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2023/10/10 8:22:33
212.94MB
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《5G应用白皮书》介绍5G网络通过新连接构筑新新生活新社会，通过跨界融合拓展数字经济新领域新空间等各方面各行各业应用，给出重点应用用例分析，并描述5G应用发展趋势。
2023/10/7 20:18:50
3MB
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平台部分主要是hadoop分布式系统，基于该系统融合了组件Spark，Hbase，Hive，Sqoop，Mahout等。
继而进行相关的数据分析该项目主要分为以下几部分:1:数据采集主要是基于豆瓣电影的数据，进行分析，所以首先要爬取相关的电影数据，对应的源代码在DouBan_Spider目录下，主要是采用Python+BeautifulSoup+urllib进行数据采集2:ETL预处理3:数据分析4:可视化代码封装完好，适用于对作影视感情分析，影评分析，电影类型分析，推荐系统的建立
继而进行相关的数据分析该项目主要分为以下几部分:1:数据采集主要是基于豆瓣电影的数据，进行分析，所以首先要爬取相关的电影数据，对应的源代码在DouBan_Spider目录下，主要是采用Python+BeautifulSoup+urllib进行数据采集2:ETL预处理3:数据分析4:可视化代码封装完好，适用于对作影视感情分析，影评分析，电影类型分析，推荐系统的建立
2023/9/29 13:13:36
10.05MB
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针对群体情绪识别准确率的问题，结合卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM），提出一种多流CNN-LSTM网络模型学习群体情绪的静态和动态特征。
以视频序列的原始图像、视觉显著图形和叠加的光流图像分别作为三个通道的输入，利用CNN网络对空间特征和局部运动特征进行分析，得到的特征图直接输入LSTM网络，进行全局运动特征的学习。
最后连接Softmax分类器，对三个通道的Softmax输出进行加权融合，得到分类结果。
实验结果表明，模型可有效地识别四种典型的群体情绪，且识别率高于已有算法，准确度（ACC）和宏平均精度（MAP）分别最高可达82.6%、84.1%。
以视频序列的原始图像、视觉显著图形和叠加的光流图像分别作为三个通道的输入，利用CNN网络对空间特征和局部运动特征进行分析，得到的特征图直接输入LSTM网络，进行全局运动特征的学习。
最后连接Softmax分类器，对三个通道的Softmax输出进行加权融合，得到分类结果。
实验结果表明，模型可有效地识别四种典型的群体情绪，且识别率高于已有算法，准确度（ACC）和宏平均精度（MAP）分别最高可达82.6%、84.1%。
2023/9/29 1:55:43
1.44MB
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多聚焦图像融合源图像：lab.gif、pepsi.gif、clock.gif微光与红外图像融合源图像：gun.gif
2023/9/25 7:51:08
791KB
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这是图像质量评价指标边缘保持度的matlab实现代码，里面包括算法实现和测试图像，边缘保持度一般作为融合图像的质量评价。
2023/9/21 22:02:25
8.02MB
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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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