包含了1521幅分辨率为384x286像素的灰度图像。
每一幅图像来自于23个不同的测试人员的正面角度的人脸。
每一幅图像来自于23个不同的测试人员的正面角度的人脸。
2024/3/25 19:27:42
119.42MB
1
爬取的103个微博用户截止2019年8月发布的所有原创微博,以csv文件存储，每个用户对应一个csv文件。
包括48位女性，55位男性，男女性分开存储。
包括id、微博正文、微博原始图片URL、原始视频URL、发布日期、发布工具、点赞数、评论数、转发数、话题和@用户。
总共包括十多万条微博，可以用做性别分类等自然语言处理任务的数据集。
包括48位女性，55位男性，男女性分开存储。
包括id、微博正文、微博原始图片URL、原始视频URL、发布日期、发布工具、点赞数、评论数、转发数、话题和@用户。
总共包括十多万条微博，可以用做性别分类等自然语言处理任务的数据集。
2024/3/24 18:21:56
5.61MB
1
PFLD算法，目前主流数据集上达到最高精度、ARM安卓机140fps，模型大小仅2.1M!
2024/3/23 19:46:39
6.04MB
1
我收集的猫数据集，用于训练基于HOG特征的分类器。
详细请参考我的博客：http://blog.csdn.net/hongbin_xu/article/details/78443289
详细请参考我的博客：http://blog.csdn.net/hongbin_xu/article/details/78443289
2024/3/23 11:55:09
6.32MB
1
该代码使用Tensorflowr1.7在Ubuntu14.04下使用Python2.7和Python3.5进行测试。
代码中包含测试用例。
模型使用固定图像标准化。
在中科院自动化所，WebFace数据集已经被用于训练。
该面部检测后，该训练集包括总共453453个图像，超过10575个身份。
如果在训练之前过滤了数据集，则可以看到一些性能改进。
有关如何完成此操作的更多信息将在稍后提供。
性能最佳的模型已经在VGGFace2数据集上进行了训练，该数据集由~3.3M面和~9000个类组成。
提供了几个预训练模型。
请注意，模型的输入图像需要使用固定图像标准化进行标准化
代码中包含测试用例。
模型使用固定图像标准化。
在中科院自动化所，WebFace数据集已经被用于训练。
该面部检测后，该训练集包括总共453453个图像，超过10575个身份。
如果在训练之前过滤了数据集，则可以看到一些性能改进。
有关如何完成此操作的更多信息将在稍后提供。
性能最佳的模型已经在VGGFace2数据集上进行了训练，该数据集由~3.3M面和~9000个类组成。
提供了几个预训练模型。
请注意，模型的输入图像需要使用固定图像标准化进行标准化
2024/3/22 22:19:22
2.1MB
1
手写字识别系统，基于CNN，MINISET手写字数据集，python实现。
非要我填够50字的资源描述，这我就很苦恼，居然还不够，太气人了。
非要我填够50字的资源描述，这我就很苦恼，居然还不够，太气人了。
2024/3/22 19:16:51
37.21MB
1
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