算法流程：本系统运用PCA算法来实现人脸特征提取，然后通过计算欧式距离来判别待识别测试人脸，本个系统框架图如下：图：人脸识别系统框架图整个系统的流程是这样的，首先通过图像采集建立人脸库，这个人脸库里的人脸图像必须是格式及像素统一的，然后针对库里的人脸进行人脸训练，利用PCA进行人脸特征提取，获取特征矩阵向量组，将测试人脸投缘到特征子空间中，运用欧氏距离，在人脸库里查找相应的人脸图像，并输出。
二、算法介绍基于PCA算法的人脸特征提取2.1PCA的基本原理PCA中文全称主成分分析法（PrincipalComponen
二、算法介绍基于PCA算法的人脸特征提取2.1PCA的基本原理PCA中文全称主成分分析法（PrincipalComponen
2024/7/20 6:33:57
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公路运量主要包括公路客运量和公路货运量两方面。
某个地区的公路运量主要与该地区的人数、机动车数量和公路面积有关，已知该地区20年(1990-2009)的公路运量相关数据如下：样本数据较多，且已知影响数据的因素（三大因素：该地区的人数、机动车数量和公路面积），可考虑将其作为BP神经网络的训练集，对该神经网络进行训练，然后对训练好的神经网络进行测试，最后使用测试合格的神经网络进行预测工作。
某个地区的公路运量主要与该地区的人数、机动车数量和公路面积有关，已知该地区20年(1990-2009)的公路运量相关数据如下：样本数据较多，且已知影响数据的因素（三大因素：该地区的人数、机动车数量和公路面积），可考虑将其作为BP神经网络的训练集，对该神经网络进行训练，然后对训练好的神经网络进行测试，最后使用测试合格的神经网络进行预测工作。
2024/7/19 14:23:47
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Web开发人员训练营导航基础环境与工具ChromeNode.jsVisualStudio程式码有用的VSCode技巧：如果要生成一些伪文本，可以键入lorem并按Enter。
例如，如果要填写10个字，则可以输入loren10并按Enter要复制整行并粘贴在下面，您可以使用option+shift+向下箭头您可能需要的有用扩展：Eslint，Prettier，HTML代码段，复制相对路径，代码拼写检查器，LiveServer，TabNine等。
通过点击command+shift+p打开设置（JSON），创建自己的VSCode设置，然后粘贴的内
例如，如果要填写10个字，则可以输入loren10并按Enter要复制整行并粘贴在下面，您可以使用option+shift+向下箭头您可能需要的有用扩展：Eslint，Prettier，HTML代码段，复制相对路径，代码拼写检查器，LiveServer，TabNine等。
通过点击command+shift+p打开设置（JSON），创建自己的VSCode设置，然后粘贴的内
2024/7/18 5:36:54
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matlab实现神经网络的数字识别，有训练和识别，和图形界面matlab
2024/7/16 22:49:52
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2021年1月完成的最新标准，通用训练课目考核成绩计算系统，对Excel表中的原始考核成绩批量计算。
包含仰卧起坐、蛇形跑、单杠引体向上、3000米，及身高、体重、体脂的体型计算，最后的综合总评。
适用于男、女所有年龄段，和各种海拔高度。
运行环境：Win764位操作系统MicrosoftOffice2007以上本软件无需安装，解压后直接运行training_performance.exe文件即可生成文件：计算结果.xlsx使用错误提示：1.海拔数据是输入数值，如“600”，而不是“0~2000”；
2.原始数据输入只有数值、时间两种格式，不要混合其它字符输入，比如“39（俯卧撑）”这样的输入是错误的，只输入数值“39”；
3.最后一行有效数据后面，不要有没有数据的有效行存在，会运行错误；
4.蛇形跑原始数据为精确到小数点后1位数据，如“19.8”，不要输入“19.76”，虽然Excel会自动四舍五入，但Excel自动处理后的19.8会造成运行错误。
包含仰卧起坐、蛇形跑、单杠引体向上、3000米，及身高、体重、体脂的体型计算，最后的综合总评。
适用于男、女所有年龄段，和各种海拔高度。
运行环境：Win764位操作系统MicrosoftOffice2007以上本软件无需安装，解压后直接运行training_performance.exe文件即可生成文件：计算结果.xlsx使用错误提示：1.海拔数据是输入数值，如“600”，而不是“0~2000”；
2.原始数据输入只有数值、时间两种格式，不要混合其它字符输入，比如“39（俯卧撑）”这样的输入是错误的，只输入数值“39”；
3.最后一行有效数据后面，不要有没有数据的有效行存在，会运行错误；
4.蛇形跑原始数据为精确到小数点后1位数据，如“19.8”，不要输入“19.76”，虽然Excel会自动四舍五入，但Excel自动处理后的19.8会造成运行错误。
2024/7/15 16:33:10
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tensorflow为后端的keras框架实现遥感场景分类，使用的模型为VGG16和Resnet50，可以从头自己训练模型，也可以使用迁移学习，进行模型微调
2024/7/15 13:52:05
unknown
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SRILM源代码阅读笔记。
主要针对SRILM的ngram的训练，即ngram-count。
7个文件：1.类图.jpg：与ngram-count相关的主要类的静态图（使用了starUML的逆向工程工具）；
2.ngram-count.jpg：从语料训练出模型的主要流程；
3.lmstats.countfile.jpg：ngram-count的子流程，用于构建词汇表和统计ngram的频度；
4.ngram.estimate.jpg：ngram-count的子流程，在词汇表和ngram频度的基础上计算ngram条件概率以及backoff权值的过程；
5.ngram.read.jpg：与训练无关，读取ARPA格式的语言模型的过程；
6.SRILM.uml：以上5个文件的原始图，以StarUML绘制（利用StarUML可直接编辑）7.SRILM.vsd：ngram-count相关的主要数据结构的内存布局+ngram条件概率计算公式的参数说明，以visio绘制（利用visio可直接编辑）
主要针对SRILM的ngram的训练，即ngram-count。
7个文件：1.类图.jpg：与ngram-count相关的主要类的静态图（使用了starUML的逆向工程工具）；
2.ngram-count.jpg：从语料训练出模型的主要流程；
3.lmstats.countfile.jpg：ngram-count的子流程，用于构建词汇表和统计ngram的频度；
4.ngram.estimate.jpg：ngram-count的子流程，在词汇表和ngram频度的基础上计算ngram条件概率以及backoff权值的过程；
5.ngram.read.jpg：与训练无关，读取ARPA格式的语言模型的过程；
6.SRILM.uml：以上5个文件的原始图，以StarUML绘制（利用StarUML可直接编辑）7.SRILM.vsd：ngram-count相关的主要数据结构的内存布局+ngram条件概率计算公式的参数说明，以visio绘制（利用visio可直接编辑）
2024/7/15 8:41:17
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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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