mulan数据库中的emotions部分。
将原本的java数据文件转换为了txt格式和matlab支持的mat格式,训练样本和测试样本已经分类好,适用于进行多标签学习的数据库
2024/5/3 8:29:06 907KB emotions 多标签学习 识别 mulan
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【实验目的】(1)学会解决帧的同步和频偏校正问题;
(2)理解帧的同步和频偏校正的原理;
(3)实现基于训练序列的相关性的帧同步和基于Moose算法的频偏校正。
2024/5/3 7:16:07 2.33MB labview 帧检测 频偏校正
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提取手部轮廓特征,k-means聚类算法,训练得到手势识别模型,然后用测试数据测试。
2024/5/2 4:39:02 6.09MB 手势识别
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SRCNN源码分析:以文档的形式顺了一下训练时的代码流程和函数功能。
只包含源码中的函数名及必要代码。
可以帮助理解训练阶段的流程。
2024/5/1 6:37:25 71KB 超分辨重建 代码分析
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学生腰鼓队训练教案.pdf
2024/4/29 0:35:52 570KB 1
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tensorflow训练之后的Inceptionv3模型,经过Imagenet数据得到的模型参数。
可以直接分类图片,或者经过Retrain实现迁移学习。
2024/4/27 1:39:56 84.87MB Inceptin_v3
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基于CNN训练的年龄和性别预测的二进制模型、描述文件、标签文件。
2024/4/26 22:31:54 81.14MB CNN 年龄预测模型 性别预测模型
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MATLAB底层代码实现深度学习LeNet网络训练,用于Mnist数据集手写识别对于博客见:http://blog.csdn.net/love_ljq/article/details/78976452
2024/4/26 7:01:01 1.51MB MATLAB 深度学习 LeNet
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基于深度学习的图像识别人脸识别、图像采集、模型训练
2024/4/26 6:19:13 13.78MB python 深度学习 图像识别
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这个是我们用上面的算法调整之后生成的npy数据集合,需要的同学可以自行下载!
12.3MB 数据集
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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