使用python编写了基于PCA的毛病诊断程序，输入测试数据和训练数据即可

通过slim工具，对VGG16进行微调训练数据，并得出模型，然后对新图片进行识别，整个过程。
运行环境：tensorflow1.9.0,python3.6。
源码不包含图片素材，但是包含生成好的tf格式，inception_v3文件，以及导出后的frozen_graph.pb文件。
可在此基础上进行训练，也可直接用于识别图像操作。

朴素贝叶斯估计朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理与特征条件独立分布假设的分类方法。
首先根据特征条件独立的假设学习输入/输出的联合概率分布，然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。
具体的，根据训练数据集，学习先验概率的极大似然估计分布以及条件概率为Xl表示第l个特征，由于特征条件独立的假设，可得条件概率的极大似然估计为根据贝叶斯定理则由上式可以得到条件概率P(Y=ck|X=x)。
贝叶斯估计用极大似然估计可能会出现所估计的概率为0的情况。
后影响到后验概率结果的计算，使分类产生偏差。
采用如下方法处理。
条件概率的贝叶斯改为

中科院（亚洲人）人脸数据集[计算机视觉人脸辨认]该资源共有500组图片数据，每组数据有5份，共计2500份训练数据。
分别为part1(1-99)、part2(100-199)、part3(200-299)、part4(300-399)、part5(400-499)；
因数据量过大，分5次上传，欢迎大家下载。

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。