此资源是基于HTML5编写的3D相册。
如果你是程序员，你还是单身dog，那么这个3D相册可能是你告别单身的福音，这个资源既可以让你追到妹子又可以让你学到WEB前端H5的开发技术，何乐而不为呢？

深度学习(DeepLearning)是机器学习(MachineLearning)中近年来备受重视的一支，深度学习根源于类神经网络(ArtificialNeuralNetwork)模型，但今日深度学习的技术和它的前身已截然不同，目前最好的语音识别和影像辨识系统都是以深度学习技术来完成，你可能在很多不同的场合听过各种用深度学习做出的惊人应用(例如：最近红遍大街小巷的AlphaGo)，听完以后觉得心痒痒的，想要赶快使用这项强大的技术，却不知要从何下手学习，可以学习一下这个资料。
可以毫不犹豫的说，这个资料是我看过最系统，也最通俗易懂的关于深度学习的文章。
它是由台大教授李宏毅讲解一天搞懂深度学习讲课的PPT，PPT主要包含四部分：什么是深度学习、深度学习的各种小技巧、有记忆力的深度学习模型、深度学习的应用和展望。
OutlineLectureI:IntroductionofDeepLearningLecturell:TipsforTrainingDeepNeuralNetworkLecturelll:ariantsofneuralNetworkLecturev:NextWaveLectureIntroductionofDeeplearningOutlineoflecturentroductionofDeepLearningLet'sstartwithgeneralmachinelearningWhyDeep"HelloWorldforDeepLearningMachineLearningLookingforafunctionSpeechrecognitionHowareyouImagerecognition=“Cat"Playinggo5-5″(nextmoveDialogueSystemHello(whattheusersaid)(systemresponseImageRecognition:FrameworkcatAsetofModefunctioncat)=“money"dosnakeImageRecognition:FrameworkcatAsetofModelf(41)="cat"f(=“moneyfunctionBetter)=“dog"f2(nakeGoodnessoffunctionfSupervisedLearningTrainingDatamonkey”“cat"“dogImageRecognition:FrameworkcatModelTrainingTestinAsetofunctioncatStepGoodnessofPickthe"Best"FunctionUsingfunctionfStepStep3TrainingDatamonkey”“cat"“dogThreestepsfordeeplearningStepStepStep3:pickdefineasetgoodnessofthebestoffunctionfunctionfunctionDeepLearningissosimple3DCTENCENTCO

压缩包中包含的具体内容：对给定数据中的6个不同场景图像，进行全景图拼接操作，具体要求如下：（1） 寻找关键点，获取关键点的位置和尺度信息（DoG检测子已由KeypointDetect文件夹中的detect_features_DoG.m文件实现；
请参照该算子，自行编写程序实现Harris-Laplacian检测子）。
（2） 在每一幅图像中，对每个关键点提取待拼接图像的SIFT描述子（编辑SIFTDescriptor.m文件实现该操作，运行EvaluateSIFTDescriptor.m文件检查实现结果）。
（3） 比较来自两幅不同图像的SIFT描述子，寻找匹配关键点（编辑SIFTSimpleMatcher.m文件计算两幅图像SIFT描述子间的Euclidean距离，实现该操作，运行EvaluateSIFTMatcher.m文件检查实现结果）。
（4） 基于图像中的匹配关键点，对两幅图像进行配准。
请分别采用最小二乘方法（编辑ComputeAffineMatrix.m文件实现该操作，运行EvaluateAffineMatrix.m文件检查实现结果）和RANSAC方法估计两幅图像间的变换矩阵（编辑RANSACFit.m文件中的ComputeError()函数实现该操作，运行TransformationTester.m文件检查实现结果）。
（5） 基于变换矩阵，对其中一幅图像进行变换处理，将其与另一幅图像进行拼接。
（6） 对同一场景的多幅图像进行上述操作，实现场景的全景图拼接（编辑MultipleStitch.m文件中的makeTransformToReferenceFrame函数实现该操作）。
可以运行StitchTester.m查看拼接结果。
（7） 请比较DoG检测子和Harris-Laplacian检测子的实验结果。
图像拼接的效果对实验数据中的几个场景效果不同，请分析原因。
已经实现这些功能，并且编译运行均不报错！

在使用jiba分词的情况下，使用这个词典有助于提高你的分词准确度，因为这个分词词典包含了众多领域词汇，这些词汇出自某dog的几十个细胞词库。
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js-dog-shopping-cart：用JS制成的狗用品购物车

matlab实现的高斯差分滤波，DoG滤波

基于IDL的小波分析程序，支持Morlet,Paul,DOG三种基小波，包括局部小波分析，全局小波分析，明显性检验，COI等。

I.词汇：（每小题1分，共15分）A）词形变换：1.family(复数)_____________2.tooth(复数)_______________3.drive（名词）___________4.work(如今分词)____________5.make(如今分词)__________6.dog（复数）___________7.left(反义词)_________8.buy（同音词）_________9.live(单三)___________10.sheep（复数）____________B）根据句意及首字母提示完成所缺单词：1.Look!Thet_________iseatingmeat.。
2.Aretheshoesons_________?3.Let’sgotothez_________towatchtheanimals.4.Ihavenobrothersors_____________.5.Heisplayingonthec_____________.

DoG(DifferenceofGaussian)完成角点检测。
效果见http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7639488#comments

CVPR2021最新信息及已接收论文/代码（持续更新）本贴是对CVPR2021已接受论文的粗略总结，后续会有更详细的总结。
期待中……官网链接：:参加时间：2021年6月19日-6月25日论文接收公布时间：2021年2月28日接收论文ID：目录:cat_face::dog_face::mouse_face::hamster::tiger_face::Japanese_service_charge_button::Japanese_service_charge_button::Japanese_service_charge_button::star:转换一致性很少的开放集识别:house::house::television:通过消除依赖位置的透视效果来改进3D人体姿态估计技术工作。
提出的D3Net在语义分割和音乐源分离任务上的表现转变SOTA网络:star::star:ECCV2020FacebookMapillary视觉场所识别挑战赛冠军方案用纯多模态CT影像可替代现有JHMI的需要做肿

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。