要解决的是一个医学图像的二分类问题，有AK和SK两种病症，根据一定量数据，进行训练，对图像进行预测。
给定图片数据的格式：解决思路整体上采用迁移学习来训练神经网络，使用InceptionV3结构，框架采用keras.具体思路：读取图片数据，保存成.npy格式，方便后续加载标签采用one-hot方式，由于标签隐藏在文件夹命名中，所以需要自行添加标签，并保存到.npy文件中，方便后续加载将数据分为训练集、验证集、测试集使用keras建立InceptionV3基本模型，不包括顶层，使用预训练权重，在基本模型的基础上自定义几层神经网络，得到最后的模型，对模型进行训练优化模型，调整超参数，提高准确率在测试集上对模型进行评估，使用精确率、召回率对单张图片进行预测，并输出每种类别的概率如何加载实际数据，如何保存成npy文件，如何打乱数据，如何划分数据，如何进行交叉验证如何使用keras进行迁移学习keras中数据增强、回调函数的使用，回调函数涉及：学习速率调整、保存最好模型、tensorboard可视化如何使用sklearn计算准确率，精确率，召回率，F1_

首先来说一说该指南针的实现思路：程序先准备一张指南针图片，该图片上方向指针指向北方。
接下来开发一个检测方向的传感器，程序检测到手机顶部绕Z轴转过多少度，让指南针图片反向转多少度即可。
由此可见指南针应用只需在界面中添加一张图片，并让图片总是反向转过反向传感器返回的第一个角度值即可。
下面介绍一下方向传感器：方向传感器用于感应手机设备的摆放状态。
方向传感器可以返回三个角度，这三个角度即可确定手机的摆放状态。
关于方向传感器返回的三个角度的说明如下。
第一个角度：表示手机顶部朝向正北方的夹角。
当手机绕着Z轴旋转时，该角度值发送改变。
例如当该角度为0时，表明手机顶部朝向正北；
该角度为90时，代表手

求土堆的体积一位知友春节前请教的问题，年后抽个时间帮忙回答。
问题很简单，平地上一堆土，重建出来了点云。
现在需要计算土的体积。
先安装依赖库：pip3install--usernumpyopen3dshaplytrimesh然后cd到Python目录直接运行：python3CalcVolume.py即可。
思路比较简单：人手工选择四个点，来框定土堆的位置。
在实际问题中，选择这个范围通常是可行的。
在选择的平面四个点上建立坐标系，然后将所有的点转换到坐标系内。
泊松重建，来获得表面的网格三角形。
把每个三角形到地面的体积累加起来。
代码功能可以再优化很多。
另外精度应该可以满足一些要求。
如果需要再高精度的要求，改进３和４。

内置四个小的实验，由初级逐渐提升难度，适合刚入门的小白，作为SystemVerilog的学习值得推荐，动手能力迅速提升。
注明：本实验所用软件QuestaSim，配套使用，可以找我要相关软件的安装包。

转换工具层出不穷，ffmpeg才是全能的转换工具，只是不支持图形操作。
没有关系，命令行方式，在freebsd/linux下直接来我们的思路是，设定一个文件夹存放源视频文件，python读取该文件夹下的全部文件，并对文件通过ffmpeg进行分析，根据需求，修改目标文件的编码、分辨率等等，调用ffmpeg转换。
我这次的需求是，我家液晶电视只支持分辨来，长宽均小于720，编码只支持divx/xvid的avi文件,且fps只能小于25——多次实践，才总结出来的，电视说明书也没说！！下面的程序将/root//root2/video/origin下存在的全部文件转换成液晶电视需求的avi格式

（下载后文件错误请多次尝试）协作通信思想通过用户间彼此共享天线，互为通信中继，实现虚拟发射分集，从而为MIMO的实用提供了一个可行的思路。
协作通信的核心问题是中继节点的协作协议。
有两种最基本的中继协作方式放大转发（AF）与解码重传（DF），其它各种协作协议的研究，几乎均是建立在这两个固定中继协议之上。
本文通过MATLAB仿真，来验证协作对通信的改善，分析不同信道情况和不同信噪比下的AF与DF的误码率和分集增益，来研究二者的实际功能与所面临的主要问题。

matlab车牌识别程序，对采集到的车牌图像进行预处理，车牌定位，字符分割，字符识别并最终输出匹配车牌字符

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。