参考MATLAB计算机视觉与深度学习实战总结资料

吴恩达深度学习第二课第一周编程作业（包括习题、代码、答案、数据集、完美跑通）。
亲测完美跑通。

包含以下内容：第一部分基础篇001第一个C程序 002运行多个源文件 003求整数之积 004比较实数大小 005字符的输出 006显示变量所占字节数 007自增/自减运算 008数列求和 009乘法口诀表 010猜数字游戏 011模拟ATM（自动柜员机）界面 012用一维数组统计学生成绩 013用二维数组实现矩阵转置 014求解二维数组的最大/最小元素 015利用数组求前n个质数 016编制万年历 017对数组元素排序 018任意进制数的转换 019判断回文数 020求数组前n元素之和 021求解钢材切割的最佳订单 022通过指针比较整数大小 023指向数组的指针 024寻找指定元素的指针 025寻找相同元素的指针 026阿拉伯数字转换为罗马数字 027字符替换 028从键盘读入实数 029字符行排版 030字符排列 031判断字符串是否回文 032通讯录的输入输出 033扑克牌的结构表示034用“结构”统计学生成绩 035报数游戏 036模拟社会关系 037统计文件的字符数 038同时显示两个文件的内容 039简单的文本编辑器 040文件的字数统计程序 041学生成绩管理程序 第二部分数据结构篇042插入排序 043希尔排序 044冒泡排序 045快速排序 046选择排序 047堆排序 048归并排序 049基数排序 050二叉搜索树操作 051二项式系数递归 052背包问题 053顺序表插入和删除 054链表操作（1） 055链表操作（2） 056单链表就地逆置 057运动会分数统计 058双链表 059约瑟夫环 060记录个人资料 061二叉树遍利 062浮点数转换为字符串 063汉诺塔问题 064哈夫曼编码 065图的深度优先遍利 066图的广度优先遍利067求解最优交通路径 068八皇后问题069骑士巡游 070用栈设置密码 071魔王语言翻译 072火车车厢重排 073队列实例 074K阶斐波那契序列 第三部分数值计算与趣味数学篇075绘制余弦曲线和直线的迭加076计算高次方数的尾数 077打鱼还是晒网 078怎样存钱以获取最大利息 079阿姆斯特朗数 080亲密数 081自守数 082具有abcd=(ab+cd)2性质的数 083验证歌德巴赫猜想084素数幻方 085百钱百鸡问题 086爱因斯坦的数学题 087三色球问题088马克思手稿中的数学题 089配对新郎和新娘 090约瑟夫问题091邮票组合 092分糖果 093波瓦松的分酒趣题 094求π的近似值 095奇数平方的有趣性质096角谷猜想 097四方定理 098卡布列克常数 099尼科彻斯定理 100扑克牌自动发牌 101常胜将军 102搬山游戏103兔子产子（菲波那契数列） 104数字移动 105多项式乘法 106产生随机数 107堆栈四则运算 108递归整数四则运算 109复平面作图 110绘制彩色抛物线 111绘制正态分布曲线 112求解非线性方程 113实矩阵乘法运算114求解线性方程 115n阶方阵求逆 116复矩阵乘法 117求定积分 118求满足特异条件的数列 119超长正整数的加法 第四部分图形篇120绘制直线 121绘制圆 122绘制圆弧 123绘制椭圆124设置背景色和前景色125设置线条类型 126设置填充类型和填充颜色 127图形文本的输出 128金刚石图案129飘带图案 130圆环图案 131肾形图案 132心脏形图案 133渔网图案 134沙丘图案135设置图形方式下的文本类型 136绘制正多边形 137正六边形螺旋图案 138正方形螺旋拼块图案139图形法绘制圆 140递归法绘制三角形图案 141图形法绘制椭圆 142抛物样条曲线 14

从集成图像显示时再现的空间光学分布着手，研究了微透镜参数、记录/显示平面分辨率和成像系统空间分辨率的关系。
研究结果表明成像系统的空间分辨率与微透镜的孔径和焦距大小有关。
采用较小尺寸的微透镜，有助于提高成像系统的空间分辨率，但对记录/显示平面分辨率的要求随微透镜尺寸的减小以及物点深度的增加而提高。
研究结果可用于集成成像系统的优化设计。

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美国加利福尼亚大学伯克莱分校应用概率专家，著名教授S.M.Ross所写的“随机过程”一书恰好满足我国广大应用和理论等各方面读者的需要。
十五年来，该书已经被美国的许多著名大学选为包括统计专业在内的各领域的研究生(和本科生)的教科书，是一本公认的优秀的教材，受到各方面的好评。
这本书不需要测度论及高深的数学知识。
微积分和初等概率论的知识对于学会本书是足够的。
尽管如此，该书在第一章还是介绍了虽然不很深，但是很重要的基础知识，给予那些离开课堂较久或手头缺乏概率论参考书的读者以不少方便。
该书以应用为导引但又绝不回避重要的理论概念和数学推导，以加深对问题的理解。
该书的内容包括泊松过程，更新理论，马尔可夫链，随机游动与鞅和随机序关系等常用的随机过程。
所有过程都具有实际背景。
选材宽窄及深度都很合适，为进一步的应用或理论研究打下了可靠的基础。

#3D_Garment_Tryon_System3D虚拟试衣系统随着网络的普及和虚拟现实技术的发展，三维虚拟试衣技术已成为国内外学术界普遍关注和研究的重要课题。
三维服装虚拟试衣系统(3DGarmentVirtualTry-OnSystem)主要包括四个部分：用户试衣时的人体识别、姿势检测；
三维虚拟人体模型的构建与匹配，三维虚拟衣物模型的构建，三维衣物在虚拟人体的着装试穿。
目前我们在三维试衣系统相关理论的基础上，从研究三维人体、衣物建模理论出发，结合物理模型、图形处理等方法，实现了以上四个部分，并对其中一些关键技术进行了研究。
人体识别和姿势检测的研究方面，针对精准度要求较高的情况，我们采用N-best人体识别模型，用深度置信神经网络来对模型进行训练，能够检测出图片中任意姿势各个身体部件；
针对实时性要求较高的情况，我们采用SVM模型，可以判断出几种常见的人们试衣时的动作。
三维虚拟人体建模中，首先我们建立集成于软件中的人体模型库，主要是使用专用的三维人体造型软件Poser，将其中人体模型导出为OBJ文件，再根据OBJ文件的存储格式，提取出人体曲面的顶点信息，然后采用稀疏表示和三角剖分技术，利用一个个小三角形来逼近人体各部件的曲面；
而用户人体模型则是根据用户输入的人体信息，查找模型库中相匹配的人体模型并进行一定调整，最后结合检测到的用户姿势来展示用户特定的人体模型。
对于虚拟试衣，通过衣片三角剖分优化、二维到三维的转化、三维衣片虚拟缝合，构建了简单的衣物模型，基于碰撞检测技术，研究并实现了衣物虚拟穿在了人体模型身上的真实样子，如有褶皱、垂悬等等效果。

FaceRecognition是一个基于Python的人脸识别库，它还提供了一个命令行工具，让你通过命令行对任意文件夹中的图像进行人脸识别操作。
该库使用dlib顶尖的深度学习人脸识别技术构建，在户外脸部检测数据库基准(LabeledFacesintheWildbenchmark)上的准确率高达99.38%。

全是图片，玩深度学习，机器学习的人点击，打call***************************************************************************************

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。