压缩包里面总共有32套不同式样的个人简历模板，需要的直接修改一下相应的属性，也是学习html的一个很好的资料，里面是html+CSS，比较适合初学HTML的人看看。
2024/6/27 21:30:24
1.13MB
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MinGW部署压缩包，需要在解压后手动设置环境变量。
详细教程参考我的文章https://blog.csdn.net/qq_36731677/article/details/54608772
详细教程参考我的文章https://blog.csdn.net/qq_36731677/article/details/54608772
2024/6/27 16:38:49
80.3MB
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现在从jcreator官网上下载的jcreator4.5的安装文件(2010年之后)已经不再适用于以前的那个haze的注册机了，生成的注册号会被认定为无效，所以要想注册成功只能使用以前的jcreator安装文件，此压缩包包含的jcreator安装文件是以前版本的，haze的注册机生成的注册码完全可用。
但可以先用这个旧版的安装注册成功后，再卸载掉，然后安装上一个从官网上下的新版本，安装上之后，会自动使用之前的注册而不需要进行注册了，但是haze注册机生成的注册号仍会被视为无效，所以无法重新注册。
但可以先用这个旧版的安装注册成功后，再卸载掉，然后安装上一个从官网上下的新版本，安装上之后，会自动使用之前的注册而不需要进行注册了，但是haze注册机生成的注册号仍会被视为无效，所以无法重新注册。
2024/6/26 21:40:04
5.61MB
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GloVeisanunsupervisedlearningalgorithmforobtainingvectorrepresentationsforwords.Trainingisperformedonaggregatedglobalword-wordco-occurrencestatisticsfromacorpus,andtheresultingrepresentationsshowcaseinterestinglinearsubstructuresofthewordvectorspace.
2024/6/25 0:19:34
946.93MB
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人脸检测作为物体检测问题的一个特例,长期以来一直备受关注,已经开始广泛应用到全新人机界面、基于内容的检索、基于目标的视频压缩、数字视频处理、视觉监测等许多领域。
本论文研究的是如何准确地在复杂背景的灰度或彩色图像中测人脸,同时验证了结合肤色等多种信息融合的方法是提高检测速度的有效途径之一。
利用目前较为流行的AdaBoost算法的一个改进算法——GentleAdaBoost算法,设计实现了以这个算法为核心的快速人脸检测系统,系统分训练和检测两部分,训练的最终目的就是得到一多层分类器结构,人脸检测的效率和检测速度在很大程度上是由这种结构形式决定的。
通过一系列的比较得出样本选取、特征选取、核心算法等很多因素影响着多层分类器的结构形式。
本论文研究的是如何准确地在复杂背景的灰度或彩色图像中测人脸,同时验证了结合肤色等多种信息融合的方法是提高检测速度的有效途径之一。
利用目前较为流行的AdaBoost算法的一个改进算法——GentleAdaBoost算法,设计实现了以这个算法为核心的快速人脸检测系统,系统分训练和检测两部分,训练的最终目的就是得到一多层分类器结构,人脸检测的效率和检测速度在很大程度上是由这种结构形式决定的。
通过一系列的比较得出样本选取、特征选取、核心算法等很多因素影响着多层分类器的结构形式。
2024/6/24 19:03:18
1.38MB
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压缩吧中包含现代设计中函数单峰区间的求解代码，黄金分割法的代码和二次插值的代码，比较全面。
2024/6/24 8:38:43
9.75MB
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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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