海康威视网络摄像头的开发程序包，具体开发语言有： C# MFC Java Python

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Python拼图小游戏，利用pygame库制作，非常的好玩

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

内容概要： 使用Python实现光学字符识别（OCR）。需要下载pytesseract库，下载对应软件并配置环境变量。 使用人群： Python-OCR实战入门 使用场景及目标： 1. 使用模型识别图像中的文字（中文，英文，中英文）； 2. 可以对代码进一步优化，例如裁剪、增强、旋转……； 3. 可以对导入部分进行优化，例如从摄像头获取照片。

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资源为Hybrid A * 算法Python源码，该资源是博客 动力学约束下的运动规划算法——Hybrid A*算法（附程序实现及详细解释）的配套资源 主要介绍动力学约束下的运动规划算法中非常经典的Hybrid A*算法，大致分为三部分，第一部分是在传统A * 算法的基础上，对Hybrid A * 算法的原理、流程进行理论介绍。第二部分是详细分析 MotionPlanning运动规划库中Hybrid A * 算法的源码，进一步深入对Hybrid A * 算法的具体细节 进行理解。 第三部分是结合前面第一部分的理论和第二部分的详细源码，对Hybrid A * 算法的流程进行综合的概括总结。

使用python语言设计一个带有图形用户界面的应用程序，该程序能模拟银行家算法，并提供直观的资源分配与回收功能。主要功能包括输入进程和资源数量、显示当前资源状态、检查系统安全状态、处理资源请求、释放资源等。