通过自动化办公案例带你理解wps js宏编辑器的开发过程，你需要了解JavaScript的ES6语法，对比vba能节省非常多的代码量，不过缺点也很明显，wps js环境暂时不支持调用win系统组件和第三方控件。

1.本项目以科大讯飞提供的数据集为基础，通过特征筛选和提取的过程，选用WaveNet模型进行训练。旨在通过语音的梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征，建立方言和相应类别之间的映射关系，解决方言分类问题。 2.项目运行环境包括：Python环境、TensorFlow环境、JupyterNotebook环境、PyCharm环境。 3.项目包括4个模块：数据预处理、模型构建、模型训练及保存、模型生成。数据集网址为：challenge.xfyun.cn,向用户免费提供了3种方言(长沙话、南昌话、上海话),每种方言包括30人,每人200条数据,共计18000条训练数据,以及10人、每人50条,共计1500条验证数据;WaveNet模型是一种序列生成器，用于语音建模，在语音合成的声学建模中，可以直接学习采样值序列的映射，通过先前的信号序列预测下一个时刻点值的深度神经网络模型，具有自回归的特点；通过Adam()方法进行梯度下降，动态调整每个参数的学习率，进行模型参数优化 4.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/134832627

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OpencvSharp资料，采用C#加Winform编写，包含接近50个Demo,直接运行即可。 例程包含：模板匹配、边缘识别、人脸识别，灰度变化、标定等。

基于yolov5的王者荣耀目标识别

毕设&课设&项目&实训- 【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等，一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络，若是侵权请联系删除。

毕业设计| 树莓派与OpenCV实现人脸识别 一个可以用于毕业设计参考的人脸识别项目 如果有做人脸识别毕设的同学，可以在此基础上，做更深入的研究 硬件及环境： 树莓派3B V1.2 摄像头罗技C170 树莓派系统：bullseye python 3.9.2 opencv-python 4.5.3.56 opencv-contrib-python 4.5.3.56 numpy 1.21. 人脸识别的本质其实就是构建一个人脸信息的数据库，电脑比对摄像头采集到的人脸信息和数据库中存放的数据，从而得到一个比对的结果

《垃圾图像分类识别技术详解》 在当今社会，随着环保意识的提高，垃圾分类与处理成为全球关注的话题。其中，利用人工智能技术进行垃圾图像分类识别，是实现高效智能垃圾分类的重要手段。本文将深入探讨这一领域的核心技术和应用，主要围绕基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的垃圾图像分类方法进行阐述。 一、卷积神经网络基础 CNN是一种深度学习模型，因其在图像处理领域的卓越表现而备受青睐。它模拟人脑视觉皮层的工作原理，通过卷积层、池化层以及全连接层等结构，对图像特征进行逐层提取，从而实现对图像的分类和识别。 二、垃圾图像分类挑战 垃圾图像分类面临诸多挑战，包括但不限于： 1. 多样性：垃圾种类繁多，形状、颜色、纹理各异，需要模型具备强大的泛化能力。 2. 数据不平衡：不同类型的垃圾图片数量可能差距巨大，模型训练需处理类别不平衡问题。 3. 角度与遮挡：垃圾图像拍摄角度不一，部分可能被遮挡，影响特征提取。 三、基于Keras的CNN搭建 Keras是一个高级神经网络API，支持TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit等后端，用于快速构建和训练深度学习模型。在垃圾图像分类中，我们可以用Keras搭建多层CNN模型，如下步骤： 1. 数据预处理：包括图像缩放、归一化、增强等，确保输入到模型的图像具有统一的尺寸和数值范围。 2. 模型架构设计：通常包含卷积层、池化层、激活函数（如ReLU）、Dropout层等，以及全连接层进行分类。 3. 编译模型：设置损失函数（如交叉熵）、优化器（如Adam）和评估指标（如准确率）。 4. 训练模型：通过反向传播算法更新权重，以最小化损失函数。 5. 模型评估与调优：通过验证集检查模型性能，调整超参数，以提升分类效果。 四、模型优化策略 1. 数据扩增：通过旋转、翻转、裁剪等手段增加训练数据多样性，减轻过拟合。 2. 批量归一化：加速模型收敛，提高训练稳定性。 3. 模型融合：结合多个模型的预测结果，提高整体性能。 4. 轻量化模型：针对资源有限的设备，可以采用MobileNet、ShuffleNet等轻量级网络结构。 五、实际应用与前景 垃圾图像分类识别技术已广泛应用于智能垃圾桶、垃圾分类APP等领域，有效提升了垃圾分类效率和准确性。未来，随着AI技术的进一步发展，我们有望看到更智能、更精准的垃圾分类解决方案。 总结，垃圾图像分类识别是人工智能与环保领域的重要交叉点。通过运用卷积神经网络，特别是借助Keras框架，我们可以构建出高效的分类模型，应对实际应用中的挑战。这不仅有利于环境保护，也有助于推动AI技术在更多领域的创新应用。

人脸识别是计算机视觉领域的一个热门话题，它利用机器学习技术，特别是深度学习中的卷积神经网络（CNN）来识别人脸。在本主题中，我们将深入探讨如何利用CNN进行基于机器学习的人脸识别。 人脸识别的过程通常包括预处理、特征提取、分类和匹配四个步骤。预处理阶段涉及灰度化、归一化、直方图均衡化等操作，以减少光照、角度等因素的影响。特征提取是关键，传统的方法如PCA（主成分分析）和LDA（线性判别分析）已逐渐被深度学习模型取代，特别是CNN。 CNN是一种仿射结构的神经网络，专为图像处理设计，其核心在于卷积层和池化层。卷积层通过滤波器（或称权重）在输入图像上滑动，提取特征；池化层则用于减小数据尺寸，降低计算复杂度，同时保持关键信息。此外，全连接层将提取到的高级特征与类别标签进行联系，完成分类任务。 在人脸识别中，一个常见的CNN架构是VGGFace或FaceNet。VGGFace是由VGG团队提出的，它具有多个连续的卷积层和池化层，能学到非常复杂的特征。FaceNet则更进一步，通过端到端的训练，直接将人脸图像映射到一个高维的欧氏空间，使得同一人的不同人脸图片距离接近，不同人的人脸图片距离远。 训练CNN模型时，我们需要大量标注的人脸数据集，如CelebA、LFW（Labeled Faces in the Wild）或CASIA-WebFace。这些数据集包含各种姿态、表情、光照条件的人脸，有助于模型泛化。训练过程中，我们采用反向传播算法优化损失函数，如交叉熵损失，同时可能应用数据增强技术增加训练样本多样性。 测试阶段，新的人脸图像会经过相同的预处理步骤，然后输入到训练好的CNN模型中，模型输出的特征向量与数据库中的人脸特征进行比较，通常使用欧氏距离或余弦相似度衡量相似性，找到最匹配的个体。 除了基本的CNN模型，还有一些改进策略可以提升人脸识别性能，例如多尺度检测、注意力机制（如SE模块）以及集成学习。此外，深度学习模型的可解释性也是当前研究热点，通过可视化工具理解模型学习的特征有助于优化模型和提升识别准确率。 总结来说，基于CNN的机器学习人脸识别是通过深度学习模型自动提取人脸特征并进行分类的过程，涉及到预处理、特征提取、分类和匹配等步骤。CNN的卷积层和池化层使其在图像识别任务中表现出色，而大规模数据集和优化算法则是训练高效模型的关键。随着技术的发展，人脸识别在安全监控、社交媒体、移动支付等多个领域都有广泛应用，并将持续推动人工智能的进步。

语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要研究发现，是模型识别的一个分支，涉及到生理学、心理学、语言学、计算机科学以及信号处理等诸多领域。甚至还涉及到人的体态语言，最终目标是实现人与机器进行自然语言通信。 该资源使用TensorFlow2.x框架，详细的讲解了如何实现自动语音识别。 由于数据集THCHS-30过大，可自行去以下地址下载：http://www.openslr.org/18/，也可通过在博主的网盘分享下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1tItruoTSgku8F_m2f-Gusg?pwd=duzh 提取码：duzh