就是那个大家都熟悉的『JackandRose』的故事，豪华游艇倒了，大家都惊恐逃生，可是救生艇的数量有限，无法人人都有，副船长发话了『ladyandkidfirst！』，所以是否获救其实并非随机，而是基于一些背景有rank先后的。
训练和测试数据是一些乘客的个人信息以及存活状况，要尝试根据它生成合适的模型并预测其他人的存活状况。
对，这是一个二分类问题，是我们之前讨论的logisticregression所能处理的范畴。

该语料主要用于识别微博观点句中的评价对象和极性。
训练数据由两个微博主题组成，每个主题各一百条，内含标注及数据说明。
情感分析资源大全：http://blog.csdn.net/qq280929090/article/details/70838025

vgg_imagenet.npyvggnet_fast_rcnn_iter_7000.ckpt因为github指示地址需要，我保存在百度网盘上的

用动量梯度下降算法训练BP网络使用的主要函数如下：NEWFF——生成一个新的前向神经网络TRAIN——对BP神经网络进行训练SIM——对BP神经网络进行仿真

为了满足模拟训练器材对语音通信的需求，提出了一种基于VS1003B音频解码芯片的语音通信方法，并完成了软硬件设计。
该方法以STM32F107VCT6芯片为主控制器，通过控制VS1003B实现语音采集和播放，利用两路CAN总线分别实现控制信令传输和语音数据传输。
实际应用表明，该方法语音质量良好，性能稳定可靠，具有一定的参考价值。

火焰检测数据集,数据集中包含了火焰和烟雾的数据集,可以用火焰以及烟雾检测的训练或者是测试

提出了一种基于卡尔曼滤波和AR模型的、针对由于移动台高速移动而引起的信道状态变化的信道预测方法。
在研究传统的LRP信道预测算法的基础上抽取采样数据,通过训练序列得到AR模型系数,采用LRP信道预测算法进行信道预测,并引入一个决策模块,当信道状态变化较大时,采用Kalman滤波进行替代预测,可获得较好的预测性能。

在mnist数据集上简单实现了孪生网络的tensorflow代码，包括训练过程，测试过程和图示过程。
代码包中自带图像，可以直接运行。

#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。

马士兵多线程训练营笔记

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。