在win10+WindowsSDK7.1+opencv2.4.13环境使用libfacedetection库对视频流中的人脸进行实时监测。
2025/2/23 6:15:19
5.56MB
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VideoEye是一个开源的视频分析的软件。
本软件可以播放和分析视频数据。
它支持多种视频流输入方式：HTTP，RTMP，RTSP以及文件等等。
该软件可以实时分析视频流并能以图形化的方式呈现其分析结果。
目前该软件还处于完善阶段。
这是0.2版本的源代码，使用VC2010开发完成。
本软件可以播放和分析视频数据。
它支持多种视频流输入方式：HTTP，RTMP，RTSP以及文件等等。
该软件可以实时分析视频流并能以图形化的方式呈现其分析结果。
目前该软件还处于完善阶段。
这是0.2版本的源代码，使用VC2010开发完成。
2025/2/21 2:47:55
9.63MB
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实用的项目，第127行的selectedDeviceIndex=2;根据自己的实际摄像头索引配置，有的机器可能有虚拟摄像头。
2024/10/27 6:26:09
651KB
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人脸识别中的关键一步，人脸检测，单独release出来的可执行程序。
小巧灵活，可检测图片、视频、摄像头录入的视频流中的人脸。
文件中已包含需要的动态链接库和opencv自带的人脸特征，点击即可运行。
供大家学习！
小巧灵活，可检测图片、视频、摄像头录入的视频流中的人脸。
文件中已包含需要的动态链接库和opencv自带的人脸特征，点击即可运行。
供大家学习！
2024/10/6 0:12:13
23.39MB
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Vlc获取rtsp视频流，使用opencv显示。
VS2010下编译，已包含VLC以及opencv编译好的库文件
VS2010下编译，已包含VLC以及opencv编译好的库文件
2024/10/3 6:01:25
42.72MB
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网上很火的小甲鱼零基础入门学习C语言课件+源代码网上只有视频流出这是唯一的一份课件以及视频中的源码绝对是很少很少的不信自己去找找看
2024/8/16 8:31:30
7.4MB
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准确了解用户对视频热度的选择（PP）的差异性对丰富的用户画像，提高个性化服务精确度和优化产品提供方收益等方面大有替代益。
目前只有少量的统计学方面的研究，在数据稀疏或者大规模启动的情况下不确定性的正确性。
基于大规模商业在线视频流媒体系统的用户观影数据，此处对用户的视频热度替换进行了多角度刻画分析，着重提出了两个基于协同过滤（CF）的算法来预测用户对视频热度的替代。
具体贡献如下：1）通过空模型假设对比实验，发现并非所有用户都偏好热度高的视频；
大多数用户有较广泛的优选范围，但用户之间2）设计了基于最近邻居的（NNI）和基于矩阵分解的（MFI）用户热度首选预测模型。
实验证明，当数据稀疏度低于48％的时候，用NNI或MFI算法初始化所得的用户热度替代比传统方法统计所得的结果更准确。
越稀疏的情况下，这种优势越明显。
此工作对视频系统中推荐服务设计和用户体验优化具有参考意义。
目前只有少量的统计学方面的研究，在数据稀疏或者大规模启动的情况下不确定性的正确性。
基于大规模商业在线视频流媒体系统的用户观影数据，此处对用户的视频热度替换进行了多角度刻画分析，着重提出了两个基于协同过滤（CF）的算法来预测用户对视频热度的替代。
具体贡献如下：1）通过空模型假设对比实验，发现并非所有用户都偏好热度高的视频；
大多数用户有较广泛的优选范围，但用户之间2）设计了基于最近邻居的（NNI）和基于矩阵分解的（MFI）用户热度首选预测模型。
实验证明，当数据稀疏度低于48％的时候，用NNI或MFI算法初始化所得的用户热度替代比传统方法统计所得的结果更准确。
越稀疏的情况下，这种优势越明显。
此工作对视频系统中推荐服务设计和用户体验优化具有参考意义。
2024/8/10 16:42:34
224KB
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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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