官网下载人脸识别的68个特征点检测库dat文件踪已经训练好的数据文件shape_predictor_68_face_landmarks.dat
2024/12/25 22:30:15 68.98MB Dlib 人脸识别 c++
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一共20个,haarcascade_eye,haarcascade_eye_tree_eyeglasses,haarcascade_frontalface_default,haarcascade_lowerbody
2024/12/21 3:08:23 1.98MB opencv的haar
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图像分类-卷积神经网络:使用MNIST时尚数据集,构建了卷积神经网络将图像分类为10个类别之一。
使用TensorFlowFramework和Keras库实现了CNN。
在GoogleColab上以60,000张图像训练模型
2024/12/19 19:05:55 551KB JupyterNotebook
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软件测试是软件工程中非常重要的环节,是软件质量的保证。
该课程是培养训练学生软件质量保证能力的重要实践性教学环节,与软件测试技术课程的教学内容紧密配合,同步进行。
通过软件测试的实践训练,深刻理解和掌握软件测试和软件测试过程的基本方法和基本技术,熟练掌握黑盒测试、白盒测试的测试用例的设计,同时进一步提高学生对于复杂程序的编写能力,为学生将来从事实际软件测试工作和进一步深入研究打下坚实的理论基础和实践基础。
2024/12/19 3:48:50 1.33MB 软件测试 课程设计 网上购物系统
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2024/12/18 15:52:05 3.43MB v3r34
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完整的tensorflow语音识别代码,亲测可用,从训练到识别
2024/12/18 0:18:20 65KB tensorflow 语音识别
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通过MATLAB编程,使用粒子群训练bp神经网络权值和阀值,程序附有详细注释,大家共同学习.
2024/12/17 12:26:43 9KB 粒子群 神经网络
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该代码是用C++编写的小波人工神经网络,可实现小波神经网络的训练和预测。
2024/12/16 6:38:11 208KB 小波神经网络
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教育学引论5-6章真题训练
2024/12/11 22:50:07 48KB 考研资料
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针对传统支持向量机(SVM)算法在数据不均衡情况下无法有效实现故障检测的不足,提出一种基于过抽样和代价敏感支持向量机相结合的故障检测新算法。
该算法首先利用边界人工少数类过抽样技术(BSMOTE)实现训练样本的均衡。
为减少人工增加样本带来的噪声影响,利用K近邻构造一个代价敏感的支持向量机(CSSVM)算法,利用每个样本的代价函数消除噪声样本对SVM算法分类精度的影响。
将该算法应用在轴承故障检测中,并同传统的SVM算法,不同类代价敏感SVM-C算法,SVM和SMOTE相结合的算法进行比较,试验结果表明当样本不均衡时,建议算法的故障检测性能较其它算法有显著提高。
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡