该文件包括效果展示视频和训练生成的xml文件由于该方法要求负样本与场景相关，因此建议自己采集视频进行样本获取及后续处理，直接使用xml文件在其他场景的效果并不一定好。
本实验也有许多问题，①比如远处的检测框会较早的消失，这个原因应该是抽帧截取正样本时，远处的车辆样本选取的较少，建议新实验中每个位置上的正样本都要考虑到。
②偶尔会出现检测框消失的现象，这个没法避免的..建议使用卡尔曼滤波对消失的检测框进行预测然后校正！关于样本集会在后面半个月放出，最近事比较多，等开学会有点时间...本演示视频只对单一方向的车辆样本进行训练，并且包含了晴天多云雨天等场景的样本共同训练，正样本数量为4300多份。
如果想尝试双向车道的训练，建议正样本数量达到1w左右的量级，负样本为正样本的2-5倍，关于xml文件的训练参考文章XXX，也可以换成其他特征进行训练，如LBP特征（听说训练花费时间大大降低，精度差不多，并没有进行试验），有兴味的可以试一试，多多交流！

#语料库阐明------------------------------------------------------------------------##词典1、HowNet情感词典2、ntusd情感词典3、情感分析停用词表4、结巴分词自定义词典5、常用语词典，包括流行新词，网络流行词，手机词汇，粤语，潮语潮词、阿里巴巴-通讯产品词汇等##手机评论数据1、HTC手机评论，包括打分，共302篇1-52、魅族手机评论，包括打分，共529篇1-53、诺基亚手机评论，包括打分，共614篇1-54、OPPO手机评论，包括打分1-5，共553篇5、三星手机评论，包括打分1-5，共762篇6、中兴手机评论，包括打分1-5，共785篇7、摩托罗拉手机评论，包括打分1-5，共990篇8、整合：正面评论1084篇，负面评论524篇##淘宝商品评论数据1、正面评论一万篇，负面评论一万篇2、待预测的语料一万篇##2012微博情感分析数据共三个任务，数据集来自腾讯微博，每个话题1,000条，总约两万条微博1、观点句与非观点句的判别2、情感分类3、情感要素抽取##谭松波酒店评论语料正负样本不平衡，正样本7,000，负样本3000，共10,000.##酒店、服装、水果、平板、洗发水正负样本均5,000，总样本数50,000

hog特征+svm分类器行人检测训练的负样本处理程序，千万留意路径问题

支持向量数据描述(SupportVectorDataDescription,SVDD)语言：MATLAB版本：V2.1-----------------------------------------------------创作不易，欢迎各位5星好评~~~如有疑问或建议，请发邮件至：iqiukp@outlook.com可提供关于该算法/代码的付费咨询和有偿编写-----------------------------------------------------主要特点1.支持单值分类和二值分类的超球体构建2.支持多种核函数(linear,gaussian,polynomial,sigmoid,laplacian)3.支持2D或3D数据的决策边界可视化4.支持基于贝叶斯超参数优化、遗传算法和粒子群算法的SVDD的参数优化5.支持加权的SVDD-----------------------------------------------------注意1.SVDDV2.1仅支持R2016b以上的MATLAB版本2.正样本和负样本对应的标签分别为1和-13.提供了多个示例文件，每个文件的开头都有对应的引见4.此代码仅供参考5.可以阅读“SVDD-V2.1使用说明.pdf”文件了解更多用法

负样本对照随意，可以随意用自然场景来生成http://blog.csdn.net/zhuangxiaobin/article/details/25476833

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。