手写数学表达识别该项目旨在识别，划分，分类和解析手写数学表达式。
*项目的第一阶段，即单个数学符号的分类以及垃圾拒绝已于2018年3月5日完成。
*项目的第二阶段，即将表达式分割成单个符号并传递给分类器引擎，已于2018年4月8日完成。
第三阶段，项目的最初阶段已经完成。
此阶段构建了一个解析器，该解析器采用分类的符号并将它们编织成逻辑上正确的数学表达式。
为了进行训练，使用了CROHME数据集：://www.isical.ac.in/~crohme/CROHME_data.html请在项目中找到README.txt文件，以获取提取特征和运行模型的说明。
有关功能和模型的更多
*项目的第一阶段，即单个数学符号的分类以及垃圾拒绝已于2018年3月5日完成。
*项目的第二阶段，即将表达式分割成单个符号并传递给分类器引擎，已于2018年4月8日完成。
第三阶段，项目的最初阶段已经完成。
此阶段构建了一个解析器，该解析器采用分类的符号并将它们编织成逻辑上正确的数学表达式。
为了进行训练，使用了CROHME数据集：://www.isical.ac.in/~crohme/CROHME_data.html请在项目中找到README.txt文件，以获取提取特征和运行模型的说明。
有关功能和模型的更多
2019/2/13 19:12:34
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适用于初接触交通灯识别的初学者!根据颜色分割、图像滤波进行图像预处理，之后根据像素特点（长宽比、像素个数等）进行精确提取特征区域，最后利用婚配进行识别。
2015/6/6 10:31:27
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适用于初接触交通灯识别的初学者!根据颜色分割、图像滤波进行图像预处理，之后根据像素特点（长宽比、像素个数等）进行精确提取特征区域，最后利用婚配进行识别。
2015/6/6 10:31:27
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libviso不断以来被称为在视觉里程计(VO)中的老牌开源算法。
它通过corner,chessboard两种kernel的响应以及非极大值抑制的方式提取特征，并用sobel算子与原图卷积的结果作为特征点的描述子。
在位姿的计算方面，则通过RANSAC迭代的方式，每次迭代随机抽取3个点，根据这三个点，用高斯牛顿法计算出一个RT矩阵，表示两帧图像之间，相机的姿态变换。
而位姿的计算也是libviso中较为抽象的一部分，接下来，本文将在读者已经对立体视觉的基本原理，以及libviso的场景流匹配熟悉的前提下，对这个过程进行详细分析。
它通过corner,chessboard两种kernel的响应以及非极大值抑制的方式提取特征，并用sobel算子与原图卷积的结果作为特征点的描述子。
在位姿的计算方面，则通过RANSAC迭代的方式，每次迭代随机抽取3个点，根据这三个点，用高斯牛顿法计算出一个RT矩阵，表示两帧图像之间，相机的姿态变换。
而位姿的计算也是libviso中较为抽象的一部分，接下来，本文将在读者已经对立体视觉的基本原理，以及libviso的场景流匹配熟悉的前提下，对这个过程进行详细分析。
2017/4/15 20:08:32
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卷积神经网络用于文字识别，在经典的模式识别中，一般是事先提取特征。
提取诸多特征后，要对这些特征进行相关性分析，找到最能代表字符的特征，去掉对分类无关和自相关的特征。
然而，这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识，提取到的特征的不同对分类功能影响很大，甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类功能。
同时，图像预处理的好坏也会影响到提取的特征
提取诸多特征后，要对这些特征进行相关性分析，找到最能代表字符的特征，去掉对分类无关和自相关的特征。
然而，这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识，提取到的特征的不同对分类功能影响很大，甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类功能。
同时，图像预处理的好坏也会影响到提取的特征
2017/4/18 14:03:27
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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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