通过LBP训练15小时出来的xml文件，用70000个人脸素材和10000个反面素材训练出来的，供大家学习使用准确率很高
2024/4/19 16:47:31
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为实现自然条件下棉花叶片的精准分割，提出一种粒子群（Ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＰＳＯ）优化算法和Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类算法混合的棉花叶片图像分割方法。
本算法将棉花叶片图像在ＲＧＢ颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理，并将预处理后的彩色图像从ＲＧＢ转换到目标与背景差异性最大的Ｑ分量、超Ｇ分量、ａ＊分量；
随后在Ｋ均值聚类的一维数据空间中，利用ＰＳＯ算法向全局像素解的子空间搜寻，通过迭代搜寻得到全局最优解，确定最佳聚类中心点，改善Ｋ均值聚类的收敛效果；
最后，对像素进行聚类划分，从而得到棉花叶片分割结果。
按照不同天气条件和不同背景采集了１ ２００幅棉花叶片样本图像，对本研究算法进行测试。
试验结果表明：该算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标（棉花叶片）分割准确率分别达到９２．３９％、９３．５５％、８８．０９％，总体平均分割精度为９１．３４％，并与传统Ｋ均值算法比较，总体平均分割精度提高了５．４１％。
分割结果表明，本研究算法能够对３种天气条件（晴天、阴天、雨天）与４种复杂背景（白地膜、黑地膜、秸秆、土壤）特征混合的棉花叶片图像实现准确分割，为棉花叶片的特征提取与病虫害识别等后续处理提供支持。
本算法将棉花叶片图像在ＲＧＢ颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理，并将预处理后的彩色图像从ＲＧＢ转换到目标与背景差异性最大的Ｑ分量、超Ｇ分量、ａ＊分量；
随后在Ｋ均值聚类的一维数据空间中，利用ＰＳＯ算法向全局像素解的子空间搜寻，通过迭代搜寻得到全局最优解，确定最佳聚类中心点，改善Ｋ均值聚类的收敛效果；
最后，对像素进行聚类划分，从而得到棉花叶片分割结果。
按照不同天气条件和不同背景采集了１ ２００幅棉花叶片样本图像，对本研究算法进行测试。
试验结果表明：该算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标（棉花叶片）分割准确率分别达到９２．３９％、９３．５５％、８８．０９％，总体平均分割精度为９１．３４％，并与传统Ｋ均值算法比较，总体平均分割精度提高了５．４１％。
分割结果表明，本研究算法能够对３种天气条件（晴天、阴天、雨天）与４种复杂背景（白地膜、黑地膜、秸秆、土壤）特征混合的棉花叶片图像实现准确分割，为棉花叶片的特征提取与病虫害识别等后续处理提供支持。
2024/4/14 16:22:47
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为了提高卷积神经网络（CNN）在图像隐写分析领域的分类效果，构建了一个新的卷积神经网络模型（steganalysis-convolutionalneuralnetworks，S-CNN）进行隐写分析。
该模型采用两层卷积层和两层全连接层，减少了卷积层的层数；
通过在激活函数前增加批量正规化层对模型进行优化，避免了模型在训练过程中陷入过拟合；
取消池化层，减少嵌入信息的损失，从而提高模型的分类效果。
实验结果表明，相比传统的图像隐写分析方法，该模型减少了隐写分析步骤，并且具有较高的隐写分析准确率。
该模型采用两层卷积层和两层全连接层，减少了卷积层的层数；
通过在激活函数前增加批量正规化层对模型进行优化，避免了模型在训练过程中陷入过拟合；
取消池化层，减少嵌入信息的损失，从而提高模型的分类效果。
实验结果表明，相比传统的图像隐写分析方法，该模型减少了隐写分析步骤，并且具有较高的隐写分析准确率。
2024/3/26 7:13:29
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跨语言文本相似度计算是挖掘蒙汉可比语料的基础和关键，其结果直接影响了可比语料的质量。
本文通过分析新闻文本特点，提出了一种融合多特征的跨语言新闻文本相似度计算方法。
该方法首先抽取新闻的发布日期、标题及正文信息作为特征，再利用双语文档发布日期的差异、正文长度关系、正文阿拉伯数字相似度、标题重合程度及正文重合程度五种启发信息进行加权线性组合来判断相似程度。
实验表明，本文提出的方法能明显提高蒙汉新闻文本相似度计算的准确率。
本文通过分析新闻文本特点，提出了一种融合多特征的跨语言新闻文本相似度计算方法。
该方法首先抽取新闻的发布日期、标题及正文信息作为特征，再利用双语文档发布日期的差异、正文长度关系、正文阿拉伯数字相似度、标题重合程度及正文重合程度五种启发信息进行加权线性组合来判断相似程度。
实验表明，本文提出的方法能明显提高蒙汉新闻文本相似度计算的准确率。
2024/3/22 13:57:48
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这是一个非常有名的R波侦测算法，检测的准确率特别高，可以移植到单片机中运行，也可以根据需要对源码进行改进。
2024/2/29 11:58:24
13.89MB
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有284个训练样本，273个测试样本，通过对数据的处理后进入基于LSTM的多层循环神经网络进行训练，测试样本测试准确率可达70+
2024/2/17 18:27:03
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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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