基于眨眼检测的实时人脸识别，内含完整代码与训练好的模型haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xmlhaarcascade_frontalface_alt.xmlhaarcascade_lefteye_2splits.xmlhaarcascade_righteye_2splits.xmllbpcascade_frontalface.xmlmodel.h5model.json
2023/5/28 23:26:06
3.47MB
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socket分为socketserver和socketclient，socketserver是一个简单的建立长连接后等待接收数据，socketclient请求建立与服务端连接，连接建立以后通过servlet发起通信。
服务端直接用application执行；
客户端部署到服务器上，启动服务即与服务端建立长连接；
长连接建立以后用http://localhost:8080/socketclient/servlet/Test发起请求与服务端通信
服务端直接用application执行；
客户端部署到服务器上，启动服务即与服务端建立长连接；
长连接建立以后用http://localhost:8080/socketclient/servlet/Test发起请求与服务端通信
2023/3/21 6:58:10
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三维块匹配(BM3D)算法：它首先把图像分成一定大小的块，根据图像块之间的相似性，把具有相似结构的二维图像块组合在一起构成三维数组，然后用联合滤波的方法对这些三维数组进行处理，最后，通过逆变换，把处理后的结果返回到原图像中，从而得到去噪后的图像。
该方法确实有效，它不仅有一个较高的信噪比，而且视觉效果也很好,是最经典的算法之一。
此为BM3D算法的C++完整代码
该方法确实有效，它不仅有一个较高的信噪比，而且视觉效果也很好,是最经典的算法之一。
此为BM3D算法的C++完整代码
2023/3/18 22:25:42
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正交频分复用(OFDM)技术以其频谱利用率高、抗多径和脉冲噪声、在高效带宽利用率情况下的高速传输能力、根据信道条件对子载波进行灵活调制及功率分配的能力，并成为第四代移动通信的关键技术之一。
本课程论文次要涉及了OFDM系统中的FFT/IFFT、时钟同步、循环前缀、频偏估计、峰平比等关键技术。
压缩包中有完整代码且有word文档
本课程论文次要涉及了OFDM系统中的FFT/IFFT、时钟同步、循环前缀、频偏估计、峰平比等关键技术。
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2023/3/12 6:58:10
43KB
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绿色大气的在线教育培训网站源码。
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次要有：课程体系、免费直播课、实力保证、名师堂、关于我们、免费学、联系我们等模块页面。
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2023/3/8 6:05:03
28.96MB
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三种机器学习方法和使用CNN训练FashionMNIST的功能比较，三种机器学习方法分别为:随机森林、KNN、朴素贝叶斯。
包含完整代码和测试文档
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2023/3/6 18:31:53
30.39MB
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接上文，本文介绍了CNN-LSTM模型实现单、多变量多时间步预测的家庭用电量预测任务。
文章目录1.CNN-LSTM1.1CNN模型1.2完整代码1.CNN-LSTM1.1CNN模型卷积神经网络（CNN）可用作编码器-解码器结构中的编码器。
CNN不直接支持序列输入；
相反，一维CNN能够读取序列输入并自动学习显着特征。
然后可以由LSTM解码器解释这些内容。
CNN和LSTM的混合模型称为CNN-LSTM模型，在编码器-解码器结构中一起使用。
CNN希望输入的数据具有与LSTM模型相同的3D结构，虽然将多个特征作为不同的通道读取，但效果相同。
为简化示例，重点放在具有单变量输
文章目录1.CNN-LSTM1.1CNN模型1.2完整代码1.CNN-LSTM1.1CNN模型卷积神经网络（CNN）可用作编码器-解码器结构中的编码器。
CNN不直接支持序列输入；
相反，一维CNN能够读取序列输入并自动学习显着特征。
然后可以由LSTM解码器解释这些内容。
CNN和LSTM的混合模型称为CNN-LSTM模型，在编码器-解码器结构中一起使用。
CNN希望输入的数据具有与LSTM模型相同的3D结构，虽然将多个特征作为不同的通道读取，但效果相同。
为简化示例，重点放在具有单变量输
2023/3/5 21:30:23
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北大青鸟S28.0机试模仿题，（共17套）里面含有高清的原题文档并且带有数据库和完整代码，代码完美运行。
题目中所有要求全部实现（包含分页，多表等各种题型全部实现）。
欢迎大家学习和指导。
题目中所有要求全部实现（包含分页，多表等各种题型全部实现）。
欢迎大家学习和指导。
2023/2/23 20:55:32
63.85MB
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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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