卷积神经网络用于文字识别，在经典的模式识别中，一般是事先提取特征。
提取诸多特征后，要对这些特征进行相关性分析，找到最能代表字符的特征，去掉对分类无关和自相关的特征。
然而，这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识，提取到的特征的不同对分类功能影响很大，甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类功能。
同时，图像预处理的好坏也会影响到提取的特征
提取诸多特征后，要对这些特征进行相关性分析，找到最能代表字符的特征，去掉对分类无关和自相关的特征。
然而，这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识，提取到的特征的不同对分类功能影响很大，甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类功能。
同时，图像预处理的好坏也会影响到提取的特征
2017/4/18 14:03:27
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资源支持，Java核心技术卷1第十版中文。
本书共14章．第1章概述Java语言与其他程序设计语言不同的功能：第2章讲解如何下载和安装JDK及本书的程序示例：第3章介绍变量、循环和简单的函数：第4章讲解类和封装；
第S章介绍继承：第6章解释接口和内部类：第7章讨论异常处理，并给出大量实用的调试技巧：第8章概要介绍泛型程序设计：第9章讨论Java平台的集合框架；
第10章介绍GUI程序设计，讨论如何建立窗口、如何在窗口中绘图、如何利用几何图形绘图、如何采用多种字体格式化文本，以及如何显示图像：第11章详细讨论抽象窗口工具包的事件模型：第12章详细讨论SwingGUI工具包；
第13章介绍如何将程序部署为应用或applet；
第14章讨论并发．本书最后还有—个附录，其中列出了Java语言的保留字．目录第1章 Java程序设计概述1第2章 Java程序设计环境12第3章 Java的基本程序设计结构28第4章 对象与类91第5章 继承147第6章 接口、lambda表达式与内部类211第7章 异常、断言和日志264第8章 泛型程序设计309第9章 集合344第10章 图形程序设计403第11章 事件处理439第12章 Swing用户界面组件469第13章 部署Java应用程序580第14章 并发624
本书共14章．第1章概述Java语言与其他程序设计语言不同的功能：第2章讲解如何下载和安装JDK及本书的程序示例：第3章介绍变量、循环和简单的函数：第4章讲解类和封装；
第S章介绍继承：第6章解释接口和内部类：第7章讨论异常处理，并给出大量实用的调试技巧：第8章概要介绍泛型程序设计：第9章讨论Java平台的集合框架；
第10章介绍GUI程序设计，讨论如何建立窗口、如何在窗口中绘图、如何利用几何图形绘图、如何采用多种字体格式化文本，以及如何显示图像：第11章详细讨论抽象窗口工具包的事件模型：第12章详细讨论SwingGUI工具包；
第13章介绍如何将程序部署为应用或applet；
第14章讨论并发．本书最后还有—个附录，其中列出了Java语言的保留字．目录第1章 Java程序设计概述1第2章 Java程序设计环境12第3章 Java的基本程序设计结构28第4章 对象与类91第5章 继承147第6章 接口、lambda表达式与内部类211第7章 异常、断言和日志264第8章 泛型程序设计309第9章 集合344第10章 图形程序设计403第11章 事件处理439第12章 Swing用户界面组件469第13章 部署Java应用程序580第14章 并发624
2020/10/25 20:56:40
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矩阵算法第1卷：基本矩阵分解MatrixAlgorithmsVolume1BasicDecompositions~tqw~_darksiderg.pdf
2016/7/1 9:17:05
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Java言语规范中文版（第三版）JavaLanguageSpecification,ThirdEdition压缩卷二（共两个压缩卷）压缩卷一地址：http://download.csdn.net/source/3143269
2015/4/24 9:34:27
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对公共场所中人群监控准确性和实时性低的问题,提出一种基于运动显著图的人群异常行为检测方法。
该方法首先利用Lucas-Kanade法计算稀疏特征点的光流场,并对光流场进行时间和空间上的滤波处理,然后计算特征点的运动方向、速度和加速度。
为了准确描述人群行为,将人群的速度幅值、运动方向变化量和加速度幅值分别映射为图像的R、G、B三个通道,并以此合成代表人群运动特征的运动显著图。
最后,设计和训练面向人群运动显著图的卷积神经网络模型,并利用该模型检测人群中能否存在异常行为。
该方法首先利用Lucas-Kanade法计算稀疏特征点的光流场,并对光流场进行时间和空间上的滤波处理,然后计算特征点的运动方向、速度和加速度。
为了准确描述人群行为,将人群的速度幅值、运动方向变化量和加速度幅值分别映射为图像的R、G、B三个通道,并以此合成代表人群运动特征的运动显著图。
最后,设计和训练面向人群运动显著图的卷积神经网络模型,并利用该模型检测人群中能否存在异常行为。
2021/4/7 19:49:27
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FaceRecognitionData,UniversityofEssex,UK其他版本超过10兆，我当前会分卷上传
2020/3/11 5:46:41
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使用2D卷积神经网络+LSTM实现视频动作分类，包括两类视频训练样本，每一类共100多个。
使用pycharm即可导入运行，精确率并不高，可以自行修改优化
使用pycharm即可导入运行，精确率并不高，可以自行修改优化
2015/8/22 19:46:52
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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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