这是opencvsvm图像分类的整个工程代码，在VS2010下打开即可。
整个工程文件以及我的所有训练的图片存放在这里，需要的可以下载，自己在找训练图片写代码花了很多时间，下载完后自行解压，训练图片和测试图片可以从这免费下载http://download.csdn.net/detail/always2015/8944959，projectdata文件夹直接放在D盘就行，里面存放训练的图片和待测试图片，以及训练过程中生成的中间文件，现在这个下载object_classfication_end则是工程文件，我用的是vs2010打开即可，下面工程里有几个要注意的地方：1、在这个模块中使用到了c++的boost库，但是在这里有一个版本的限制。
这个模块的代码只能在boost版本1.46以上使用，这个版本以下的就不能用了，直接运行就会出错，这是最需要注意的。
因为在1.46版本以上中对比CsSVM这个类一些成员函数做了一些私有化的修改，所以在使用该类初始化对象时候需要注意。
2、我的模块所使用到的函数和产生的中间结果都是在一个categorizer类中声明的，由于不同的执行阶段中间结果有很多个，例如：训练图片聚类后所得到单词表矩阵，svm分类器的训练的结果等，中间结果的产生是相当耗时的，所以在刚开始就考虑到第一次运行时候把他以文件XML的格式保存下来，下次使用到的时候在读取。
将一个矩阵存入文本的时候可以直接用输出流的方式将一个矩阵存入，但是读取时候如果用输入流直接一个矩阵变量的形式读取，那就肯定报错，因为输入流不支持直接对矩阵的操作，所以这时候只能对矩阵的元素一个一个进行读取了。
3、在测试的时候，如果输入的图片太小，或者全为黑色，当经过特征提取和单词构造完成使用svm进行分类时候会出现错误。
经过调试代码，发现上述图片在生成该图片的单词的时候所得到的单词矩阵会是一个空矩阵，即该矩阵的行列数都为0，所以在使用svm分类器时候就出错。
所以在使用每个输入图片的单词矩阵的时候先做一个判断，如果该矩阵行列数都为0，那么该图片直接跳过。

如果你没有做过或者不够清晰，你值得download！

iperf移植到vs2010de工程，参考了http://download.csdn.net/detail/onlyforyou/4985129的资源，解决了编译错误的问题。
下载后请用vs2010打开工程文件，先右键选择clean清除之前编译的资料再编译即可。

我是这个资源的上传者，这个资源是老版本资源了。
新版本同功能的资源在http://download.csdn.net/detail/5653325/5077697

android使用webView选择图片并上传，相关联的服务器代码地址：http://download.csdn.net/detail/vipa1888/5975311

转换源码在SqlConvertToOracle.pas中，该转换过程负则将SQLServer的一些语法特性翻译为Oracle支持的形式，也包括常用的函数，支持复杂的SQL，例如嵌套/子查询等。
这是小弟为了一个Oracle项目的应急之作，我们的系统（Delphi的三层架构）一直运行在sqlserver下面，当时客户指定需要的是支持Oracle版本的应用系统，这个系统不小，如果要将里面的SQL全部转换为Oracle，需要大量的时间及人力和物力，为了在短期内完成任务，小弟想到了“自动翻译”的方法，其难度是可想而知的，不过幸好我们的系统设计还算合理，所在的SQL都是由中间层一个统一的过程来执行的，在写好这个转换过程后，我在中间层那个执行SQL的过程中对调用者传进的SQL进行转换后再执行，就基本完成了整个系统的SQL语法从SQLServer到Oracle的兼容，呵呵，听起来有点不可思议。
系统已经于3个月前上线，目前运行很稳定。
如果有人用得着或发现什么问题，请加我的QQ：229481711，同时请支持一下本人的报表控件作品(AcReport):http://download.csdn.net/detail/shaoyy/3674310

针对问题：安装gcc-4.9.3时,执行脚本./contrib/download_prerequisites后，由于网速慢导致依赖组件总是无法下载完成，可直接下载本压缩包后放在gcc-4.9.3目录下。
然后注释掉./contrib/download_prerequisites脚本中的wget行后即可。

从文本文件中读取数据并自动建立单链表另一个完整的程序http://download.csdn.net/source/3198575VC++6.0环境下编译通过

免费啦免费啦，本系统采用jsp技术，mvc框架，一个简单的学生成绩管理系统，包含源码及所需数据库，zzzzzzz附文档地址：https://download.csdn.net/download/Diors222/12023290

通过SpringBoot整合身份证离线识别；
前端使用cropper插件实现图片裁剪功能；
二代身份证正面离线OCR识别照片宽度和高度必须是1108x774像素、只支持二代身份证正面、可识别出姓名、出生日期、名族、地址、证件号码;通过https://download.csdn.net/download/jsszzxo/10965100资源改造；
识别正确率99%;

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。