本附件为VisualC++数字图像识别技术典型案例的附加材料,包含了该书中的相关实例。
2024/2/11 0:58:43 1.71MB VC++ 图像识别
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这是在耶鲁大学网上下载的黄色人种人脸数据库,包含15个人脸图组(每组11张),可供人脸图像识别使用。
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在LabVIEW程序运行的时候,在前面板可以手动画出特定的ROI,并在图片显示控件以overlay的形式显示ROI。
DUT每次拍摄的角度和在整个图片中的位置都可能不同。
2024/1/21 9:34:26 6.62MB 代码
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过去几年,卷积神经网络因其强大的建模能力引起广泛关注,在自然语言处理、图像识别等领域成功应用。
然而,传统的卷积神经网络只能处理欧氏空间数据,而现实生活中的许多场景,如交通网络、社交网络、引用网络等,都是以图数据的形式存在。
2024/1/13 13:26:47 3MB 《图卷积神经网络》
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图像识别模型python实现代码,用TensorFlow中的TensorFlowSlim来定义、训练和验证复杂的网络
2023/12/29 5:12:30 72.12MB tensor 图像识别模型 python
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用matlab做的果蔬图像识别程序,颜色特征提取
2023/12/22 11:14:25 4KB 果蔬图像识别
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上百g数据资料之tensorflow训练集+测试集(图像识别).zip
2023/12/7 23:18:24 371.37MB 数据集
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智能实时应用为所有行业带来了革命性变化。
机器学习及其分支深度学习正蓬勃发展,因为机器学习让计算机能够在无人指引的情况下挖掘深藏的洞见。
这种能力正是多种领域所需要的,如非结构化数据分析、图像识别、语音识别和智能决策,这完全不同于传统的编程方式(如Java、.NET或Python)。
机器学习并非新生事物,大数据集的出现和处理能力的进步让每一个企业都具备了构建分析模型的能力。
各行各业都在将分析模型应用在企业应用和微服务上,用以增长利润、降低成本,或者改善用户体验。
这篇文章将介绍机器学习在任务关键型实时系统中的应用,将ApacheKafka作为中心化的、可伸缩的任务关键型系统,同时还将介绍使用Kafk
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深度学习在医学图像识别中的研究,深度学习在医学图像识别中的研究,深度学习在医学图像识别中的研究
2023/11/20 19:37:31 4.07MB 深度学习在医
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为了提升自然场景图像的识别精度,结合bag-of-visualword模型,提出了一种基于核稀疏表示的图像识别方法。
该方法的图像描述部分主要利用核稀疏表示在高维度空间进行图像特征的匹配表示,识别部分采用AdaBoost分类器,对各个类别编码并在对应的核矩阵上进行划分,从而实现多类场景图像的识别能力。
实验结果表明,该方法有效的提升了图像描述的准确度与对自然场景图像识别的精度。
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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 钉钉 钉钉打卡