ExtendYaleB人脸数据库，一共38个人,每人64张照片。
根据人脸与摄像机的方向角（12,25,50,77,90）将每人的64张照片分为5个sbusets。
每人每个subset的人脸数目分别为（7,12,12,14,19。
由于数据大小的限制，分两次上传.
根据人脸与摄像机的方向角（12,25,50,77,90）将每人的64张照片分为5个sbusets。
每人每个subset的人脸数目分别为（7,12,12,14,19。
由于数据大小的限制，分两次上传.
2025/7/21 15:08:58
29.04MB
1
该声波通信程序在上一个开源版本SinVoice版本的基础上，做了很多优化：*1.识别效率更高，几乎达到100%，完全可以达到商业用途标准，比chirp，支付宝，茄子快传等软件的识别效率更高。
*2.能支持更多复杂场景的识别，在有嘈杂大声的背景音乐，嘈杂的会议室，食堂，公交车，马路，施工场地，*小汽车，KTV等一些复杂的环境下，依然能保持很高的识别率。
*3.能支持更多token的识别，通过编码可以传送所有字符。
*4.通过定制可以实现相同字符的连续传递,比如“234456”。
*5.支持自动纠错功能，在有3个以内字符解码出错的情况下可以自动纠正。
*6.程序运行效率非常高，可以用于智能手机，功能手机，嵌入式设备，PC，平板等嵌入式系统上。
*7.声波的频率声音和音量可定制。
*2.能支持更多复杂场景的识别，在有嘈杂大声的背景音乐，嘈杂的会议室，食堂，公交车，马路，施工场地，*小汽车，KTV等一些复杂的环境下，依然能保持很高的识别率。
*3.能支持更多token的识别，通过编码可以传送所有字符。
*4.通过定制可以实现相同字符的连续传递,比如“234456”。
*5.支持自动纠错功能，在有3个以内字符解码出错的情况下可以自动纠正。
*6.程序运行效率非常高，可以用于智能手机，功能手机，嵌入式设备，PC，平板等嵌入式系统上。
*7.声波的频率声音和音量可定制。
2025/7/21 3:04:12
473KB
1
使用卷积神经网络实现验证码识别，识别的验证码为四位，其中每位为大小写字母和数字中的任意一个。
准确率达到97+%
准确率达到97+%
2025/7/20 16:15:26
227.34MB
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uniapp+falsk整合百度ai开放平台sdk多平台小程序包括语音合成图像识别人体检测需要替换flask里面的AipBody.pyAipImageClassify.pyAipSpeech.py的密钥密钥可以从百度ai开放平台获取可以参考博客https://blog.csdn.net/qq_42027681/category_10690029.html
2025/7/20 1:44:28
4.73MB
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手势识别源代码+说明文档。
基于FPGA的手势识别代码，含有三种模式，可识别静态手势、识别动态手势、及跟踪手势轨迹，绝对原创，说明文档请见我的博客手势识别图像处理源代码FPGAverilog
基于FPGA的手势识别代码，含有三种模式，可识别静态手势、识别动态手势、及跟踪手势轨迹，绝对原创，说明文档请见我的博客手势识别图像处理源代码FPGAverilog
2025/7/19 22:39:33
22.11MB
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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