为了提升自然场景图像的识别精度，结合bag-of-visualword模型，提出了一种基于核稀疏表示的图像识别方法。
该方法的图像描述部分主要利用核稀疏表示在高维度空间进行图像特征的匹配表示，识别部分采用AdaBoost分类器，对各个类别编码并在对应的核矩阵上进行划分，从而实现多类场景图像的识别能力。
实验结果表明，该方法有效的提升了图像描述的准确度与对自然场景图像识别的精度。
该方法的图像描述部分主要利用核稀疏表示在高维度空间进行图像特征的匹配表示，识别部分采用AdaBoost分类器，对各个类别编码并在对应的核矩阵上进行划分，从而实现多类场景图像的识别能力。
实验结果表明，该方法有效的提升了图像描述的准确度与对自然场景图像识别的精度。
2023/10/31 6:44:35
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反编译获取线上任何微信小程序源码，●但是在微信服务器上，普通用户想要获取到，肯定是十分困难的，有没有别的办法呢？●简单思考一下我们使用小程序的场景就会明白，当我们点开一个微信小程序的时候，其实是微信已经将它的从服务器上下载到了手机，然后再来运行的。
所以，虽然我们没能力从服务器上获取到，但是我们应该可以从手机本地找到到已经下载过的小程序源文件
所以，虽然我们没能力从服务器上获取到，但是我们应该可以从手机本地找到到已经下载过的小程序源文件
2023/10/29 4:21:32
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1、文章地址:https://kunnan.blog.csdn.net/article/details/778858242、应用场景：适用于购物类app的首页tabBar，以及购物券类app的首页tabBar3、特色功能：在更新数据期间旋转tabbar的icon
2023/10/29 2:13:03
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SIFT作为场景图像的局部特征能够较好的表征和区分不同的场景。
对于类别间距较大的样本，SVM能够很好的分类.
对于类别间距较大的样本，SVM能够很好的分类.
2023/10/27 21:44:38
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基于Frenet优化轨迹的无人车动作规划实例，使用Python实现，主要为高速场景，具体参考博客：https://blog.csdn.net/AdamShan/article/details/80779615
2023/10/25 19:53:06
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介绍移动边缘计算的发展背景和市场需求，并对业务场景的规划和应用，在本地分流、数据服务和业务优化三大领域进行分类和研究。
从关键技术、标准化和发展趋势方面，对移动边缘计算技术进行探索
从关键技术、标准化和发展趋势方面，对移动边缘计算技术进行探索
2023/10/18 6:01:15
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本文来自于简书，文章介绍了需求分析方法的相关知识，详细介绍了如何分析用户需求、业务需求等相关内容。
业务需求=业务目的+业务目标以注册功能为例，用户肯定不想注册填一堆信息这么麻烦，而是产品需要用户注册。
目标用户的特征：是学生还是职场人员。
目标用户的经验：是新手还是熟练用户。
用户的使用场景：通常在什么情况下会使用产品，接触产品这个功能。
用户体验目标：用户期望得到什么结果。
用户产生某种行为，通常是基于某种动机或原因，比如注册后，可以使用更多的功能；
同时在注册前，用户可能也有一些担忧，比如说个人信息会不会泄露，用户会不会没事就收到垃圾短信;所以：用户的动机担忧以及使用中遇到的障碍都是影响用户体验目标和
业务需求=业务目的+业务目标以注册功能为例，用户肯定不想注册填一堆信息这么麻烦，而是产品需要用户注册。
目标用户的特征：是学生还是职场人员。
目标用户的经验：是新手还是熟练用户。
用户的使用场景：通常在什么情况下会使用产品，接触产品这个功能。
用户体验目标：用户期望得到什么结果。
用户产生某种行为，通常是基于某种动机或原因，比如注册后，可以使用更多的功能；
同时在注册前，用户可能也有一些担忧，比如说个人信息会不会泄露，用户会不会没事就收到垃圾短信;所以：用户的动机担忧以及使用中遇到的障碍都是影响用户体验目标和
2023/10/17 22:41:45
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视角可移动，旋转的房间简单三维场景，有灯光，有阴影，导入OBJ文件，有纹理贴图，对于初学者还是比较好的，简单易懂
2023/10/16 8:34:28
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上图视频测试链接：https://www.bilibili.com/video/BV13E411c7Mv/1.3D卷积神经网络相比于2D卷积神经网络，3D卷积神经网络更能很好的利用视频中的时序信息。
因此，其主要应用视频、行为识别等领域居多。
3D卷积神经网络是将时间维度看成了第三维。
人类行为识别的实际应用：安防监控。
（检测识别异常行为：如打架，偷东西等）监视和培训新人工作来确保任务执行正确。
（例如，鸡蛋灌饼制作程序：和面，擀面团，打鸡蛋，摊饼等动作）判断检测食品服务人员是否按规定洗手。
自动对视频数据分类。
人类的行为识别，在实际生活环境中，在不同的场景会存在着背景杂乱、遮挡和视
因此，其主要应用视频、行为识别等领域居多。
3D卷积神经网络是将时间维度看成了第三维。
人类行为识别的实际应用：安防监控。
（检测识别异常行为：如打架，偷东西等）监视和培训新人工作来确保任务执行正确。
（例如，鸡蛋灌饼制作程序：和面，擀面团，打鸡蛋，摊饼等动作）判断检测食品服务人员是否按规定洗手。
自动对视频数据分类。
人类的行为识别，在实际生活环境中，在不同的场景会存在着背景杂乱、遮挡和视
2023/10/14 14:14:47
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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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