人脸识别系统(已经建立人脸库) 人脸识别步骤： 1. 从摄像头抓取一帧图片。 2. 转换彩色图片帧为灰度图片帧。 3. 检测灰度图片帧的人脸。 4. 处理图片以显示人脸区域（使用 cvSetImageROI() 和 cvCopyImage()）。 5. 预处理脸部图片。 6. 识别图片中的人

中国72万的地址库信息,精确到村,按身份证前编号规则 请用excel2010打开,因为office2003只能存65536条数据

采用STM32F103C8T6单片机，KeilMDK5.32版本 使用LSI作为时钟源 采用time.h库函数，可通过串口助手上位机修改RTC当前计数值 串口与上位机进行通信，串口发送设置为DMA单次模式发送（仿printf） 串口接收设置为DMA循环串口空闲接收，接收到用户数据并修改RTC CNT寄存器后进入待机模式 通过PA0来唤醒单片机 PC13控制LED灯，LED亮灭指示程序正在运行

MFRC522 用于MFRC522和其他基于RFID RC522的模块的Arduino库。 使用通过串行外围设备接口（SPI）接口连接的基于RC522的读取器在Arduino上读写不同类型的射频识别（RFID）卡。 发展 业主miguelbalboa的开发已经结束。 功能状态：完全冻结； 功能或API均未更改。 代码状态：部分冻结； 只是修复/打字错误或文档更新； 没有其他板的扩展； 没有新的例子。 维护状态：偶尔出现。 为什么没有进一步的发展？ 该库历史悠久，已在许多项目中使用。 这些项目通常不记录其使用的版本。 提交更改可能会破坏这些旧项目，并导致不好的经验（对于初学者）和支持请求。 由于这些原因，磁带库处于冻结模式。 您仍然可以提交错字，文档或错误修复。 购买前 请注意，有许多出售mfrc522板的卖家（ebay，aliexpress等）。 这些板的质量差异很大。 有些

PyTorch主动学习 常见的主动学习方法库包括： 环环相扣的机器学习罗伯特·蒙罗（Robert Munro） 曼宁出版物 该代码是独立的，可以与本书一起使用。 库中的主动学习方法 该代码当前包含用于以下目的的方法： 最低置信度抽样 置信度抽样 置信度采样率 熵（分类熵） 基于模型的离群抽样 基于聚类的采样 代表性抽样 自适应代表性抽样 主动转移学习以进行不确定性采样 主动转移学习以进行代表性抽样 自适应采样的主动转移学习（ATLAS） 本书介绍了如何在计算机视觉和自然语言处理中将它们独立地，组合地应用以及用于不同的用例。 它还涵盖了针对现实世界多样性进行抽样以避免偏见的策略。 安装： 如果您克隆此仓库并且已经安装了PyTorch，则应该能够立即开始： git clone https://github.com/rmunro/pytorch_active_learning cd

php gd库生成图片,只需要输入字符串,字数越多字体越小,水平垂直居中

作者a-voyager，源码AutoInstaller，应用自动静默更新安装库。 一个可以让您应用的自动更新功能更加优雅的静默安装库 ! 别忘记给个赞支持一下哦 :） 特性 只需要一行代码搞定您应用的后台静默下载和静默（自动）安装 AutoInstaller.getDefault(this).install(APK_FILE_PATH); 两种自动安装方式: ROOT静默安装 和 辅助功能自动模拟点击安装 ，并且能够自动选择可用方式

stm32f0系列单片机固件库，这是最新的1.6版本！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

题目名称 离散数学题库管理系统 毕设地点 xx学院 为帮助教师解决出题难,特别是出一套质量高同时又适合不同层次学生的试题比较难的问题，特此开发了离散数学题库管理系统。她能帮助教师管理和编辑题库，手动或者电脑自动出卷，从而减轻教师的工作 压力，提高教师的工作效率 题目的基本类型包括：选择题、填空题、简答题、计算题、证明题、其它。本系统主要包括两大方面内容： 1)题库的管理与维护:新题的录入，修改，删除等功能。 2)生成试卷：包括自动生成与手工改动，要求可以对生成的试卷进行打印和WORD排版，并且对生成的试卷能自动生成其参考答案。 其次还应考虑到试题的实际应用性，如：知识的覆盖率，雷同度，难度系数及近三年内不能重题等问题。

棕榈静脉识别库 欢迎来到基于 Bob 的掌静脉识别库。 该库旨在对手掌静脉识别算法进行公平的比较。 它包含在各种手掌静脉图像数据库上执行各种手掌静脉识别实验的脚本，运行帮助就像进入命令行并输入一样简单： $ bin/palmveinverify.py --help 关于 该库由的开发。 PalmVeinRecLib 旨在以可比较和可重复的方式运行手掌静脉识别实验。 笔记 当您在工作时，您可能会获得一个版本，其中设置了所有路径，以便您可以直接开始运行实验。 在之外，您需要设置指向数据库的路径，请查看有关如何执行此操作的文档。 数据库 为了实现这一目标，包含了许多公开可用的面部图像数据库的接口，并定义了默认评估协议，例如： CASIA 多光谱掌纹数据库 [ http://biometrics.idealtest.org/dbDetailForUser.do?id=6 ] VERA 掌