Oracle官方API文档中文版sign(x)【功能】返回x的正负值【参数】x，数字型表达式【返回】数字，若为正值返回1，负值返回-1，0返回0【示例】selectsign(100),sign(-100),sign(0)fromdual;
2024/4/30 11:33:05
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这是一个研究车牌号码数字识别的综合性工程，从最基本的BP分类，到分别用遗传算法和粒子群算法对BP网络进行优化分类，再到利用Hopfield神经网络对数字进行识别分类。
所有代码均能直接运行，并有准备的结果，并且包括数字号码的图像库，识别结果明确。
由于本人在此花费了不少精力，所以资源分标了10分，希望能对同学的毕业设计起到作用。
所有代码均能直接运行，并有准备的结果，并且包括数字号码的图像库，识别结果明确。
由于本人在此花费了不少精力，所以资源分标了10分，希望能对同学的毕业设计起到作用。
2024/4/29 6:17:22
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通过在UCI开源网站上下载CarEvaluation数据集，对其使用机器学习算法进行分析，分别使用了分类算法，回归算法，聚类算法，文件中附数据集以及代码，代码使用jupyter运行即可，代码中介绍比较详细，通熟易懂，从头至尾皆可跑通！
2024/4/28 2:31:52
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Places365是Places2数据库的最新子集。
Places365有两个版本：Places365-Standard和Places365-Challenge。
Places365-Standard的列车集有来自365个场景类别的约180万张图像，每个类别最多有5000张图像。
我们已经在Places365-Standard上培训了各种基线CNN，并将其发布如下。
与此同时，一系列的Places365-Challenge列车还有620万张图片以及Places365-Standard的所有图片（总共约800万张图片），每个类别最多有40,000张图片。
Places365-Challenge将用于2016年的Places2挑战赛，与2016年ECCV的ILSVRC和COCO联合研讨会一起举行。
Places365有两个版本：Places365-Standard和Places365-Challenge。
Places365-Standard的列车集有来自365个场景类别的约180万张图像，每个类别最多有5000张图像。
我们已经在Places365-Standard上培训了各种基线CNN，并将其发布如下。
与此同时，一系列的Places365-Challenge列车还有620万张图片以及Places365-Standard的所有图片（总共约800万张图片），每个类别最多有40,000张图片。
Places365-Challenge将用于2016年的Places2挑战赛，与2016年ECCV的ILSVRC和COCO联合研讨会一起举行。
2024/4/27 4:27:21
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tensorflow训练之后的Inceptionv3模型，经过Imagenet数据得到的模型参数。
可以直接分类图片，或者经过Retrain实现迁移学习。
可以直接分类图片，或者经过Retrain实现迁移学习。
2024/4/27 1:39:56
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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。
2024-04-09 15:03
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