行人检测是视频监控中的一个底子下场，连年来已经患上到了长足的普及。
然则，由于源熬炼样本以及目的场景中行人样本之间的差距，在某些人民数据集上熬炼的通用行人检测器的成果在使用于某些特定场景时会明晰飞腾。
另外，在目的场景中手动标志样本也是一项高尚且费时的责任。
咱们提出了一种别致的转移学习框架，该框架能够自动将通用检测器转移到特定于场景的行人检测器，而无需手动标志目的场景中的熬炼样本。
在咱们的方式中，咱们经由对于目的场景使用通用检测器来患上到初始检测下场，咱们将该下场称为目的样本。
咱们使用了多少种线索来过滤目的模板，从末了的检测下场中咱们能够未必它们的标签。
高斯稠浊模子（GMM）用于患上到每一个视频帧中的行为地域以及一些其余目的样本，这些目的样本没法被通用检测器检测到，由于这些目的样本距离摄像机较远。
目的样本以及目的模板之间的相关性以及源样本以及目的模板之间的相关性经由怪异编码举行估算，而后用于盘算源样本以及目的样本的权重。
明显性检测是在源样本以及目的模板之间举行相关性盘算以消除了非明显地域干扰以前的一项必不可少的责任。
齐全这些思考都是在单个目的函数下拟定的，经由对于齐全这些样本削减基于怪异编码的权重来
然则，由于源熬炼样本以及目的场景中行人样本之间的差距，在某些人民数据集上熬炼的通用行人检测器的成果在使用于某些特定场景时会明晰飞腾。
另外，在目的场景中手动标志样本也是一项高尚且费时的责任。
咱们提出了一种别致的转移学习框架，该框架能够自动将通用检测器转移到特定于场景的行人检测器，而无需手动标志目的场景中的熬炼样本。
在咱们的方式中，咱们经由对于目的场景使用通用检测器来患上到初始检测下场，咱们将该下场称为目的样本。
咱们使用了多少种线索来过滤目的模板，从末了的检测下场中咱们能够未必它们的标签。
高斯稠浊模子（GMM）用于患上到每一个视频帧中的行为地域以及一些其余目的样本，这些目的样本没法被通用检测器检测到，由于这些目的样本距离摄像机较远。
目的样本以及目的模板之间的相关性以及源样本以及目的模板之间的相关性经由怪异编码举行估算，而后用于盘算源样本以及目的样本的权重。
明显性检测是在源样本以及目的模板之间举行相关性盘算以消除了非明显地域干扰以前的一项必不可少的责任。
齐全这些思考都是在单个目的函数下拟定的，经由对于齐全这些样本削减基于怪异编码的权重来
2023/4/18 0:39:57
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使用帆软做大数据开拓时候，由于自带的天下舆图仅有40个国度，远远不能够举行片面阐发，外舆图纯手工凑集，费了许多功夫，已经涵盖了绝大大都国度地域，个人的很小的国度，不展现，当然你也能够自己去扩展。
2023/4/16 14:38:32
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同花顺软件上使用的目的DKDB多空比力该目的有四条线组成，分别是代表短期资金、中期资金、中临时资金、临时资金。
目的分为三个地域：20如下为弱势区、50为强弱分水岭、80以上为强势区；
当目的中四条线在弱势区运行一段功夫最佳是都小于5，落伍入强势区，股价将走强。
反之，这四条线在强势区运行一段功夫后（特意在超强势区）抵达100左右，末了进入弱势区，股价将走弱。
另外假如是一只股票的弱势反弹，则在反弹的进程中、惟独短线资金回有变更，抵达100时便是反弹竣事的时候要出局。
目的分为三个地域：20如下为弱势区、50为强弱分水岭、80以上为强势区；
当目的中四条线在弱势区运行一段功夫最佳是都小于5，落伍入强势区，股价将走强。
反之，这四条线在强势区运行一段功夫后（特意在超强势区）抵达100左右，末了进入弱势区，股价将走弱。
另外假如是一只股票的弱势反弹，则在反弹的进程中、惟独短线资金回有变更，抵达100时便是反弹竣事的时候要出局。
2023/4/15 23:42:09
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基于深度学习的资源三号遥感影像云检测方式。
摘要针对于资源三号卫星影像波段少、光谱规模受限的特色，本文提出了基于深度学习的资源三号遥感影像云检测方式。
起首，付与主成份阐发非把守预熬炼搜集合构，患上到待测遥感影像特色；
其次，为削减在池化进程中影像特色信息的损失，提出自顺应池化模子，该模子能很好开掘影像特色信息；
末了，将影像特色输入反对于向量机分类器举行分类，患上到云检测下场。
选取典型地域举行云检测试验，并与传统Otsu方式举行比力。
下场评释：本文方式检测精度高，并且不受光谱规模限度。
摘要针对于资源三号卫星影像波段少、光谱规模受限的特色，本文提出了基于深度学习的资源三号遥感影像云检测方式。
起首，付与主成份阐发非把守预熬炼搜集合构，患上到待测遥感影像特色；
其次，为削减在池化进程中影像特色信息的损失，提出自顺应池化模子，该模子能很好开掘影像特色信息；
末了，将影像特色输入反对于向量机分类器举行分类，患上到云检测下场。
选取典型地域举行云检测试验，并与传统Otsu方式举行比力。
下场评释：本文方式检测精度高，并且不受光谱规模限度。
2023/4/14 21:08:27
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2017年，寰球IDC市场规模抵达534.7亿美圆，增速为18.3%，以中国、印度及西北亚国度为代表的亚太地域的IDC市场削减最为明晰。
寰球超大规模数据中间显展现较快的削减速率，美国IDC行业涌现较为群集的并购行为。
寰球超大规模数据中间显展现较快的削减速率，美国IDC行业涌现较为群集的并购行为。
2023/4/14 21:51:36
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LBPH算法约莫地将检测到的人脸分成小单元，并将其与模子中的对于应单元举行比力，对于每一个地域的匹配值暴发一个直方图。
LBPH是仅有应承模子样自己脸以及检测到的人脸在外形、大小上能够不合的人脸识别算法。
代码部份付与Opencv与Python编程，并且将LBPH算法以及Eigenfaces算法与Fisherfaces算法举行人脸识别下场比力，准确率抵达97%以上(目前在识别黑人期间码下场欠安)
LBPH是仅有应承模子样自己脸以及检测到的人脸在外形、大小上能够不合的人脸识别算法。
代码部份付与Opencv与Python编程，并且将LBPH算法以及Eigenfaces算法与Fisherfaces算法举行人脸识别下场比力，准确率抵达97%以上(目前在识别黑人期间码下场欠安)
2023/4/14 20:19:53
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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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