.YALE人脸数据库（美国，耶鲁大学）由耶鲁大学计算视觉与控制中心创建,包含15位志愿者的165张图片,包含光照,表情和姿势的变化。
Yale人脸数据库中一个采集志愿者的10张样本，相比较ORL人脸数据库Yale库中每个对象采集的样本包含更明显的光照、表情和姿势以及遮挡变化。
Yale人脸数据库中一个采集志愿者的10张样本，相比较ORL人脸数据库Yale库中每个对象采集的样本包含更明显的光照、表情和姿势以及遮挡变化。
2016/7/26 8:12:58
4.08MB
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常见人脸辨认数据库（AR、ORL、Yale、YaleB、FERET、PIE）
2018/1/8 7:14:20
38.77MB
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ORL、FERET、YALE三大人脸识别数据库，个人认为较全较适用的人脸库，全部为图片格式。
ORL：40类，每类10张。
YALE：15类，每类11张。
FERET：200类，每类7张。
ORL：40类，每类10张。
YALE：15类，每类11张。
FERET：200类，每类7张。
2021/9/1 9:38:04
17.02MB
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一、实验要求采用三层前馈BP神经网络实现标准人脸YALE数据库的识别，编程语言为C系列语言。
二、BP神经网络的结构和学习算法实验中建议采用如下最简单的三层BP神经网络，输入层为，有n个神经元节点，输出层具有m个神经元，网络输出为,隐含层具有k个神经元，采用BP学习算法训练神经网络。
BP神经网络的结构BP网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式，只需用已知的模式对BP网络加以训练，网络就具有输入输出对之间的映射能力。
BP网络执行的是有教师训练，其样本集是由形如（输入向量，期望输出向量）的向量对构成的。
在开始训练前，所有的权值和阈值都应该用一些不同的小随机数进行初始化。
二、BP神经网络的结构和学习算法实验中建议采用如下最简单的三层BP神经网络，输入层为，有n个神经元节点，输出层具有m个神经元，网络输出为,隐含层具有k个神经元，采用BP学习算法训练神经网络。
BP神经网络的结构BP网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式，只需用已知的模式对BP网络加以训练，网络就具有输入输出对之间的映射能力。
BP网络执行的是有教师训练，其样本集是由形如（输入向量，期望输出向量）的向量对构成的。
在开始训练前，所有的权值和阈值都应该用一些不同的小随机数进行初始化。
2018/5/5 13:21:11
5.68MB
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Yale人脸数据库：总样本数165张，15类，每类11张。
光照；
ExtendedYaleB：总样本数2414张，38类，本来是每类64张，但个体类缺了几张图像。
光照
光照；
ExtendedYaleB：总样本数2414张，38类，本来是每类64张，但个体类缺了几张图像。
光照
2021/4/15 19:27:47
10.23MB
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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