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。
2025/1/18 19:13:07 205KB SVM+HOG C++
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51单片机C代码文件、HEX文件,部分proteus仿真或obj目标文件,重点有VB控制上位机源码程序、应用程序
2025/1/18 17:10:16 29.18MB C51单片机 VB控制上位机
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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 深度学习 多目标跟踪
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坦克世界游戏发行目标敌方坦克'滴滴'声音,找了好久才找到
2025/1/17 17:06:30 164KB 坦克世界 音效
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高速目标距离走动校正,matlab工程代码,保证实用,毕设必备。
假如有人需要,话可以上传keystone-DFT-IFFT算法实现的与keystone-CZT-IFFT算法资源。
2025/1/16 16:27:29 1KB matlab
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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。
2025/1/15 21:38:43 26.77MB 计算机安全
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在脑-机接口研究中,二维光标控制由于易实现、量化可以作为测试新范式和新算法原型的特点,一直是研究的热点。
基于减小使用者的控制难度,实现光标在二维平面内任意位置移动的目标,我们仅使用两类运动想象就实现了光标的二维控制。
通过把分类器的输出概率映射到我们设计的旋转控制坐标系中,实现光标二维移动。
结合最后设计的一种固定5目标的验证实验,邀请4人参与该实验,从他们的控制效果上,可以得到控制策略简单有效的结论。
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提取深度学习目标检测标注文件xml文件中的目标的坐标,并保存到txt文件中,批量读取
2025/1/13 8:18:36 1KB xml python deep learnin
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1基于遗传算法的TSP算法(王辉)2基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法(史峰)3基于遗传算法的BP神经网络优化算法(王辉)4设菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱(王辉)5基于遗传算法的LQR控制优化算法(胡斐)6遗传算法工具箱详解及应用(胡斐)7多种群遗传算法的函数优化算法(王辉)8基于量子遗传算法的函数寻优算法(王辉)9多目标Pareto最优解搜索算法(胡斐)10基于多目标Pareto的二维背包搜索算法(史峰)11基于免疫算法的柔性车间调度算法(史峰)12基于免疫算法的运输中心规划算法(史峰)13基于粒子群算法的函数寻优算法(史峰)14基于粒子群算法的PID控制优化算法(史峰)15基于混合粒子群算法的TSP寻优算法(史峰)16基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法(史峰)17粒子群算法工具箱(史峰)18基于鱼群算法的函数寻优算法(王辉)19基于模拟退火算法的TSP算法(王辉)20基于遗传模拟退火算法的聚类算法(王辉)21基于模拟退火算法的HEV能量管理策略参数优化(胡斐)22蚁群算法的优化计算——旅行商问题(TSP)优化(郁磊)23基于蚁群算法的二维路径规划算法(史峰)24基于蚁群算法的三维路径规划算法(史峰)25有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测(郁磊)26有导师学习神经网络的分类——鸢尾花种类识别(郁磊)27无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别(郁磊)28支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断(郁磊)29支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测(郁磊)30极限学习机的回归拟合及分类——对比实验研究(郁磊)
2025/1/13 3:54:45 1.92MB 算法 机器学习 matlab
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡