这是HaGRID手势识别数据集使用说明和下载，原文连接：https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/126725796，HaGRID数据集数量特别大，有716GB的大小，包含552,992个FullHD(1920×1080)RGB图像。
此外，如果帧中有第二只手，则某些图像具有no_gesture类。
这个额外的类包含123,589个样本。
数据分为92%的训练集和8%的测试集，其中509,323幅图像用于训练，43,669幅图像用于测试。
提供手势动作识别数据集，共18个手势类别，每个类别约含有7000张图片，总共123731张图片(12W+)提供所有图片的json标注格式文件，即原始HaGRID数据集的标注格式提供所有图片的XML标注格式文件，即转换为VOC数据集的格式提供所有手势区域的图片，每个标注框的手部区域都裁剪上去，并保存在Classification文件夹下可用于手势目标检测模型训练可用于手势分类识别模型训练

2017-06美国最新OpenCVwithPython。
150RMB于亚马逊购置所得。
国内还没的卖。
亚马逊读者评价，5星。
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《模式分类》(原书第2版)的第1版《模式分类与场景分析》出版于1973年，是模式识别和场景分析领域奠基性的经曲名著。
在第2版中，除了保留了第1版的关于统计模式识别和结构模式识别的次要内容以外，读者将会发现新增了许多近25年来的新理论和新方法，其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计学习理论和支持向量机等。
作者还为未来25年的模式识别的发展指明了方向。
书中包含许多实例，各种不同方法的对比，丰富的图表，以及大量的课后习题和计算机练习。

CNN_classification_feature_extraction该存储库是pytorch中用于分类和特征提取的CNN的实现。
Pytorch预训练的模型已被用于其解释。
该代码支持数据并行性和多GPU，提早停止和类权重。
此外，您可以选择加载预训练的权重（在ImageNet数据集上进行训练）或使用随机权重从头开始训练。
预训练的模型结构在最初一层有1000个节点。
此代码将所有模型的最初一层修改为可与每个数据集兼容。
可以使用以下模型：'resnet18','resnet34','resnet50','resnet101','resnet152','resnext50_32x4d','resnext101_32x8d','wide_resnet50_2','wide_resnet101_2','vgg11','vgg11_bn','vgg13'

category_and_d3运用分类算法预测高血压，并运用d3对结果进行基本可视化####文件夹结构：3天包含用于创建d3条形图的.html文件和.csv数据文件。
*precision.html带有CSS和javascript的html文件。
运用“d3.js”（带有工具提示）库来生成图形，pure_accuracy.csv数据集，该数据集会由precision.html*callback.html带有CSS和javascript的html文件运用。
运用“d3.js”（带有工具提示）库来生成图*pivot_recall.csv数据集，该图*由css和javascript运用的callback.html*feature_importance.htmlhtml文件运用。
运用d3.js库，还运用过渡来生成图形sql包含.sql脚本以生成分类模型中运用的

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。