分享一套物体检测课程——盘算机视觉-物体检测实战（2020年10月新课）物体检测实战课程旨在帮手同砚们快捷操作当下盘算机视觉规模主流检测算法及其实例使用。
齐全算法均选自实际企业名目中罕用架构，深入教学算法原理并松散论文举行实例阐发。
实战部份详尽解读源码中各中间模块实现方式，率领小同伴们从源码角度操作算法实现部份流程及其配置配备枚举与使用方式，提供部份数据集与所需代码。

收缩包里有三个matlab法度圭表标准，分别是K-mean聚类、LVQ聚类以及稠浊高斯聚类，数据为两类二维高斯漫衍的随机点。
法度圭表标准揭示了三种聚类算法的底子使用方式。
算法原理能够参考周志华《机械学习》的第九章聚类。

一、课题题目：MATLAB图像去噪算法研究二、课题引见在信息化的社会里，图像在信息传播中所起的作用越来越大。
所以，消除在图像采集和传输过程中而产生的噪声，保证图像受污染度最小，成了数字图像处理领域里的重要部分。
本文主要研究分析邻域平均法、中值滤波法及小波变换法的图像去噪算法。
首先引见图像处理应用时的常用函数及其用法；
其次详细阐述了三种去噪算法原理及特点；
最后运用Matlab软件对一张含噪图片（含高斯噪声或椒盐噪声）进行仿真去噪，通过分析仿真结果得出：均值滤波是典型的线性滤波，对高斯噪声抑制是比较好的；
中值滤波是常用的非线性滤波方法，对椒盐噪声特别有效；
对小波系数进行阈值处理可以在小波变换域中去除低幅值的噪声和不期望的信号。

遗传算法原理及应用最好的一本引见遗传算法的书籍！！

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硬件实验平台的搭建：该设计主要由数据采集模块、控制模块、通信模块等三部分组成，其中数据采集模块包括温湿度采集传感器、空气质量检测传感器，控制模块STM32F103ZET6作为中央控制单元，通信模块包括红外发射模块以及移动通信模块。
同时，本设计的软件算法原理主要是基于预测评价指标的最适温度算法及空气质量检测算法实现的。
该系统的工作流程为系统上电后进行硬件模块的初始化，并在可以进行人机交互的触摸屏上完成设置，然后便由数据采集模块进行工作，实现空调的智能化控制以及空气质量的报警功能。
软件代码设计思路：本设计以STM32微控制作为核心处理器，利用PMV、热舒适方程设计最适温度算法，同时利用多传感器对室内的家居环境包括空气质量等指标进行实时的监测，然后控制空气净化器的开启并将房间内的环境监测数据利用GPRS技术发送至用户移动端。
本设计选用STM32F103ZET6作为核心处理器，选用高功能的SIM800C作为GSM模块完成远程移动通信，该模块通过简单的驱动电路与天线外围电路即可实现无线通信模块与STM32的硬件连接。
在环境数据监测方面，选用DHT11温湿度传感器来获取室内环境的实时湿度，选用DS18B20数字温度传感器完成温度数据的采集，为最适温度算法提供输入量。
控制器对空调的自动调节是基于红外编码方案实现。
具体硬件设计电路包括：电源模块，时钟模块，红外发射模块，温湿度采集模块，空气质量监测模块，和GPRS无线通信模块。
首先进行对室内的环境数据进行采集、还原、存储电路和DSP最小系统的设计，然后基于PMV及热舒适方程完成最适温度计算设定，并进行仿真论证，编写单片机程序，实现整个家电的智能化以及环境监测过程。

由于SHA3算法的详细引见非常的少，本文档主要用于深入理解SHA3算法的原理。

前言：学习资料的来源均出自，《图解机器学习》－杉山将，中国工信出版集团。
《数据挖掘导论》－戴红，清华大学出版书，数据挖掘算法原理与实现。
笔者自述：不知道什么时候就开始有想学习数据挖掘这一块的知识，但是却从来都没有过开始。
直到几天前，突然鬼使神差的去了图书馆，找了基本数据挖掘方面的书籍。
当读完导论的时候，发现本人已经不能自给，深深的爱上了这个领域的东西。
由于已经好久没接触计算机方面的知识了，现在又是一次挑战，我相信我可以的，希望广大走在奋斗道路上的朋友一同加油。
我们扬帆起航，驶向远方。
当然还有另外一个原因，那就是，因为本人今年大四，可能继续攻读研究生，但是不想把时间浪费在大四这一年无所事事的生活

模式识别&机器学习课程论文，内容如下：一、摘要 3二、任务阐明 3三、数据处理 3四、算法原理 4五、具体实现 65.1实验环境 65.2实验设置 65.3训练加速 65.4混合精度训练 7六、实验结果 8七、参考文献 11

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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。