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RSS订阅原创 利用百度人脸识别API和pyqt5实现基于人脸识别的可视化课堂签到管理系统
利用百度人脸识别API和pyqt5实现基于人脸识别的可视化课堂签到管理系统一、项目介绍基于人脸识别的课堂签到管理系统二、概要设计工程项目:基于人脸识别的课堂签到管理系统分为：三个阶段1.定义阶段可行性分析技术可行性 成本可行性：自底向上估价开发评估成本开发的时间周期，开发的人力10天 3-4人收益评估成本需求分析：a、摄像头进行人脸检测b、人脸比对判断c、人脸库d、人脸库添加、删除e、数据库保存f、导出签到数据2.开发阶段概
2020-07-25 14:41:35
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原创 python学习（一）
学习日报日期：2020年7月15日今日学习内容今天是实习的第一天，一开始上来了，实习的老师首先介绍了一下我们本次实习主要的要求和一些基本的内容，还有我们实习的这家单位的一些情况，并做出了对我们的一些具体的要求。然后今天还有是第一个实习的老师，主要是给我们介绍了一下pycharm这个软件环境的配置和第一个关键的就是人脸识别界面的制作。因为之前我们学习过一些qt的相关，做过一些简单的界面，所以说这一次操作对我来说并不是特别的难，在跟着老师的教学下也是比较轻松的完成了任务。自我反思其实今天的学习的还是有
2020-07-15 20:41:08
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原创 ROS机器人定位导航仿真（包括智能车、无人机飞行的仿真）
ubuntu16.04—ROS智能车定位导航一、准备阶段1.下载智能车源码包2.安装相应插件3.编译二、仿真1.运行小车模型2.运行赛道3.自主定位导航4.搭建自己的地图5.导航一、准备阶段1.下载智能车源码包进入ROS工作区cd ~/ROS/src/在终端中使用Git命令下载源码包git clone https://github.com/xmy0916/racecar.git如果在终端中下载失败或者下载非常缓慢，也可以试试在浏览器中下载源码包，然后将包放置到src目录下
2020-07-11 14:53:38
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原创 juypter 基于keras训练的笑脸检测+口罩人脸识别
一、笑脸数据集（genki4k）正负样本的划分、模型训练和测试的过程（至少包括SVM、CNN），输出模型训练精度和测试精度（F1-score和ROC）1.训练数据1) 导入Kerasimport keraskeras.__version__'2.3.1'2) 读取数据集，训练import os, shutil# The path to the directory where the original# dataset was uncompressedoriginal_dataset_
2020-07-11 13:38:37
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转载 Python人脸图像特征提取方法
Python人脸图像特征提取方法一、HOG人脸图像特征提取1、HOG特征：1) 主要思想：2) 实现方法：3) 性能提高：4) 优点2、HOG特征提取算法的实现过程：二、Dlib人脸图像特征提取1.Dlib介绍2.主要特点三、卷积神经网络人脸图像特征提取1、卷积神经网络简介2、卷积神经网络结构1) 输入层2) 隐含层卷积层池化层输出层一、HOG人脸图像特征提取1、HOG特征：方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征
2020-07-11 10:45:22
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原创 Yolo4学习
Python语言学习-----Ubuntu16.04上基于YoloV4 的Keras物体识别目录一、YoloV4-Keras包的下载1、下载2、yolov4.weights下载3、VOC训练集、测试集下载二、yolov4.weights的h5模型转换1、修改包中convert.py代码内容2、权重转换模型三、基于YoloV4 的Keras物体识别1、修改test.py代码2、数据图片准备，百度一张小车图片，放进YoloV4-Keras包3、终端运行测试四、扩展一----5h模型训练
2020-07-06 13:13:19
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原创 人工智能机器学习————MINST数据集的简单处理
MNIST数据介绍：本章使用MNIST数据集，这是一组由美国高中生和人口调查局员工手写的70000个数字的图片。每张图像都用其代表的数字标记。这个数据集被广为使用，因此也被称作是机器学习领域的“Hello World”:但凡有人想到了一个新的分类算法，都会想看看在MNIST上的执行结果。因此只要是学习机器学习的人，早晚都要面对MNIST。# 使用sklearn的函数来获取MNIST数据集fr...
2020-04-29 15:01:59
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原创 凸优化基础
凸优化基础 凸优化基础一、计算几何二、凸集三、平面凸优化基础一、计算几何1、计算几何是研究什么的计算几何研究的对象是几何图形。早期人们对于图像的研究一般都是先建立坐标系，把图形转换成函数，然后用插值和逼近的数学方法，特别是用样条函数作为工具来分析图形，取得了可喜的成功。然而，这些方法过多地依赖于坐标系的选取，缺乏几何不变性，特别是用来解决某些大挠度曲线及曲线的奇异点等问题时，有一定的局限性...
2020-04-22 22:58:49
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原创 人工智能——利用Python编程，求解多元函数极值和回归问题的几种方法
人工智能实验————利用Python编程，求解多元函数极值和回归问题的几种方法一、牛顿法1.原理详解高次方程没有通解，可以依靠牛顿迭代法来求解。没有根式解不意味着方程解不出来，数学家也提供了很多方法，牛顿迭代法就是其中一种。首先，切线是曲线的线性逼近。可以通过研究简单切线的解来近似的逼近复杂曲线的解随便找一个曲线上的A点（为什么随便找，根据切线是切点附近的曲线的近似，应该在根点附近找，但是...
2020-04-05 18:04:15
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利用百度人脸识别API和pyqt5实现基于人脸识别的可视化课堂签到管理系统.zip
2020-07-25
空空如也
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