HyperLPR是一个使用深度学习针对于对于中文车牌识另外实现，开源地址：https://github.com/zeusees/HyperLPR，在windows下，使用vs2013编译告成，编译前需要更正opencv340的include以及lib路途。
2023/3/26 15:13:04
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该文档搜罗了比力片面的行为识另外综述，以及深度学习的迩来阻滞，能够帮手巨匠尽快操作该规模的发揭示状，为巨匠理清钻研思绪提供未必的帮手以及参考。
2023/3/24 19:56:22
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这是《深度学习（二）——BP算法》中用到的数据，基于Python使用BP神经收集实现公路客运量即公路货运量料想的案例。
2023/3/22 2:41:33
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基于TensorFlowtf.estimator接口的深度学习收集，以DNNRegressor作物估产回归为例；
具备详尽的代码评释；
代码详尽分段评释请见：https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114001720
具备详尽的代码评释；
代码详尽分段评释请见：https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114001720
2023/3/21 18:12:46
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通过实验仿真分析得出:（1）趋势项信号可以影响预测的精度，设置最优的频谱阈值去除趋势项能够使得预测误差减少5%；
（2）压缩后的路网预测运转时间明显减少，节约时间90%；
（3）本文提出的预测模型在预测精度上优于其他预测模型，预测误差比SVR模型减少8%，路网中各个路段的平均预测精度可以达到92%
（2）压缩后的路网预测运转时间明显减少，节约时间90%；
（3）本文提出的预测模型在预测精度上优于其他预测模型，预测误差比SVR模型减少8%，路网中各个路段的平均预测精度可以达到92%
2023/3/19 17:30:15
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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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