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 SoAndChan 心电图 ECG R波侦测
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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 10KB 神经网络
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基于Opencv的交通流量实时检测算法,基于VC6.0+Opencv,可实现检测准确率98%以上。
2024/2/4 5:20:26 1.19MB Opencv 交通流量 检测
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采用10次10折交叉验证,测试集平均准确率为95%左右绘有决策树图
2024/1/11 12:30:31 32KB 可直接运行  MATLAB 信息熵
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题库真实有效,花5百购买的mysqlocp认证IZO-883考试题库准确率达到百分之八九十
2024/1/5 7:02:17 20.61MB ocp 考试题库 883
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该代码实现了对行人重识别,准确率达到88%左右,最好的情况的下可以达到90%。
2023/12/27 20:19:21 275KB pytorch 行人重识别 python
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python不使用框架实现卷积神经网络识别手写数字,在100个的测试集上准确率最高可达95%。
内含数据集
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基于HOG特征提取的图像分类器,HOG的核心思想是所检测的局部物体外形能够被光强梯度或边缘方向的分布所描述。
通过将整幅图像分割成小的连接区域称为cells,每个cell生成一个方向梯度直方图或者cell中pixel的边缘方向,这些直方图的组合可表示出所检测目标的目标)描述子。
为改善准确率,局部直方图可以通过计算图像中一个较大区域称为block的光强作为measure被对比标准化,然后用这个measure归一化这个block中的所有cells.这个归一化过程完成了更好的照射/阴影不变性。
2023/12/16 11:58:32 17KB HOG 特征提取
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人脸识别具有重要的实际应用价值,已成为计算机智能识别领域的热门研究课题。
传统的人脸识别系统需要人的正面进行识别,而且仅对正面进行识别,因此在识别效率和准确率上存在很大缺陷。
本文提出了基于BP神经网络的人脸方向识别方法,并利用MATLAB2014平台进行了人脸方向识别试验。
统计试验结果表明,该方法预测误差很小,结果接近真实值。
利用本文所提出的方法,可以从多个方向进行人脸识别,从而提高了人脸识别的效率和正确率。
2023/12/14 21:26:43 2.15MB 人工智能
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传统K-modes聚类算法,并包含F1-measures指标、聚类准确率指标和聚类纯度指标,含有UCI数据集进行测试,直接运行main即可
2023/12/13 7:13:23 6KB K-modes 聚类算法 聚类评价指标
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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