整理了几段我在做运动目标检测时收集的视频。
背景是静态的，可用于运动目标检测。
一共是八段视频，希望对大家有用

本文档是本人实际实施过程中整理的EMCVMAXe存储分盘操作手册，所有操作步骤详细可参考。

3D模型，3dmax转换一下才能在unity3D上使用，里面包含桌子和麻将还有两个人物模型

jdk1.4能用的json-lib，包含依赖的jar包，整理上传，测试可用。
注：commons-lang-2.5.jar不能替换为高版本(包名有变化)。

Android技术整理生活本身就是一场修行。
我们所经历的每一件事，我们遇到的每一个人，都是来度我们的。
上天为了让我们修行，在我们周围制造各种假象，让我们包围其中不能自拔，其中主要的假象有两种：第一：你对他人的羡慕，总是期待别人的生活；
第二：他人对你的恭维，总是活在别人的眼里。
相对人都是在用一生的时光去修行，所以他们只有在临终的那一刻才能觉醒，发现自己一辈子都活在他人的羡慕中，一辈子都在期待别人对自己的恭维，却从来活不出真正的自己。
他们只有当生命临终的那一刻，发现人生的真正意义就是活好每一刻，每一个不曾起舞的日子都是对生命的辜负！尖端。
十年北漂生涯，程序员一枚，热爱技术，乐于奋斗，始终坚持通过技术可以实现我们的人生理想。
目前整理了Android技术，期待后续会有更多。
坚持走到最后的人，才有未来！1.基础机制总结[7篇]2.算法和数据结构3.Java基础4.And

里面含有几套试卷的答案和课本课后答案，考试重点知识点整理

非常全的人脸识别数据库，含lfw、AT&T人脸库、CMU_PIE人脸库、FG-NET人脸库、ORL人脸库、UMIST人脸库、Yale人脸库等。
可用于人脸识别模型的小规模训练和验证

因为需要使用这个，就网上找了下，发现要收费。
就自己整理了下发到网上了

在当今电子商务高速发展的背景下，淘宝作为中国领先的C2C网络购物平台，汇聚了大量的商品信息和交易数据。
这些数据对于市场研究者、数据分析师以及企业家等群体而言，具有不可估量的商业价值。
通过对这些数据的分析，可以洞察消费者行为模式、市场趋势和产品流行度，进而指导产品策略和市场营销活动。
然而，淘宝网出于保护商家和消费者隐私、维护平台秩序等多种考虑，对网站数据进行了加密和反爬虫措施，这使得通过自动化手段爬取商品数据变得相对复杂。
技术的演进和数据采集需求的驱动催生了一批专业的网络爬虫工具和方法，它们可以帮助用户通过合法的途径获取淘宝商品数据。
网络爬虫是一种自动化网络数据抓取工具，能够模拟人工浏览网页的行为，自动识别网页中的特定信息，并将这些信息存储到数据库或电子表格中。
在淘宝数据爬取的过程中，用户可以通过设置特定的关键词，利用网络爬虫对淘宝商品页面进行搜索和数据提取。
这种方法可以大幅提高数据收集的效率和准确性。
关键词搜索是网络爬虫数据提取的一个重要组成部分。
在使用关键词进行搜索时，用户需要预先定义好希望获取数据的种类和范围。
例如，如果想要分析服装市场的流行趋势，就可以设定“连衣裙”、“T恤”、“休闲鞋”等关键词进行搜索。
通过精确的关键词设置，可以过滤掉大量无关的信息，确保数据的针对性和有效性。
在实际操作过程中，网络爬虫首先会模拟正常的浏览器行为向淘宝服务器发送搜索请求，服务器随后返回相应的搜索结果页面。
爬虫程序会解析这个页面，提取出包含商品信息的HTML元素，如商品名称、价格、销量、评价数量等。
提取完成后，这些数据会被整理并存储到用户指定的格式中，例如CSV或者Excel文件。
在爬取淘宝商品数据时，还需要注意遵守相关的法律法规和平台规则。
这通常意味着不能进行大规模无限制的数据抓取，以免给淘宝服务器造成不必要的负担，甚至可能因为违反服务条款而遭到封禁。
因此，建议用户合理安排爬虫的抓取频率和数据量，或者使用淘宝提供的官方API服务进行数据获取，后者通常会更加稳定和合规。
数据爬取完毕后，接下来就是数据分析的过程。
数据分析可以采用多种统计和可视化工具，如Python、R、Excel等，对爬取的数据进行深入分析。
分析内容可以包括但不限于销售趋势分析、价格分布分析、竞品比较分析等。
通过这些分析，企业能够更好地理解市场动态，消费者的需求变化，以及竞争对手的情况，从而制定更为精准的市场策略。
淘宝商品数据的爬取对于了解网络购物市场动态和消费者行为具有极为重要的意义。
但同时，从事数据爬取工作需要考虑到数据的合法性和技术的实现难度，只有在遵守规则的前提下，合理利用网络爬虫技术，才能确保获取的数据既全面又有价值。
此外，后续的数据分析工作也极为关键，它能够帮助我们从海量数据中提炼出有用的信息，并将其转化为实际的商业洞察。

之前网上下的，没有标签或标签不对，于是我自己重新整理了一下目录书签。

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。