大华摄像机OCX，网上参差不齐，很多重复又使用不了的，下载还浪费了积分，对我们开发者来说就是一个折磨。对此，本人把下载过的资源专门整理了一批干货，方便大家使用。本资源集合了大华摄像机3.0,3.1,3.3及4.0版本还有测试程序，里面每个也写了自己测试过的描述，对于开发者而言可减少许多弯道。其中3.0版本带有RPC功能，是本人初期开发写的测试程序，后期专门封装过。建议是把整个程序扔进环境之中调试，需要哪个就进哪个。后面本人会陆续更新，可关注本人并联系交流。资源更新日期：20200229

智慧园区解决方案，采用“云”技术架构，通过“云-管-端”的承载方式，构建面向新型的互联网+智慧型园区。 感知层采用多种行业终端、家庭终端、个人终端，采集信息；通过园区网将数据信息传送到系统的核心——云平台，在云平台完成对园区业务的统一管理、统一处理、统一存储，消除信息孤岛，实现园区智能化管理。在云平台上运行丰富的云应用，满足不同的行业需求。　 智慧园区解决方案充分利用RFID、移动通信网络、光纤网络等多种网络互连，充分的实现物与物、物与人、人与人的各种互连，实现泛在、融合、智能的网络。通过各种智能化、信息化应用为园区居民的日常生活等各个方面提供周到、方便、安全、贴心的信息化服务，充分地有效聚集人才，促使园区成为一个智慧聚集地。 部署智慧园区解决方案利用各种智能化、信息化应用帮助园区产业实现生产方式、经营模式及运营方式的转变，增强企业竞争力，提升企业的生产效率，实现转型升级，并以园区为核心形成产业链的有效聚合。同时给园区和园内企业带来良好的经济收益和品牌效应。有利于改善投资环境，筑巢引凤，打造招商引资良好平台，逐步改善工业形象。智慧园区吸引外来投资者对园区进行总开发，降低政府投资风险，转移投资成本，由此获得税收收入。向特色园区、专业化园区发展，大力提高园区的区域化、集约化水平。

500页干货-政务云投标模板（阿里版）：“发展云计算产业，促进信息消费”已经从中央到地方各级政府部门达成共识。随着云计算、大数据、移动互联网、物联网等新兴技术的积极探索和产业推动，云计算产业正逐步进入务实发展阶段。

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本文来自于网络，本文主要介绍了特征工程，以及一些常见的特征工程的方法，以及自然语言处理的特征工程，希望对您的学习有所帮助。协同过滤CollaborativeFiltering特征工程FeatureEngineering推荐系统实战注意点首先我们看一下机器学习的五大环节。一是特征工程。第二是算法定义和调参，就是你该选择什么样的算法，用什么样的参数进行调节。第三是数据采集和清洗，接下来是实现这个算法并进行优化。‘I’代表和业务生产系统集成，所以我们就会简称为FaDAI这五大步骤。特征工程是这五大环节最重要的一部分。我们会简单介绍一下特征工程，以及一些常见的特征工程的方法。引用一下吴恩达的话：“应用

数学建模零基础学习与一些具体实例

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目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的基本任务之一，学术界已有将近二十年的研究历史。近些年随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。从最初 2013 年提出的 R-CNN、OverFeat，到后面的 Fast/Faster R-CNN、SSD、YOLO 系列，再到 2018 年最近的 Pelee。短短不到五年时间，基于深度学习的目标检测技术，在网络结构上，从 two stage 到 one stage，从 bottom-up only 到 Top-Down，从 single scale network 到 feature pyramid network，从面向 PC 端到面向手机端，都涌现出许多好的算法技术，这些算法在开放目标检测数据集上的检测效果和性能都很出色。

GB-T+22239-2019+《信息安全技术+网络安全等级保护基本要求》 本标准规定了网络安全等级保护的第一级到第四级等级保护对象的安全通用要求和安全扩展要求。 本标准适用千指导分等级的非涉密对象的安全建设和监督管理。

(干货)开发软件绩效考核表