亲测可用心率芯片MAX30102对应的STM32F103代码!MAX30102模块接口：PB9-SDA,PB8-SCL,PB7-INTPA2/PA3为串口传输口TX和RX，波特率设置为115200

基于卷积神经网络和OpenCV的人脸识别系统_python实现，完整代码！

OptimalEstimationofDynamicSystems,SecondEditionhighlightstheimportanceofbothphysicalandnumericalmodelinginsolvingdynamics-basedestimationproblemsfoundinengineeringsystems.Accessibletoengineeringstudents,appliedmathematicians,andpracticingengineers,thetextpresentsthecentralconceptsandmethodsofoptimalestimationtheoryandappliesthemethodstoproblemswithvaryingdegreesofanalyticalandnumericaldifficulty.Differentapproachesareoftencomparedtoshowtheirabsoluteandrelativeutility.Theauthorsalsoofferprototypealgorithmstostimulatethedevelopmentandproperuseofefficientcomputerprograms.MATLAB(R)codesfortheexamplesareavailableonthebook'swebsite.NewtotheSecondEditionWithmorethan100pagesofnewmaterial,thisreorganizededitionexpandsuponthebest-sellingoriginaltoincludecomprehensivedevelopmentsandupdates.Itincorporatesnewtheoreticalresults,anentirelynewchapteronadvancedsequentialstateestimation,andadditionalexamplesandexercises.Anidealself-studyguideforpracticingengineersaswellasseniorundergraduateandbeginninggraduatestudents,thebookintroducesthefundamentalsofestimationandhelpsnewcomerstounderstandtherelationshipsbetweentheestimationandmodelingofdynamicalsystems.Italsoillustratestheapplicationofthetheorytoreal-worldsituations,suchasspacecraftattitudedetermination,GPSnavigation,orbitdetermination,andaircrafttracking.

推荐系统中矩阵分解被最广泛的应用，本项目采用python并在数据集Movielens100K上进行实现。

其中fea表示USPS数据集的特征，gnd表示数据集的标签。
积分有点高，可以去这里下载：http://www.cad.zju.edu.cn/home/dengcai/Data/MLData.html，caideng老师的主页下载。

chrome浏览器64位离线安装包（2019年9月8日版本）文件版本:1.3.34.13签名日期：2019年9月8日

包含原图和GT标注图

haarcascades\haarcascade_eye.xmlhaarcascades\haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xmlhaarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xmlhaarcascades\haarcascade_frontalface_alt2.xmlhaarcascades\haarcascade_frontalface_alt_tree.xmlhaarcascades\haarcascade_frontalface_default.xmlhaarcascades\haarcascade_lefteye_2splits.xmlhaarcascades\haarcascade_mcs_eyepair_big.xmlhaarcascades\haarcascade_mcs_eyepair_small.xmlhaarcascades\haarcascade_mcs_lefteye.xmlhaarcascades\haarcascade_mcs_mouth.xmlhaarcascades\haarcascade_mcs_nose.xmlhaarcascades\haarcascade_mcs_righteye.xmlhaarcascades\haarcascade_profileface.xmlhaarcascades\haarcascade_righteye_2splits.xmlhaarcascades

python实现机器学习之决策树分类算法，简单易学，而且可直接运行。

使用迁移学习做动物脸部识别：人工智能通过农场的摄像装置获得牛脸以及身体状况的照片，进而通过深度学习对牛的情绪和健康状况进行分析，然后帮助农场主判断出那些牛生病了，生了什么病，那些牛没有吃饱，甚至那些牛到了发情期。
除了摄像装置对牛进行“牛脸”识别，还可以配合上可穿戴的智能设备，这会让农场主更好的管理农场。
这些数据上传到云服务器上，用自己开发的算法通过机器学习让这些海量的原始数据变成直观的图表和信息发送到客户那里。
这些信息包括奶牛的健康分析、发情期探测和预测、喂养状况、位置服务等。