基于百度AI开放平台人脸识别SDK写的C#人脸识别Demo，包含人脸注册：将人脸照片注册到百度AI开放平台人脸库中。
人脸检测：根据人脸检测年龄、性别、表情、靓丽度、人种、眼镜等特征人脸识别：识别百度AI开放平台人脸库中的照片，比对相似度百分比。
人脸检索：与百度平台人脸库中进行1：N，M：N检索识别。
未能上传运行图片，亲测可用。
程序运行须知：在百度智能云注册账号，创建对应项目，在百度智能云平台中创建人脸库，将提供对应API_KEY和SECRET_KEY替换FaceDetection.cs文件中对应内容，API_KEY对应百度云的“AccessKeyID”，SECRET_KEY对应百度云的“AccessKeySecret”。

第一章：引言（2学时）第二章：文本特征提取技术（4学时）第三章：文本检索技术（6学时）第四章：文本自动分类技术（3学时）第五章：文本自动聚类技术（3学时）第六章：话题检测跟踪技术（3学时）第七章：文本过滤技术（3学时）第八章：关联分析技术（1学时）第九章：文档自动摘要技术（2学时）第十章：信息抽取（3学时）第十一章：智能问答（QA）技术（3学时）第十二章：文本情感分析技术（3学时）第十三章：Ontology（2学时）第十四章：半结构化文本挖掘方法（1.5学时）第十五章：文本挖掘工具与应用（1.5学时）

一本目前为止最好的fluent学习书本第一章流体力学基础与FLUENT简介第一节概论一、流体的密度、重度和比重二、流体的黏性——牛顿流体与非牛顿流体三、流体的压缩性——可压缩与不可压缩流体四、液体的表面张力第二节流体力学中的力与压强一、质量力与表面力二、绝对压强、相对压强与真空度三、液体的汽化压强四、静压、动压和总压第三节能量损失与总流的能量方程一、沿程损失与局部损失二、总流的伯努里方程三、人口段与充分发展段第四节流体运动的描述一、定常流动与非定常流动二、流线与迹线三、流量与净通量四、有旋流动与有势流动五、层流与湍流第五节亚音速与超音速流动一、音速与流速二、马赫数与马赫锥三、速度系数与临界参数四、可压缩流动的伯努里方程五、等熵滞止关系式第六节正激波与斜激波一、正激波二、斜激波第七节流体多维流动基本控制方程一、物质导数二、连续性方程三、N—S方程第八节边界层与物体阻力一、边界层及基本特征二、层流边界层微分方程三、边界层动量积分关系式四、物体阻力第九节湍流模型第十节FLUENT简介一、程序的结构二、FLUENT程序可以求解的问题三、用FLUENT程序求解问题的步骤四、关于FLUENT求解器的说明五、FLUENT求解方法的选择六、边界条件的确定第二章二维流动与传热的数值计算第一节冷、热水混合器内部二维流动一、前处理——利用GAMBIT建立计算模型第1步确定求解器第2步创建坐标网格图第3步由节点创建直线第4步创建圆弧边第5步创建小管嘴第6步由线组成面第7步确定边界线的内部节点分布并创建结构化网格第8步设置边界类型第9步输出网格并保存会话二、利用FLUENT进行混合器内流动与热交换的仿真计算第1步与网格相关的操作第2步建立求解模型第3步设置流体的物理属性第4步设置边界条件第5步求解第6步显示计算结果第7步使用二阶离散化方法重新计算第8步自适应性网格修改功能小结课后练习第二节喷管内二维非定常流动一、利用GAMBIT建立计算模型第1步确定求解器第2步创建坐标网格图和边界线的节点第3步由节点创建直线第4步利用圆角功能对I点处的角倒成圆弧第5步由边线创建面第6步定义边线上的节点分布第7步创建结构化网格第8步设置边界类型第9步输出网格并保存会话二、利用FLUENT进行喷管内流动的仿真计算第1步与网格相关的操作第2步确定长度单位第3步建立求解模型第4步设置流体属性第5步设置工作压强为0atm第6步设置边界条件第7步求解定常流动第8步非定常边界条件设置以及非定常流动的计算第9步求解非定常流第10步对非定常流动计算数据的保存与后处理小结课后练习第三节三角翼的可压缩外部绕流一、利用GAMBIT建立计算模型第1步启动Gambit，并选择求解器为FLUENT5／6第2步创建节点第3步由节点连成线第4步由边线创建面第5步创建网格第6步设置边界类型第7步输出网格文件二、利用FLUENT进行仿真计算第1步启动FLUENT2D求解器并读入网格文件第2步网格检查与确定长度单位第3步建立计算模型第4步设置流体材料属性第5步设置工作压强第6步设置边界条件第7步利用求解器进行求解第8步计算结果的后处理小结课后练习第四节三角翼不可压缩的外部绕流(空化模型应用)第1步启动FLUENT2D求解器并读入网格文件第2步网格检查与确定长度单位第3步设置求解器第4步设置流体材料及其物理性质第5步设置流体的流相第6步设置边界条件第7步求解第8步对计算结果的后处理小结课后练习第五节VOF模型的应用一、利用GAMBIT建立计算模型第1步启动GAMBIT并选择FLUENT5／6求解器第2步建立坐标网格并创建节点第3步由节点连成直线段第4步创建圆弧第5步创建线段的交点G第6步将两条线在G点处分别断开第7步删除DG直线和FG弧线第8步由边创建面第9步定义边线上的节点分布第10步在面上创建结构化网格第11步设置边界类型第12步输出网格文件并保存会话二、利用FLUENT2D求解器进行求解第1步读入、显示网格并设置长度单位第2步设置求解器第3步设置流体材料及属

本系统包括前端、后端、数据大屏以零售平台为核心开发，集成五流：信息流，商流，物流，资金流，人才流。
针对生鲜供应链主要特征如下:生鲜供应链是基于点对点多商户模式构建的系统商户之间的关系是平等的，即使核心商户也是这样，每个商户自己的组织结构，有采购目录和销售目录,通过这种方式，可以把商户之间的信息流、商流、物流链接起来，形成一个供应链传统供应链系统就像SAP基于核心企业作为使用对象，上下游合作企业并没有供应链账号可用本供应链是使得上下游企业也可以通过管理完成的人力资源、产品信息交换，库存等。
可以通过定制本系统实现不同的应用。
核心功能平台管理，平台鸟瞰视图业务开拓管理（CRM），管理联系，销售进度，完成合伙人转化小超会员管理，会员管理订单，支付，邮寄地址等人力资源管理（HRM），可以管理入职，绩效考核，工资发放，经验，教育经历，培训考试记录操作系统环境：CentOS6+/Ubuntu16.04+数据库：MySQL5.7+，GBase8s，Informix11，PostgreSQL缓存系统:Redis3.2+事件流系统:Kafka

提取输入图像的HOG特征，输出灰度图、校正图和处理好的梯度图，得到HOG特征做下一步的处理

featureselection特征选取matlab实现原程序featureselection特征选取matlab实现原程序featureselection特征选取matlab实现原程序featureselection特征选取matlab实现原程序featureselection特征选取matlab实现原程序featureselection特征选取matlab实现原程序featureselection特征选取matlab实现原程序featureselection特征选取matlab实现原程序featureselection特征选取matlab实现原程序featureselection特征选取matlab实现原程序featureselection特征选取matlab实现原程序featureselection特征选取matlab实现原程序featureselection特征选取matlab实现原程序featureselection特征选取matlab实现原程序featureselection特征选取matlab实现原程序featureselection特征选取matlab实现原程序

什么是表gmeter自定义HTTPRESTful客户端和HTTPRESTful服务器，并通过配置运行它们。
在变量和命令系统的支持下，json充当脚本语言来处理HTTP请求和响应。
特征用json配置测试用例;gmeter环境变量访问和具有管道支持的出色嵌入式命令系统；
测试对指定计数或可迭代命令的控制并发测试管道定制的响应检查和报告代理支持性能监控，QPS限制（开发中）基于模板的json比较（正在开发中）算术和逻辑表达式支持。
安装gogetgithub.com/forrestjgq/gmeter它将安装到$GOBIN中（如果为空，请从goenv$GOBIN）。
它要求您拥有一个GO环境。
或者，您可以直接安装到/usr/local/bin：curl-sfhttps://gobinaries.com/forrestjg

基于灵敏泡沫图像特征的锑粗浮选试剂添加控制

决策树是一个通过训练的数据来搭建起的树结构模型，根节点中存储着所有数据集和特征集，当前节点的每个分支是该节点在相应的特征值上的表现，而叶子节点存放的结果则是决策结果。
通过这个模型，我们可以高效的对于未知的数据进行归纳分类。
每次使用决策树时，是将测试样本从根节点开始，选择特征分支一直向下直至到达叶子节点，然后得到叶子节点的决策结果。

基于特征点匹配的三维重建，OpenCV+OpenGL,具体实现参考博主博客

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。