一个基于人体姿态研究的手语图像识别系统。
根据OpenPose人体姿态开源模型和YOLOv3自训练手部模型检测视频和图像，再把数字特征进行分类器模型预测，将预测结果以文本形式展现出来。
根据OpenPose人体姿态开源模型和YOLOv3自训练手部模型检测视频和图像，再把数字特征进行分类器模型预测，将预测结果以文本形式展现出来。
2025/10/9 14:29:51
1.47MB
1
帕绍大学硕士论文主题：域自适应本文讨论了一种通用的领域自适应模型技术的发展，这将有助于解决各种计算机视觉任务。
该模型在流行的视觉域数据集上进行图像分类任务训练，并且与其他可用的域适应方法相比，该模型的性能得到了评估。
“基于幅度的权重修剪”技术用于执行目标特征提取器优化。
有关代码的说明：models.py模块定义了源模型和目标模型。
Xception网络和顶层config.py模块定义了各种参数，例如设置路径，实验数据集组合ID等。
将来可能会添加其他配置loss.py定义了其他损失方法。
preprocessing.py模块使用各种数据集组合（包括数据扩充）定义数据预处理管道。
train_test.py是一个帮助程序模块，它定义了培训和评估方法。
evals_helper.py是一个帮助程序模块，它详细定义了评估方法。
utlis.py定义了各种绘图，辅助方法和
该模型在流行的视觉域数据集上进行图像分类任务训练，并且与其他可用的域适应方法相比，该模型的性能得到了评估。
“基于幅度的权重修剪”技术用于执行目标特征提取器优化。
有关代码的说明：models.py模块定义了源模型和目标模型。
Xception网络和顶层config.py模块定义了各种参数，例如设置路径，实验数据集组合ID等。
将来可能会添加其他配置loss.py定义了其他损失方法。
preprocessing.py模块使用各种数据集组合（包括数据扩充）定义数据预处理管道。
train_test.py是一个帮助程序模块，它定义了培训和评估方法。
evals_helper.py是一个帮助程序模块，它详细定义了评估方法。
utlis.py定义了各种绘图，辅助方法和
2025/10/7 10:41:06
2.61MB
1
1）需要下载NUAA数据集；
2）结合NUAA数据集，完成根据list读取数据集，embedding，之后训练一个活体检测模型；
3）测试模型的性能
2）结合NUAA数据集，完成根据list读取数据集，embedding，之后训练一个活体检测模型；
3）测试模型的性能
2025/9/30 3:34:58
74.91MB
1
代理人替代模型是一种近似方法，它模仿计算上昂贵的模拟的行为。
用更多的数学术语：假设我们正在尝试优化函数f(p)，但是f每次计算都非常昂贵。
可能是我们需要为每个点求解PDE或使用高级数值线性代数机制的情况，这通常很昂贵。
我们的想法是再开发一个替代模型g近似于f通过对从评估收集以前的数据训练f。
代理模型的构建可以看作是一个三步过程：样品选择替代模型的构建代理优化当前所有可用的采样方法：网格制服索博尔拉丁超立方体低差异克罗内克金的随机的当前所有可用的代理模型：克里格使用Stheno进行克里金法径向基础温德兰线性的二阶多项式支持向量机（等待LIBSVM分辨率）神经网络随机森林洛巴切斯基反距离多项式展开保真度可变专家混合（等待GaussianMixtures软件包在v1.5上工作）地球梯度增强克里格当前所有可用的优
用更多的数学术语：假设我们正在尝试优化函数f(p)，但是f每次计算都非常昂贵。
可能是我们需要为每个点求解PDE或使用高级数值线性代数机制的情况，这通常很昂贵。
我们的想法是再开发一个替代模型g近似于f通过对从评估收集以前的数据训练f。
代理模型的构建可以看作是一个三步过程：样品选择替代模型的构建代理优化当前所有可用的采样方法：网格制服索博尔拉丁超立方体低差异克罗内克金的随机的当前所有可用的代理模型：克里格使用Stheno进行克里金法径向基础温德兰线性的二阶多项式支持向量机（等待LIBSVM分辨率）神经网络随机森林洛巴切斯基反距离多项式展开保真度可变专家混合（等待GaussianMixtures软件包在v1.5上工作）地球梯度增强克里格当前所有可用的优
2025/9/29 14:18:35
150KB
1
使用BP算法的神经网络手写体数字识别，使用Python语言编写，包含四个文件：训练模块，测试模块，图像显示模块还有一个最简单的神经网络模型。
希望对大家有帮助。
希望对大家有帮助。
2025/9/27 6:25:18
3KB
1
纯C深度学习库，采用VS2010编译，里面包含训练数据MNIST，点击就能生成，包括训练和预测，另外送一个C读取图片的文件，有必要自己改写代码
2025/9/26 6:16:36
10.19MB
1
1.用python自建一个class类，不能使用其他高级库函数，如pytorch，tensorflow，含有两个隐含层，隐含层数量可以指定。
2.准确率达到90以上。
3.画出学习曲线：损失曲线核准确率曲线。
2.准确率达到90以上。
3.画出学习曲线：损失曲线核准确率曲线。
2025/9/25 7:11:10
13.63MB
1
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