Pytorch实现的流式与非流式语音识别模型（数据集：thchs30），源码地址为：https://github.com/yeyupiaoling/MASR

sex_classifier_dlib_transfer_learning 使用dlib人脸识别模型作为特征提取器的性别分类器的简单演示 通过使用dlib人脸识别模型，我们可以使用sklearn ML框架进行转移学习以对人脸性别进行分类。 由于缺乏公开的亚洲性别数据集，该过渡数据集全是亚洲人。 但是，我有很多私人照片，因此我不会共享数据集。 如果您自己被trainig迷住了，则可以使用Google照片搜寻器下载图像并标记自己的名字 如果您想使用，我还提供了简单的预训练模型。 这是评估指标 precision recall f1-score su

【主要内基于Pytorch实现的声纹识别大预训练模型，源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition_Pytorch 【使用对象】程序开发 深度学习 人工智能

蜜罐技术并不完善，仍在不断发展中。蜜罐识别技术从攻击者角度分析蜜罐的技术特征，揭示 其存在的漏洞和弱点。蜜罐识别技术尚处于起步阶段，研究方向大多集中于特定蜜罐系统的识别，存在一定局限}生。通过分析高交互度蜜罐的设计思想和实现机制，提出—种通用的、以静态系统特征检测为主，动态网络连接探测为辅的多点联动识别模型。

主要用于图像处理，生成车牌模型，用于训练。可生成任意车牌号。

渣土车的模型文件，yolov5训练200张图片得到。

vgg-face模型的测试官方只有matlab版，上传的这个脚本是python版，亲测可用

FER 基于FER2013 Kaggle数据集的面部表情识别模型。 当前模型可实现约67％的精度。 在添加更多训练数据集以提高概括能力的过程中。 对模型体系结构进行一些调整可能会提高准确性。

基于心理-统计学相结合的“拖延症”用户识别模型，何明，马海平，随着信息技术的发展，电脑及互联网正逐步渗透到人们生活的各个方面，给人们带来便利的同时，也带来了更多网络信息

68个标记点的dlib官方人脸识别模型，用于构建dlib的特征提取器