威胁的关键在于对计算机证据的合理鉴定、收集、保存和分析。
本书提供了有效响应突发事件、收集计算机司法鉴定证据和分析合适的日志、文件所必需的知识、技巧和工具。
这同时提高了各单位对突发事件的处理能力，或者事发前就汲取了教训。
一盎司的预防效果等于一磅的治疗。
另外，本书还介绍了如何获取可能留下痕迹的位置和可能的对调查目标的警告，从而可以帮助公司或司法部门调查员主动执行在线调查。
现在，公司的宝贵资料通常放在计算机中，这容易受到知识渊博的内部人员或机智的计算机黑客的攻击，他们可能敲诈你、贩卖信息，或将信息公布到Internet。
当然，如果需要处理敏感问题，那么在采取措施之前，应该咨询安全部门、律师、知识丰富的计算机司法鉴定咨询公司(最好有执法或情报方面的经验)或执法机构。
总而言之，每个信息安全专家——不管是系统管理员、调查员、顾问或者执法官员——都应该遵循本书的建议。
信息系统内忧外患，受过良好训练的协同保护、应急响应和司法鉴定分析团队对于所有要保护自身和财产免受网络威胁的组织而言，都是必需的。
计算机司法鉴定技术也同样如此。
但是，未知因素是管理和分析计算机数据的人。
不管是执法官员、私人调查员、信息安全专家、顾问，或者是其他安全专家，成功防止和响应网络威胁的关键在于对计算机证据的合理鉴定、收集、保存和分析。
本书提供了有效响应突发事件、收集计算机司法鉴定证据和分析合适的日志、文件所必需的知识、技巧和工具。
这同时提高了各单位对突发事件的处理能力，或者事发前就汲取了教训。
一盎司的预防效果等于一磅的治疗。
另外，本书还介绍了如何获取可能留下痕迹的位置和可能的对调查目标的警告，从而可以帮助公司或司法部门调查员主动执行在线调查。
现在，公司的宝贵资料通常放在计算机中，这容易受到知识渊博的内部人员或机智的计算机黑客的攻击，他们可能敲诈你、贩卖信息，或将信息公布到Internet。
当然，如果需要处理敏感问题，那么在采取措施之前，应该咨询安全部门、律师、知识丰富的计算机司法鉴定咨询公司(最好有执法或情报方面的经验)或执法机构。
总而言之，每个信息安全专家——不管是系统管理员、调查员、顾问或者执法官员——都应该遵循本书的建议。
信息系统内忧外患，受过良好训练的协同保护、应急响应和司法鉴定分析团队对于所有要保护自身和财产免受网络威胁的组织而言，都是必需的。
2025/1/15 21:38:43
26.77MB
1
针对超短期负荷预测周期短，要求预测速度快的特点，构建了基于稳健回归和回声状态网络的超短期负荷预测方法。
回声状态网络作为一种递归神经网络，其隐含层为一个储备池，并且通过线性回归训练网络，从而具有映射复杂动态系统的能力和训练快速的特点，能较好地满足超短期负荷预测的要求。
考虑到异常负荷数据的影响，将稳健回归运用于网络训练阶段，以削弱异常值的影响，从而提升预测的精度。
通过算例验证了所提方法的可行性和有效性。
回声状态网络作为一种递归神经网络，其隐含层为一个储备池，并且通过线性回归训练网络，从而具有映射复杂动态系统的能力和训练快速的特点，能较好地满足超短期负荷预测的要求。
考虑到异常负荷数据的影响，将稳健回归运用于网络训练阶段，以削弱异常值的影响，从而提升预测的精度。
通过算例验证了所提方法的可行性和有效性。
2025/1/15 7:18:36
602KB
1
机器学习及其分支深度学习主要任务是模拟或者实现人类学习行为，这些学习方法近年来在目标分类、语音识别等各项任务中取得巨大突破。
机器学的各种优化器极大了改善了学习模型的训练速度和泛化误差。
优化方法和超参数作为观察训练模型的窗口，能够探索学习模型的结构和训练机制，是机器学习研究的重点之一。
对机器学习的优化器与超参数理论研究进行了综述，回顾了超参数的一般搜索方法，对和优化器直接关联的批量大小、学习率超参数的设置方法进行了总结，对优化器和超参数需要进一步研究的问题进行了讨论。
机器学的各种优化器极大了改善了学习模型的训练速度和泛化误差。
优化方法和超参数作为观察训练模型的窗口，能够探索学习模型的结构和训练机制，是机器学习研究的重点之一。
对机器学习的优化器与超参数理论研究进行了综述，回顾了超参数的一般搜索方法，对和优化器直接关联的批量大小、学习率超参数的设置方法进行了总结，对优化器和超参数需要进一步研究的问题进行了讨论。
2025/1/11 4:05:23
1.57MB
1
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