SCUT-FBP数据库，用于caffe图像训练 人脸检测、人脸识别、颜值评测

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beauty_vision 识别人脸吸引力（ [1]） 概述 [1]包含500个样本（图像），对于每个图像，其度量值在（1,5）范围内，用于评估亚洲女性面部的美感。 支持向量回归（SVR）在不同功能的基础上进行了训练（在某些情况下，由PCA预测具有50个组件）。 据报道[5]，有5个独立的10倍交叉验证测试的平均Pearson相关性（PC）。 在所有实验中，首先将图像调整为（224,294），然后进行中心裁切（224,224）。 结果 模型 代码 平均PC进行5次测试 组合功能+ PCA + SVR [1] -- 0.6433 卷积网[1] -- 0.8187 16个随机滤波器+ PCA50 + rbf SVR [beauty_baseline_random]（beauty_baseline_random.py） 0.642 16个随机滤波器+线性SVR [bea

华南理工大学操作系统实验一 观察Linux的行为、SHELL编程 实验目的： 1.了解Linux proc文件系统； 2.加深对Linux系统的理解； 3.增强Linux系统管理知识。 4.熟悉linux常用命令，为以后的实验打下良好基础； 5.熟悉vi编辑器的使用； 6.了解Shell程序的语法规则，能编写简单的Shell程序。

这个模板是我在前人的资料基础上稍加修改完成的，更新时间是2020年5月。下载后首先阅读readme文档，然后按照说明使用。

scut复试.docx

SCUT fuse文件系统 附源码和报告 仅供参考。