SpeaDandReverseSpeaD-loudspeakerdesignsoftware-weredevelopedforanyoneworkingwithloudspeakers–manufacturers,engineers,OEM’sandtheircustomers.Theseloudspeakerdesignsoftwarepackagesmaketheprocessofdesigningandspecifyingspeakersfaster,easierandmoreaccurate.

SSD的mAP的python3脚本文件，直接运行可得到mAP-也可用于其他目标检测模型：mobilenet-ssd,yolo,fasterrcnn-voc_eval.py-reval_voc.py

深度学习FasterR-CNN的多帧背景还原解决动态背景的问题。
针对动态背景下的目标提取问题。
本文提出了基于深度学习FasterR-CNN的多帧背景还原的前景目标提取算法。
基于FasterR-CNN对前景目标的单帧提取能力，对每一帧分别进行检测，并提取每帧的背景，经过图像融合还原出完整的不含目标的背景图像，并通过滤波与膨胀腐蚀等精确的提取前景目标。

集合了卷积神经网络从神经网络分类Alnex,GoogleNetv1-v4,VGG,Resnet,NetworkinNetwork论文，图像检测R-CNN,FAST-RCNN,Faster-rcnn，Mask-rcnn，SSPN-net，SSD,YOLO，YOLO_v2,YOLO_v3,

包含了RCNN、fast-rcnn以及faster-rcnn的相关文献、资料以及matlab代码（包含说明），绝对好东西.运行程序详细看代码说明。

使用fasterrcnn实现口罩检测，fasterrcnn基于keras搭建，训练需要口罩数据集，数据集必须是VOC格式，预测需要权重文件，权重文件已经存在

目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域的基本任务之一，学术界已有将近二十年的研究历史。
近些年随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。
从最初2013年提出的R-CNN、OverFeat，到后面的Fast/FasterR-CNN，SSD，YOLO系列，再到2018年最近的Pelee。
短短不到五年时间，基于深度学习的目标检测技术，在网络结构上，从twostage到onestage，从bottom-uponly到Top-Down，从singlescalenetwork到featurepyramidnetwork，从面向PC端到面向手机端，都涌现出许多好的算法技术，这些算法在开放目标检测数据集上的检测效果和性能都很出色。

matlab中实现Faster-RCNN网路的训练，并可以通过图像文件进行测试，显示测试文件内容，并在其上标注检测目标位置。

fasterrcnn的测试模型；
VGG16网络，包括测试与训练网络的prototxt

敏捷项目管理(第二版),amazon上五星级评价AddisonWesley,2009Bestpracticesformanagingprojectsinagileenvironments—nowupdatedwithnewtechniquesforlargerprojectsToday,thepaceofprojectmanagementmovesfaster.Projectmanagementneedstobecomemoreflexibleandfarmoreresponsivetocustomers.UsingAgileProjectManagement(APM),projectmanagerscanachieveallthesegoalswithoutcompromisingvalue,quality,orbusinessdiscipline.InAgileProjectManagement,SecondEdition,renownedagilepioneerJimHighsmiththoroughlyupdateshisclassicguidetoAPM,extendingandrefiningittosupporteventhelargestprojectsandorganizations.Writingforprojectleaders,managers,andexecutivesatalllevels,Highsmithintegratesthebestprojectmanagement,productmanagement,andsoftwaredevelopmentpracticesintoanoverallframeworkdesignedtosupportunprecedentedspeedandmobility.Themanytopicsaddedinthisneweditionincludeincorporatingagilevalues,scalingagileprojects,releaseplanning,portfoliogovernance,andenhancingorganizationalagility.ProjectandbusinessleaderswillespeciallyappreciateHighsmith’snewcoverageofpromotingagilitythroughperformancemeasurementsbasedonvalue,quality,andconstraints.Thisedition’scoverageincludes:*Understandingtheagilerevolution’simpactonproductdevelopment*Recognizingwhenagilemethodswillworkinprojectmanagement,andwhentheywon’t*SettingrealisticbusinessobjectivesforAgileProjectManagement*Promotingagilevaluesandprinciplesacrosstheorganization*UtilizingaprovenAgileEnterpriseFrameworkthatencompassesgovernance,projectanditerationmanagement,andtechnicalpractices*Optimizingallfivestagesoftheagileproject:Envision,Speculate,Explore,Adapt,andClose*Organizationalandproduct-relatedprocessesforscalingagiletothelargestprojectsandteams*A

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。