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参与度识别模型 :hugging_face: TensorFlow和TFLearn实现： 敬业度是学习体验质量的关键指标，并且在开发智能教育界面中起着重要作用。 任何此类界面都需要具有识别参与程度的能力，以便做出适当的响应； 但是，现有数据非常少，新数据昂贵且难以获取。 这项工作提出了一种深度学习模型，可通过在进行专门的参与数据训练之前，通过对容易获得的基本面部表情数据进行预训练来改善图像的参与识别，从而克服数据稀疏性挑战。 在两个步骤的第一步中，使用深度学习训练面部表情识别模型以提供丰富的面部表情。 在第二步中，我们使用模型的权重初始化基于深度学习的模型以识别参与度。 我们称其为参与模型。 我们在新的参与度识别数据集上训练了该模型，其中包含4627个参与度和脱离度的样本。 我们发现参与模型优于我们首次应用于参与识别的有效深度学习架构，以及优于使用定向梯度直方图和支持向量机的方法。 参考 :hugging_face: 如果您使用我们的

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今日继续学习使用嘉立创购买的 立创梁山派天空星，芯片是 STM32F407VET6 因为已经有学习基础了，所以学习进度十分快，这次也是直接一块学习配置定时器与串口了，文章也愈来愈对基础的解释越来越少了...... 文章提供测试代码讲解、完整工程下载、测试效果图 学习目标： 配置串口发送功能，自定义串口print函数、定时器计数计时中断功能，定时器每隔1000ms使用串口发送一次数据