包含车辆正负样本，以及opencv_createsamples.exe、opencv_traincascade.exe以及训练样本结果
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提取正负样本的HOG特征，目标可以是行人、车辆等等，提取的hog特征输入SVM中进行训练生成检测器，可以实现目标检测。
注：检测窗口根据目标大小进行设定。
注：检测窗口根据目标大小进行设定。
2025/1/18 19:13:07
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自己训练的opencv基于haar特征的adaboost级联分类器模型，里面包含30个model，不同正负样本比例、不同层数。
2.0-2500x7500，2.1-2500x6300，2.2-2500x5000，2.3-1500x4000-hr0.99-fa0.5
2.0-2500x7500，2.1-2500x6300，2.2-2500x5000，2.3-1500x4000-hr0.99-fa0.5
2025/1/8 17:58:51
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hog+svm图像二分类*（MATLAB版本），需要安装libsvm工具箱（环境是MATLAB2014a+libsvm3.23）。
里面包含正负样本集图片。
里面包含正负样本集图片。
2024/3/13 8:21:31
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美国卡耐基大学垃圾邮件分类数据集，英文，已划分好正负样本。
总共有5000多条记录，适合数据挖掘，机器学习中贝叶斯分类模型等应用
总共有5000多条记录，适合数据挖掘，机器学习中贝叶斯分类模型等应用
2024/2/29 21:33:31
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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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