本项目博客地址:https://blog.csdn.net/wu9797/article/details/81151033里面有编译好的Debug和Release
2024/12/29 8:51:17 33.44MB VC
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参考文章https://blog.csdn.net/Cupster/article/details/113727932
2024/12/28 21:08:16 225KB Androiddialog
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threejs入门博客http://blog.csdn.net/u010588262/article/details/79570436的配套demo,演示地址:https://www.hugeoyzy.top/threejs/src/demo1.htmlhttps://www.hugeoyzy.top/threejs/src/demo2.html
2024/12/28 13:58:35 19.72MB three r90 demo
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下载文件中主要提供配置文档,源码已经挂载到Github(提供下载链接)。
python机器学习不用kinect骨架检测,检测效果可参见网址:http://blog.csdn.net/ZOU19900101
2024/12/27 18:45:11 18MB caffe python
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windows下的php5.4扩展ffmpeg亲测可用phpstudy安装教程https://blog.csdn.net/lxp199741/article/details/81281874
2024/12/27 16:18:41 4.16MB php扩展
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2024/12/27 8:57:01 20.06MB Augmented Reality Principles Practice
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这是opencvsvm图像分类的整个工程代码,在VS2010下打开即可。
整个工程文件以及我的所有训练的图片存放在这里,需要的可以下载,自己在找训练图片写代码花了很多时间,下载完后自行解压,训练图片和测试图片可以从这免费下载http://download.csdn.net/detail/always2015/8944959,projectdata文件夹直接放在D盘就行,里面存放训练的图片和待测试图片,以及训练过程中生成的中间文件,现在这个下载object_classfication_end则是工程文件,我用的是vs2010打开即可,下面工程里有几个要注意的地方:1、在这个模块中使用到了c++的boost库,但是在这里有一个版本的限制。
这个模块的代码只能在boost版本1.46以上使用,这个版本以下的就不能用了,直接运行就会出错,这是最需要注意的。
因为在1.46版本以上中对比CsSVM这个类一些成员函数做了一些私有化的修改,所以在使用该类初始化对象时候需要注意。
2、我的模块所使用到的函数和产生的中间结果都是在一个categorizer类中声明的,由于不同的执行阶段中间结果有很多个,例如:训练图片聚类后所得到单词表矩阵,svm分类器的训练的结果等,中间结果的产生是相当耗时的,所以在刚开始就考虑到第一次运行时候把他以文件XML的格式保存下来,下次使用到的时候在读取。
将一个矩阵存入文本的时候可以直接用输出流的方式将一个矩阵存入,但是读取时候如果用输入流直接一个矩阵变量的形式读取,那就肯定报错,因为输入流不支持直接对矩阵的操作,所以这时候只能对矩阵的元素一个一个进行读取了。
3、在测试的时候,如果输入的图片太小,或者全为黑色,当经过特征提取和单词构造完成使用svm进行分类时候会出现错误。
经过调试代码,发现上述图片在生成该图片的单词的时候所得到的单词矩阵会是一个空矩阵,即该矩阵的行列数都为0,所以在使用svm分类器时候就出错。
所以在使用每个输入图片的单词矩阵的时候先做一个判断,如果该矩阵行列数都为0,那么该图片直接跳过。
2024/12/26 7:01:54 37.36MB SVM图像分类
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该文档来自与2013年8月17日CSDN移动俱乐部活动。
2024/12/25 16:17:07 1.69MB CMDN 高德 郝香山 开放平台
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还有jar和dll文件DLL文件需要放置在system32内才可以使用。
示例请见博客:https://blog.csdn.net/s1040342522/article/details/81102846
2024/12/25 11:44:35 118KB ppt转pdf PPT PDF jacob
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微信公众号支付需要到的工具类和我个人支付的代码都在里面。
博客:http://blog.csdn.net/aofavx/article/details/52220394
2024/12/25 9:44:47 21KB 公众号支付
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡