星际空间StarSpace是一种通用的神经模型，用于有效学习实体嵌入以解决各种问题：学习单词，句子或文档级别的嵌入。
信息检索：对实体/文档或对象集的排名，例如对Web文档的排名。
文本分类或任何其他标记任务。
度量/相似度学习，例如学习句子或文档相似度。
基于内容或基于协作过滤的推荐，例如推荐音乐或视频。
嵌入图，例如多关系图，例如Freebase。
图像分类，排名或检索（例如，通过使用现有的ResNet功能）。
在一般情况下，它学会将不同类型的对象表示为一个通用的矢量嵌入空间，因此，名称中的星形（'*'，通配符）和空间会相互比较。
在给定查询实体/文档或对象的情况下，它学习对一组实体/文档或对象进行排名，该查询不一定与该集中的项目具有相同的类型。
有关其工作原理的更多详细信息，请参见。
消息StarSpace在Python中可用：请查看“部分以获取详细信息。
信息检索：对实体/文档或对象集的排名，例如对Web文档的排名。
文本分类或任何其他标记任务。
度量/相似度学习，例如学习句子或文档相似度。
基于内容或基于协作过滤的推荐，例如推荐音乐或视频。
嵌入图，例如多关系图，例如Freebase。
图像分类，排名或检索（例如，通过使用现有的ResNet功能）。
在一般情况下，它学会将不同类型的对象表示为一个通用的矢量嵌入空间，因此，名称中的星形（'*'，通配符）和空间会相互比较。
在给定查询实体/文档或对象的情况下，它学习对一组实体/文档或对象进行排名，该查询不一定与该集中的项目具有相同的类型。
有关其工作原理的更多详细信息，请参见。
消息StarSpace在Python中可用：请查看“部分以获取详细信息。
2024/9/1 13:34:34
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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
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网络爬虫是一种能够自动采集互联网信息的程序。
网络爬虫不但能够作为搜索引擎的采集器，而且可以用于特定信息的采集，根据某些特定的要求采集网站中的信息，如就业，租房信息等。
本文设计并实现了一种基于主题的网络爬虫程序。
网络爬虫采用何种搜索策略和如何评价当前页面的主题相关度是基于主题的网络爬虫需要解决的关键问题。
本文设计的网络爬虫采用广度优先搜索，对url进行解析、去重等。
并应用Java多线程，使爬虫在抓取网页的过程中更有效率。
通常评价页面相关度是采用基于内容评价的搜索策略，本文实现了三个常用的相关度评价算法分别是基于网页内容的相关度算法、基于网页内容和标题的相关度算法、基于网页内容和链接结构的相关度算法。
网络爬虫不但能够作为搜索引擎的采集器，而且可以用于特定信息的采集，根据某些特定的要求采集网站中的信息，如就业，租房信息等。
本文设计并实现了一种基于主题的网络爬虫程序。
网络爬虫采用何种搜索策略和如何评价当前页面的主题相关度是基于主题的网络爬虫需要解决的关键问题。
本文设计的网络爬虫采用广度优先搜索，对url进行解析、去重等。
并应用Java多线程，使爬虫在抓取网页的过程中更有效率。
通常评价页面相关度是采用基于内容评价的搜索策略，本文实现了三个常用的相关度评价算法分别是基于网页内容的相关度算法、基于网页内容和标题的相关度算法、基于网页内容和链接结构的相关度算法。
2024/5/4 1:18:03
35KB
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基于内容的图像检索是通过分析图像内容，在数据库中搜索图像的任务。
在该演示中，根据图像的颜色分布，提出了一种简单的图像检索方法。
用户只提供一个“示例”图像，搜索基于该示例（通过图像示例进行查询）
在该演示中，根据图像的颜色分布，提出了一种简单的图像检索方法。
用户只提供一个“示例”图像，搜索基于该示例（通过图像示例进行查询）
2024/2/12 21:54:21
6.92MB
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肤色特征是人体表面的重要特征，在人脸检测与识别、基于内容的不良图像过滤系统中有着重要的地位。
分析了YUV颜色空间系统的特点，提出了一种基于椭圆区域的皮肤模型，将该模型应用于基于内容的不良图像过滤系统的皮肤检测部分中。
实验表明，利用该模型进行皮肤检测能够达到很好的效果。
分析了YUV颜色空间系统的特点，提出了一种基于椭圆区域的皮肤模型，将该模型应用于基于内容的不良图像过滤系统的皮肤检测部分中。
实验表明，利用该模型进行皮肤检测能够达到很好的效果。
2023/11/24 14:17:32
174KB
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基于内容的图像检索技术：1、基于颜色的图像检索：用的是二分K-means算法实现的2、基于纹理的图像检索：用的是灰度共生矩阵实现的3、基于形状的图像检索：用的是形状不变矩法实现的语言：python工具：VScode数据库：没用数据库，图像特征值直接放在txt文件里图像来源：Corel图像库中2000幅图像（资源里放在image.orig文件夹里）该项目可以直接使用！
2023/11/6 22:22:33
28.58MB
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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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