这里面包含整个基于神经网络深度学习，实现人脸识别项目，包括原始数据，训练数据训练模型测试数据等，包含演示同步ppt文件，使用的开发工具是pycharm，基于python3实现，该案例可做为本科毕设的入门参考，ppt内容包含整个讲解过程，从人脸识别到cnn，卷积，从欧式距离到人脸表情变化的计算详情以及整个卷积的引见，可以做为入门以及会议上引见使用的文档。
参考文件基于CNN卷积神经网络实现人脸识别-人脸表情识别-同步ppt引见及基于python3实现识别源代码。

针对自主吸尘机器人非结构化的工作环境及避障的实时性要求，提出融合了超声波传感器和红外传感器的混合视觉算法，并且基于BP神经网络的传感器信息融合技术进行了实验。

1.Unity-2019.2.1f12.python-3.53.dlib-19.184.numpy-1.15.45.torch-1.1.06.opencv-contrib-python3.4.0.127.tqdm-4.23.48.argparse-1.4.09.scipy-1.0.110.tensorboardX网易的研究者提出了一种游戏角色自动创建方法，利用Face-to-Parameter的转换快速创建游戏角色，用户还可以自行基于模型结果再次进行修改，直到得到本人满意的人物。
此项目按照论文里的描述建立。
Face-to-ParameterTranslationforGameCharacterAuto-Creation对于输入图片，通过此工具dlib进行脸部截取。
pip3installdlib或者使用conda安装condainstall-cmenpodlibdlib引用模型下载地址:http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landm

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。