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可修改成自己数据的csv转化为tfrecord的python代码文件。
我将每个图像文件整合一起单独存储，一个图像中有多个目标存储一起，并注明如果训练自己的模型，目标检测的类别不同，需要修改此处等标记

利用Java语言生成完成简单的中缀表达式到逆波兰是的转化

花了很长时间去解决spire水印问题，并且在某些软件生成的pdf在转化为图片时，会出现乱码问题，这个很困扰，于是查找了好多方法，还是觉得spire好用点，终于让我找到破解的了，很好用！

利用ANTLR从关系代数到SQL语句的转化实现java源程序。

PM的工作日常大概来说是三类：需求分析，产品设计，项目跟进。
这三部分是统一的，依次进行的。
单独的每项技能修炼皆需要一番功夫，但要知道，他们之前的转化，才是最关键，最困难的部分：1如何将你提取出的需求转化为设计合理的产品原型；
2如何将你设计的产品原型高效的交付给技术，让技术完美实现。
想想便知，这三部分之间，有着巨大的鸿沟，而本书讲的UML,就是架在这些鸿沟上的桥梁。

#3D_Garment_Tryon_System3D虚拟试衣系统随着网络的普及和虚拟现实技术的发展，三维虚拟试衣技术已成为国内外学术界普遍关注和研究的重要课题。
三维服装虚拟试衣系统(3DGarmentVirtualTry-OnSystem)主要包括四个部分：用户试衣时的人体识别、姿势检测；
三维虚拟人体模型的构建与匹配，三维虚拟衣物模型的构建，三维衣物在虚拟人体的着装试穿。
目前我们在三维试衣系统相关理论的基础上，从研究三维人体、衣物建模理论出发，结合物理模型、图形处理等方法，实现了以上四个部分，并对其中一些关键技术进行了研究。
人体识别和姿势检测的研究方面，针对精准度要求较高的情况，我们采用N-best人体识别模型，用深度置信神经网络来对模型进行训练，能够检测出图片中任意姿势各个身体部件；
针对实时性要求较高的情况，我们采用SVM模型，可以判断出几种常见的人们试衣时的动作。
三维虚拟人体建模中，首先我们建立集成于软件中的人体模型库，主要是使用专用的三维人体造型软件Poser，将其中人体模型导出为OBJ文件，再根据OBJ文件的存储格式，提取出人体曲面的顶点信息，然后采用稀疏表示和三角剖分技术，利用一个个小三角形来逼近人体各部件的曲面；
而用户人体模型则是根据用户输入的人体信息，查找模型库中相匹配的人体模型并进行一定调整，最后结合检测到的用户姿势来展示用户特定的人体模型。
对于虚拟试衣，通过衣片三角剖分优化、二维到三维的转化、三维衣片虚拟缝合，构建了简单的衣物模型，基于碰撞检测技术，研究并实现了衣物虚拟穿在了人体模型身上的真实样子，如有褶皱、垂悬等等效果。

FFmpeg是一套可以用来记录、转换数字音频、视频，并能将其转化为流的开源计算机程序。
它包括了目前领先的音/视频编码库libavcodec。
FFmpeg是在Linux下开发出来的，但它可以在包括Windows在内的大多数操作系统中编译。
这个项目是由FabriceBellard发起的，现在由MichaelNiedermayer主持。
可以轻易地实现多种视频格式之间的相互转换，例如可以将摄录下的视频avi等转成现在视频网站所采用的flv格式。

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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。