此为上一个资源基于模糊逻辑的步态识别的原始数据，使用此数据结合代码即可。

原始CK+人脸表情数据集，包括以下四个文件： 1、cohn-kanade-images.zip：123 个受试者的 593 个表情序列，所有序列都是从中性表情到峰值表情。 2、 Landmarks.zip：所有序列的所有图像都用68点的AAM标记。 3、 FACS_labels.zip：每个序列 (共593) 只有 1 个 FACS 文件，标注了最后一帧（峰值帧）的 AU值和强度。 4)、Emotion_labels.zip：593 个序列中只有 327 个有表情编码。与 FACS 文件一样，每个序列只有一个 Emotion 文件，标记了最后一帧的表情编码（0=中性，1=愤怒，2=蔑视，3=厌恶，4=恐惧，5=快乐，6=悲伤，7=惊讶）。

天宝R8 GPS原始数据 静态数据

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修补 patchfy可以按给定的补丁单元大小将图像拆分为可重叠的小补丁，并将补丁合并为原始图像。 该库提供两个功能： patchify和unpatchify 。 安装 pip install patchify 用法 将图像分割为补丁 patchify(image_to_patch, patch_shape, step=1) 2D图像： #This will split the image into small images of shape [3,3] patches = patchify ( image , ( 3 , 3 ), step = 1 ) 3D图片： #This will split the image into small images of shape [3,3,3] patches = patchify ( image , ( 3 , 3 , 3 ), ste

在将图像调整为最终的正方形尺寸之前，可以对图像进行裁剪或生长。 作物或种植中心的分布比率默认为 0.5，但可以根据需要进行调整。 我主要使用这个函数来为 CNN 的分类目的准备图像。 在 MATLAB 2018a 上开发和测试。

简介：一款录音的APP，默认把媒体声音设置为60%，动态获取权限，Android10以及10以下，都 是手动同意单个权限，Android11是弹出一个超级权限，手动选中软件，并赋予权限。 主要内容是：输入音频名字，点击开始录音，录音下面会有一个1/60s的进度条，用来提示录制时间，当然也可以自定义提示时间，点击结束录音就会生成一个以.wav结尾的音频文件，并排列在主界面，选中一个点击播放，再次点击停止，可录制多个音频 技术：AudioRecord比MediaRecorder更接近底层，录制的音频是PCM格式的，最接近原始声音的音频数据，音频以.wav结尾

此字典解压后为8.13M，字典虽然不大，但却是非常强悍。我在小区里用这个字典成功破解过三个wpe密码。不敢独享，故发出来和各位大侠共同研究，学习。只为国家发展多做贡献，提倡尊老爱幼，学习雷峰，好好学习，天天向上。打倒小#日#本，还￥我钓%鱼……岛。

ca码生成代码matlab ActigraphCounts 该存储库包含用于根据使用替代设备测量的加速度生成 ActiGraph 身体活动计数的代码。 出版物中描述了该实现： 根据替代监视器记录的原始加速度生成 ActiGraph 计数，MSSE 2017 年 11 月 研究中使用的开源设备是 Axivity AX3，可在此处找到。 matlab 代码很容易使用。 滤波器系数（A 和 B）存储在 agcoefficeints.mat 文件中，并且通过调用 agfilt 函数生成 ActiGraph 计数。 例子： 计数 = agfilt(raw_acceleration_data,sampling_frequency,B,A); 更新：03/06-2019 R 和 Python 脚本已添加到存储库中。 这些脚本是由 Ruben Brondeel () 开发的 扬·克里斯汀·布朗德