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1.项目基于OpenCV库，通过 Dlib 提供的机器学习、数值计算、图模型算法、图像处理等相关功能，采用人脸识别预训练，实现两张照片的换脸功能。 2.项目运行环境：需要 Python 3.6 及以上配置，完成该项目所需要的库文件有 OpenCV、dlib、numpy、sys、PIL、thikter、matplotlib。 3.项目包括 7 个模块：准备数据、提取面部标记、调整脸部对齐、混合图像、校正颜色、转换函数、交互式界面设计。 4.关键库及数据准备说明：dlib.get_frontal_face_detector()是人脸检测器，检测图片中是否有人脸，返回一个矩形列表的人脸检测器。dlib.shape_predictor(PREDICTOR_PATH)特征提取器，由人脸检测器提供的边界框作为算法输入，返回一个人脸关键点预测器。采用官方提供的预训练模型：http://sourceforge.net/projects/dclib/files/dlib/v18.10/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 构建有 68 个特征点组成的人脸特征

体积比热与岩石含水率密切相关,但相关领域涉及较少,且含水率对体积比热影响没有形成系统的研究。对取自工程现场的2种粒径白垩系砂岩进行室内试验,测试含水率对体积比热的影响及变化机理。研究结果表明:常温下2种粒径白垩系砂岩的体积比热均随着含水率的不同而呈现不同的现象,随着含水率的增大其体积比热缓慢减小。分析了常温条件下岩石含水率与体积比热的关系,为在白垩系地层使用冻结法施工提供了有价值的参考经验。

1.本项目基于Google的Magenta平台，它采用随机森林分类器来识别图片的情感色彩，接着项目使用递归神经网络（RNN）来生成与图片情感相匹配的音乐，最后通过图形用户界面（GUI）实现可视化结果展示。 2.项目运行环境：包括 Python 环境和Magenta环境。 3.项目包括3个模块：数据预处理、模型构建、模型训练及保存。其中数据集MIDI下载地址为http://midi.midicn.com/，数据集图片在花瓣网收集获取地址为https://huaban.com/boards/60930738/。音乐模型包含欢快和安静两类MIDI文件各100个，图片包含欢快和安静两类各250张，格式为.jpg；模型构建部分包括图片情感分析和复调音乐模型；在定义模型架构和编译之后，使用训练集训练模型，使模型对图片的情感进行分类。 博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/134014454

在煤巷超前探测灾害性含、导水构造双频激电法解析的数学模型基础上,分析了双频激电法超前探测灾害性含、导水体时的二极、三极跑极的不同布极方式的优劣。对不同布极方式理论地分析了关键目标参数——含、导水体的侧偏角、厚度及其到掘进断面的距离,以及对fs-R正演曲线影响。理论研究表明:相同条件下二极跑极与三极跑极相比,前者探测效率高,不易丢失反演信息,而后者对关键目标参数的探测分辨率较高。

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