在Android设备上使用NCNN图像分类的demo，是一个Android项目

可以输出17个点的简易姿态评估模型，我自己的企业级产品就在使用，效果还是不错的，只要背景不是乱得太可以，或者衣服的颜色与背景混合严重，基本上都是可以正常的评估出来的。
这个模型的好处就是速度非常快，基本上是所有已知模型中速度最快的一个。
包内的.h文件是已经被代码化后的定义文件，直接使用NCNN的二进制接口加载就可以了

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。