搜罗主流机械学习代码货物箱，能够直接加载到matlab中，有NN,RBM,CNN,SAE,CAE,外面有数据以及仿真，适宜机械学习以及深度学习开拓

STM32数字示波器制作资料PCB原理图源法度圭表标准特色目的：最高实时取样率：1Msps精度：12Bit取样缓冲器深度：1024字节模拟频带宽度：0-200KHz垂直敏捷度：10mV/Div–5V/Div(按1-2-5方式递进)垂直位移可调，并带有指点输入阻抗：1MΩ最高输入电压：50Vpp（1:1探头），400Vpp（10:1探头）耦合方式搜罗DC/AC/GND水同样普通普通基规模：10μs/Div–50s/Div(按1-2-5方式递进)具备自动、老例以及单次触发方式，便捷捉拿瞬间波形可用回升或者飞腾边缘触发触发电平位置可调，并带有指点可视察触发以前的波形(负提前)可随时解冻波形展现(HOLD成果)

iPhoneX（若是另外有前置深度摄像头的iPhone版本，需要在客户端代码里变更所反对于的iPhone版本）面部情绪捉拿，行使TCP通讯（局域网）把面部情绪数据传入到PC端，驱动PC端Unity中的模子，举行情绪展现。
另外iPhone端法度圭表标准天生，需要用到MacOSXcode。

本册书为《图像工程》第3版的下册，首要介绍图像工程的第三条理——图像知道的底子不雅点、底子原理、典型方式、适用本领以及国内上无关钻研的新下场。
本册书首要分为4个单元。
第1单元（搜罗第2~4章）介绍图像收集表白本领，其中第2章介绍摄像机成像模子以及标定本领，第3章介绍收集含深度信息图像的方式，第4章介绍种种表白3-D风物的本领。
第2单元（搜罗第5~8章）介绍风物重修本领，其中第5章介绍双目平面视觉方式，第6章介绍多目平面视觉方式，第7章介绍从多幅图像规复风物的本领，第8章介绍从单幅图像规复风物的本领。
第3单元（搜罗第9~11章）介绍场景评释本领，其中第9章介绍学识表白以及推理方式，第10章介绍目的以及标志匹配本领，第11章介绍场景阐发以及语义评释的内容。
第4单元（搜罗第12~14章）介绍三个钻研示例，其中第12章介绍多传感器图像信息领悟方式，第13章介绍基于内容的图像以及视频检索本领，第14章介绍时空行为知道的内容。
书中的附录介绍了无关视觉以及视知觉的一些学识，与各章都有一些联系。
书中还提供大宗例题、思考题以及练习题，并对于部份练习题提供知道答。
书末还给出了主题索引。
本书可作为信号与信息处置、通讯与信息体系、电子与通讯工程、方式识别与智能体系、盘算机视觉等学科钻研生业余底子或者业余课课本，也可供信息与通讯工程、电子迷信与本领、盘算机迷信与本领、测控本领与仪器、机械人自动化、生物医学工程、光学、电子医疗配置配备枚举研制、遥感、测绘以及军事侦探等规模的科技责任者参考。

迩来在做一个对于繁杂场景下车牌识另外名目，对于字符识别举行了钻研。
目前OCR的阻滞主若是基于模板匹配，TESSERACT库以及普通流行的深度学习方式举行识别。
收缩包里有两个工程文件，一个是基于模板匹配的字符识别（尺度模板库已经做好放进去了，不需要自己在做，直接运行就能够了），另一个是使用google开源TESSERACT库的字符识别，能够实现手写字母（大小写均可）识别，准确率抵达92%以上。

C#实现4种典型迷宫天生算法以及迷宫寻路算法，4种典型的迷宫天生算法是：（1）使用并查集算法天生，（2）使用深度优先算法天生，（3）使用随机算法天生，（4）使用递归切割算法，而迷宫寻路使用A*算法。

cnn_utils.py、test_signs.h五、train_signs.h5，亲测！

这段功夫，在Java情景中要用到OpenCV做名目，既要用到Feature检测，譬如SIFT、SURF等，又要用到深度学习，往返在OpenCV2.x以及OpenCV3.x之间切换甚是省事。
即日下载了OpenCV3.4.1以及OpenCVcontrib3.4.1，从源代码编译天生Java库，供需要的人参考。

本文来自于www.qcloud.com，首要针对于深度学习的盘算构架举行谈判，在嵌入式VS云端不合场景下，ai处置器又是若何样责任的。
作为通用途理器，CPU(CentralProcessingUnit)是盘算机中不可或者缺的盘算中间，松散指令集，实现同样普通责任中多种多样的盘算以及处置责任。
然则连年来，CPU在盘算平台规模一统天下的步骤走的并不顺遂，可归因于两个方面，即自身解放以及需要转移。
一方面，当半导体的工艺制程走到7nm后，已经迫近物理极限，摩尔定律垂垂失效，导致CPU再也不能像暮年同样享受工艺提升带来的盈利：经由更高的工艺，在相友善积下，削减更多的盘算资源来提升成果，并相持功耗巩固。
为了谋求更高的成果，

HTforWeb是基于HTML5尺度的企业使用图形界面一站式处置方案，其搜罗通用组件、拓扑组件以及3D渲染引擎等丰厚的图形界面开拓类库，提供了残缺基于HTML5的矢量编纂器、拓扑编纂器及3D场景编纂器等多套可视化方案货物，以及美满的类库开拓手册、货物使用手册、及针对于HTML5本领若何举行大规模团队开拓的客户深度培训手册。

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。