用于动作识别的3DResNet这是以下论文的PyTorch代码：该代码仅包括对ActivityNet和Kinetics数据集的培训和测试。
如果您想使用我们的预训练模型对视频进行分类，请使用。
提供了此代码的PyTorch（python）版本。
PyTorch版本包含其他模型，例如预激活ResNet，WideResNet，ResNeXt和DenseNet。
引文如果您使用此代码或预先训练的模型，请引用以下内容：@article{hara3dcnns,author={KenshoHaraandHirokatsuKataokaandYutaka

这是模式识别中经典的ISODATA算法，用户交互输入进行分类，C语言实现，效果很好

TrimbleeCognitionDeveloper9.0.1使用完美，能够导出分类结果之类的，不是试用版

在线顺序极限学习机，可以实现对大量数据的实时在线预测及其分类效果

分类规则过于复杂

冯网络便携式开发级别的IndyNode网络，包括LedgerBrowser。
分类帐浏览器（例如BCGov的的）允许用户查看网络节点的状态并浏览/搜索/过滤分类帐交易。
von-network正在作为可验证组织网络（VON）的一部分进行开发。
有关VON的更多信息，请参见。
甚至更好-加入我们的工作，为VON，Aries和Indy社区做出贡献。
VON-NetworkLedger浏览器和API使用“分类帐浏览器”（例如：:），您可以看到：分类帐节点的状态JSON格式的分类帐节点的详细状态（单击“详细状态”链接）Indy网络的三个分类帐-域，池和配置（单击相应的链接）IndyNetwork实例的GenesisTransactions。
在IndyAgent中，使用URL/genesis来获取要用于初始化Agent的创世纪文件。

ENVI　　ENVI(TheEnvironmentforVisualizingImages)是美国ITTVisualInformationSolutions公司的旗舰产品。
ENVI由遥感领域的科学家采用IDL开发的一套功能强大的遥感图像处理软件；
它是快速、便捷、准确地从地理空间影像中提取信息的首屈一指的软件解决方案，它提供先进的，人性化的使用工具来方便用户读取、准备、探测、分析和共享影像中的信息。
今天，众多的影像分析师和科学家选择ENVI来从地理空间影像中提取信息。
已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋，测绘勘察和城市与区域规划等行业。
　　创建于1977年的RSI（现为ITTVisualInformationSolutions公司）已经成功地为其用户提供了超过30年的科学可视化软件服务。
目前ITTVisualInformationSolutions的用户数超过150,000，遍布于80个国家与地区。
从2000年开始连续三年，ENVI被美国国家影像制图局（NIMA）等权威机构组织的Passfind项目遥感影像系统评比当中被评为“最佳的遥感目标识别软件”。
2004年RSI公司并入上市公司ITT公司，并于2006年5月正式成立ITTVisualInformationSolutions公司，ENVI&IDL的发展步伐更加有利与快捷，更多的新功能与算法加进到新版本中。
　　强大的影像显示、处理和分析系统　　ENVI包含齐全的遥感影像处理功能：常规处理、几何校正、定标、多光谱分析、高光谱分析、雷达分析、地形地貌分析、矢量应用、神经网络分析、区域分析、GPS联接、正射影象图生成、三维图像生成、丰富的可供二次开发调用的函数库、制图、数据输入/输出等功能组成了图像处理软件中非常全面的系统。
　　ENVI对于要处理的图像波段数没有限制，可以处理最先进的卫星格式，如Landsat7、IKONOS、SPOT,RADARSAT,NASA,NOAA,EROS和TERRA，并准备接受未来所有传感器的信息。
　　强大的多光谱影像处理功能　　ENVI能够充分提取图像信息，具备全套完整的遥感影像处理工具，能够进行文件处理、图像增强、掩膜、预处理、图像计算和统计，完整的分类及后处理工具，及图像变换和滤波工具、图像镶嵌、融合等功能。
ENVI遥感影像处理软件具有丰富完备的投影软件包，可支持各种投影类型。
同时，ENVI还创造性地将一些高光谱数据处理方法用于多光谱影像处理，可更有效地进行知识分类、土地利用动态监测。
　　更便捷地集成栅格和矢量数据　　ENVI包含所有基本的遥感影像处理功能，如：校正、定标、波段运算、分类、对比增强、滤波、变换、边缘检测及制图输出功能，并可以加注汉字。
ENVI具有对遥感影像进行配准和正射校正的功能，可以给影像添加地图投影，并与各种GIS数据套合。
ENVI的矢量工具可以进行屏幕数字化、栅格和矢量叠合，建立新的矢量层、编辑点、线、多边形数据，缓冲区分析，创建并编辑属性并进行相关矢量层的属性查询。
　　ENVI的集成雷达分析工具助您快速处理雷达数据　　用ENVI完整的集成式雷达分析工具可以快速处理雷达SAR数据,提取CEOS信息并浏览RADARSAT和ERS-1数据。
用天线阵列校正、斜距校正、自适应滤波等功能提高数据的利用率。
纹理分析功能还可以分段分析SAR数据。
ENVI还可以处理极化雷达数据，用户可以从SIR-C和AIRSAR压缩数据中选择极化和工作频率，用户还可以浏览和比较感兴趣区的极化信号，并创建幅度图像和相位图像。
　　地形分析工具　　ENVI具有三维地形可视分析及动画飞行功能，能按用户制定路径飞行，并能将动画序列输出为MPEG文件格式，便于用户演示成果。
　　准备您的影像　　ENVI提供了自动预处理工具，可以快速、轻松地预处理影像，以便进行查看浏览或其他分析。
通过ENVI，您可以对影像进行以下处理：　　•正射校正　　•影像配准　　•影像定标　　•大气校正　　•创建矢量叠加　　•确定感兴趣区域（ROIs）　　•创建数字高程模型（DEMs）　　•影像融合，掩膜和镶嵌　　•调整大小，旋转，或数据类型转换　　探测影像　　ENVI提供了一个直观的用户界面和易用的工具，让您轻松、快速地浏览和探测影像。
您可以使用ENVI完成的工作包括：浏览大型数据集和元数据，对影像进行视觉对比，创建强大的3D场景，创建散点图，探测像素特征等。
　　分析影像　　ENVI提供了业界领先的图像处理功能，方便您从事各种用途的信息提取。
ENVI提供了一套完整的经科学实践证明的成熟工具来帮助您分析影像。
　　数据分析工具　　ENVI包括一套综合数据分析工具，通过实践证明的成熟算法快速、便捷、准确地分析图像。
　　•创建地理空间统计资料，如自相关系数和协方差　　•计算影像统计信息，如平均值、最小/最大值、标准差　　•提取线性特征　　•合成雷达影像　　•主成分计算　　•变化检测　　•空间特征测量　　•地形建模和特征提取　　•应用通用或自定义的滤波器　　•执行自定义的波段和光谱数学函数　　光谱分析工具　　光谱分析通过像素在不同波长范围上的反应，来获取有关物质的信息。
ENVI拥有目前最先进的，易于使用的光谱分析工具，能够很容易地进行科学的影像分析。
ENVI的光谱分析工具包括以下功能：　　•监督和非监督方法进行影像分类　　•使用强大的光谱库识别光谱特征　　•检测和识别目标　　•识别感兴趣的特征　　•对感兴趣物质的分析和制图　　•执行像素级和亚像素级的分析　　•使用分类后处理工具完善分类结果　　•使用植被分析工具计算森林健康度　　共享您的信息　　ENVI能轻松地整合现有的工作流，让您能在任何环境中与同事们分享地图和报告。
所处理的图像可以输出成常见的矢量格式和栅格影像便于协同和演示。
　　自定义您的地理空间影像应用　　ENVI建立于一个强大的开发语言—IDL之上。
IDL允许对其特性和功能进行扩展或自定义，以符合用户的具体要求。
这个强大而灵活的平台，可以让您创建批处理、自定义菜单、添加自己的算法和工具，甚至将C++和Java代码集成到您的工具中等。
　　自2007年起，与著名的GIS厂商ESRI公司开展全面战略合作，ENVIReaderforArcGIS模块让ArcGIS系列软件全面支持ENVI的数据格式，最新版本ENVI4.5完全支持ArcGIS的Geodatabase等。

libsvm是台湾林智仁开发的支持向量机工具箱，非常有名。
该资源中包含了其matlab最新版libsvm-mat-weights-3.0-1。
作者利用此工具箱编写了一个多类识别的问题，对于svm的学习非常有帮助。
该程序拥有良好界面，经过测试，可以放心使用。

这个网上书城系统使用Eclipse开发的，代码完整，jar包齐全，sql脚本包含在里面，将下载下来的项目导入到Eclipse中即可运行，本项目做了很多校验，对可能出现的bug做了考虑，属于比较完善的系统。
本系统包含九个模块，前台模块分为：用户模快，分类模块，图书模块，购物车模块，订单模块；
后台模块分为：管理员模块，分类管理模快，图书管理模快，订单管理模块。
书城界面简洁，易于操作，简单易懂，代码均有注释，各模块功能完善。
各大模块的功能描述：前台：1).用户模块功能有：*用户注册:＞表单页面是jQuery做校验(包含了ajax异步请求)#在输入框失去焦点时进行校验；
#在提交时对所有输入框进行校验；
#在输入框得到焦点时，隐藏错误信息。
＞表单页面使用一次性图形验证码；
＞在servlet中再次做了表单校验。
*用户登录：＞表单校验与注册功能相同；
＞登录成功时会把当前用户名保存到cookie中，为了在登录页面的输入框中显示！*用户退出：销毁session2).分类模块*查询所有分类：＞有1级和2级分类＞在页面中使用手风琴式菜单(Javascript组件)显示分类。
3).图书模块：*按分类查询*按作者查询*按出版社查询*按书名模糊查询*多条件组合查询*按id查询除按id查询外，其他都是分页查询。
技术难点：＞组合查询：根据多个条件拼凑sql语句。
＞带条件分页查询：条件可能会丢失。
使用自定义的PageBean来传递分页数据！＞页面上的分页导航：页码列表的显示不好计算！4).购物车模块：*添加条目*修改条目数量*删除条目*批量删除条目*我的购物车*查询被勾选条目购物车没有使用sesson或cookie，而是存储到数据库中。
技术难点：＞添加条目时，如果两次添加针对同一本书的条目，不是添加，而是合并；
＞修改数量时使用ajax时请求服务器端，服务器端返回json。
＞大量js代码5).订单模块：*生成订单*我的订单*查看订单详细*订单支付*订单确认收货*取消订单后台1).管理员*管理员登录2).分类管理*添加1级分类*添加2级分类:需要为2级分类指定所属1级分类*编辑1级分类*编辑2级分类:可以修改所属1级分类*删除1级分类:存在子分类时，不能删除*删除2级分类:当前2级分类下存在图书时不能删除*查看所有分类3).图书管理*各种查询：与前台相同*添加图书:＞上传图片＞页面中使用动态下拉列表显示2级分类，当指定1级分类后，2级分类下拉列表中动态显示该1级分类下所有2级分类名称*修改图书:与添加图书相似，也使用动态下拉列表*删除图书:需要删除图书对应图片，再删除图书4).订单管理*各种查询*订单发货*订单取消

第一阶段：这一阶段会学习MapReduce、Hive、HDFS、Yarn、Spark等计算框架的开发技术，以及Scala编程语言。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得数据开发、数据挖掘、机器学习等职位必备的基本开发能力。
第二阶段：这一阶段会学习FLume、Kafka、SparkStreaming、Flink/Storm、Zookeeper、HBase等计算框架的开发技术，以及大数据体系内的数据采集和数据仓库理论思想和技术实现。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得完整的大数据架构开发能力。
第三阶段：这一阶段会学习NLP文本相似度、中文分词、HMM算法、推荐算法CF、回归算法等应用与开发技术，整体认识商业项目-音乐推荐系统。
使用海量真实数据对大数据平台和算法进行应用实践，快速掌握大数据行业具有巨大价值的核心技术。
第四阶段：这一阶段会学习分类算法、聚类算法、分类算法-决策树、分类算法-SVM、神经网络+深度学习，深化前3阶段技术能力，初入机器学习领域。
通过对机器学习核心算法的强化练习，你将能完美胜任目前人才最紧缺的数据挖掘开发职位。

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。