TheStreetViewHouseNumbers(SVHN)数据集，原数据为mat文件格式，已提取成图像，并将label标注出来，训练集测试集总共有10w张图片
2025/9/19 2:04:06
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猫狗图片的识别分类，通过一个Alexnet网络模型，对猫狗图片数据集进行训练，并保存模型
2025/9/17 14:09:44
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本资源为YOLOv3目标检测算法的PyTorch实现（出处：https://github.com/ayooshkathuria/pytorch-yolo-v3），本压缩包中包含了240MB的预训练网络文件，方便难以访问国外服务器的同学下载。
2025/9/12 14:12:34
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BP神经网络算法的matlab代码，本程序根据训练好的网络文件ANN.mat预测新的数据文件，得到均方误差，并画出预测数据和原数据的对比图。
2025/9/10 17:10:13
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北大ACM在线评测系统，适合搭建自己的评测系统，也可以在此基础上进行修改ACM在线评测系统的网名为acm.zjut.edu.cn,它是集程序设计竞赛、竞赛训练、课程实验、平时练习于一身的网上实时提交系统，非常好用，需要的可以下载哦！
2025/8/27 14:40:56
12.83MB
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本课程是DSP技术类课程配套的课程设计，要求学生通过高级语言或汇编语言编程实现较复杂的功能。
通过课程设计，使学生加深对DSP芯片TMS320C54x的结构、工作原理的理解，获得DSP应用技术的实际训练，掌握设计较复杂DSP系统的基本方法。
通过课程设计，使学生加深对DSP芯片TMS320C54x的结构、工作原理的理解，获得DSP应用技术的实际训练，掌握设计较复杂DSP系统的基本方法。
2025/8/26 17:36:58
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雅诗兰黛用例：性能分析问题：将全球（互联网）资产的性能分析连接到搜索功能很少的大型数据库（超过一百万）资产中的原始资产。
在资产内部嵌入唯一标识符的问题是，当它们在进入社交媒体的过程中经过许多不同的手/公司时，它们很容易丢失。
使用图像分类，我们可以避免该问题。
目标：为图像资产分析和竞争对手分析奠定基础。
将在社交媒体和零售网站上的数字资产管理系统之外找到的操纵图像资产连接回数字资产管理系统内原始资产的文件路径。
障碍：此项目的训练数据本来就很小，每个资产只有一张图片。
我们只知道图像是被操纵的，而不是图像的实际处理（裁剪，叠加，缩放等）。
一些图像彼此非常相似。
有一条细线可用来区分相似的图片，并连接相同图片的受控版本。
方法：1）图像分类2）自动编码图像分类：使用Keras/Tensorflow，我带了他们的imagedatagenerator并创建了原始图像的合成版本。
在资产内部嵌入唯一标识符的问题是，当它们在进入社交媒体的过程中经过许多不同的手/公司时，它们很容易丢失。
使用图像分类，我们可以避免该问题。
目标：为图像资产分析和竞争对手分析奠定基础。
将在社交媒体和零售网站上的数字资产管理系统之外找到的操纵图像资产连接回数字资产管理系统内原始资产的文件路径。
障碍：此项目的训练数据本来就很小，每个资产只有一张图片。
我们只知道图像是被操纵的，而不是图像的实际处理（裁剪，叠加，缩放等）。
一些图像彼此非常相似。
有一条细线可用来区分相似的图片，并连接相同图片的受控版本。
方法：1）图像分类2）自动编码图像分类：使用Keras/Tensorflow，我带了他们的imagedatagenerator并创建了原始图像的合成版本。
2025/8/24 17:08:31
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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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