《D2D仿真资料包.zip》是一份非常有价值的资源文件，旨在为对D2D（Device-to-Device）通信感兴趣或需要深入研究该领域的人提供支持。D2D通信是一种新兴的通信模式，通过直接设备间的通信，实现低延迟、高速率的数据传输，被广泛应用于无线通信和移动网络等领域。 这个资源文件包含了丰富的文献和代码，为你提供了全面而深入的学习资料。首先，你将找到一系列精选的文献和研究论文，涵盖了D2D通信的基本原理、技术挑战、应用场景等方面。这些文献将帮助你建立对D2D通信的整体认识，并为你提供理论指导和研究思路。 此外，资源文件中还包含了实用的代码示例和仿真工具，帮助你更好地理解和掌握D2D通信的实际实现。通过运行这些代码示例，你可以模拟不同场景下的D2D通信，观察和分析其性能特点，如传输速率、功耗、信道容量等。 《D2D仿真资料包.zip》的独特之处在于它不仅提供了文献资料，还结合了实际的代码示例，为你提供了全面而深入的学习体验。无论你是学生、研究人员还是从业者，这个资源文件都将成为你理解和应用D2D通信的重要工具。 如果你对D2D通信感兴趣，或者需要深入研究和应用这一领域，那么不

一、项目主要技术 Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5界面设计、sqlite3数据库 本系统使用dlib作为人脸识别工具，dlib提供一个方法可将人脸图片数据映射到128维度的空间向量，如果两张图片来源于同一个人，那么两个图片所映射的空间向量距离就很近，否则就会很远。因此，可以通过提取图片并映射到128维空间向量再度量它们的欧氏距离是否足够小来判定是否为同一个人。 二、方法实现、实现步骤 1、实例化人脸检测模型、人脸关键点检测模型、人脸识别模型 2、电脑摄像头设备加载一对图片 3、分别获取图片中的人脸图片所映射的空间向量，即人脸特征值 4、计算特征向量欧氏距离，根据阈值判断是否为同一个人 dlib人脸特征检测原理 1、提取特征点：例： 2、将特征值保存 3、计算特征数据集的欧氏距离作对比，当误差小于一定阙值就判定为同一人。 其他学习项目： OpenCV+dlib人脸识别门禁管理系统Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5、sqlite3数据库 OpenCV+dlib人脸识别考勤管理系统Python语言、dlib、OpenCV

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小程序毕业设计，小程序课程设计，含有代码注释，新手也可看懂。毕业设计、期末大作业、课程设计、高分必看，下载下来，简单部署，就可以使用。 包含：项目源码、数据库脚本、软件工具等，该项目可以作为毕设、课程设计使用，前后端代码都在里面。 该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷，具有很高的实际应用价值。 项目都经过严格调试，确保可以运行！可以放心下载 1. 技术组成 前端： 小程序 后台框架：SSM/SpringBoot（如果有的话） 开发环境：idea，微信开发者工具 数据库：MySql（建议用 5.7 版本，8.0 有时候会有坑） 数据库可视化工具：使用 Navicat 部署环境：Tomcat（建议用 7.x 或者 8.x 版本），maven

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毕业设计: 微信小程序活动报名(源码 + 数据库 + 说明文档) 第2章 需求分析 7 2.1系统需求调研 7 2.2可行性分析 7 2.3 性能需求设计 8 2.3.1 系统的安全性 8 2.3.2 数据的完整性 8 2.4非功能需求分析 8 2.4.1端到端响应时间 8 2.4.2易用性需求 8 2.4.3 可扩展性 8 2.5界面需求设计 8 2.6系统的结构设计 9 第3章 数据库的设计与实现 11 3.1数据库设计的概念 11 3.2数据库的概念设计 11 3.3数据库的逻辑设计 12 第4章 系统实现 13 5.1系统开发环境 13 5.2模块实现 13 5.2.1后台管理平台首页 13 5.2.2活动添加界面的实现 13 5.2.3活动报名小程序首页面 14 5.2.4社团活动查看页面 14 5.2.5账号注册页面 15 5.2.6活动评论页面 16 第5章 系统测试 17 5.1测试目的 17 5.2测试环境 17 5.3用例测试 17 5.4性能测试 18 5.5测试结果 18

(微信小程序毕业设计)活动报名管理系统(java)(源码+说明+数据库+演示视频) 【实现功能】 用户可以在微信小程序中通过查看相关的活动信息来完成信息的注册以及报名等操作。而后台的管理员则需要通过后台的管理来实现对活动信息、活动的分类等内容的维护管理操作。

课堂专注度及考试作弊系统、课堂动态点名，情绪识别、表情识别和人脸识别结合 转头(probe)+低头(peep)+传递物品(passing) 课堂专注度+表情识别 侧面的传递物品识别 **人脸识别**：dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat - detection_system/face_recog/weights **人脸对齐**：shape_predictor_68_face_landmarks.dat - detection_system/face_recog/weights **作弊动作分类器**：cheating_detector_rfc_kp.pkl ## 使用 ### 运行setup.py安装必要内容 ## 使用 ### 运行setup.py安装必要内容 ```shell python setup.py build develop ``` [windows上安装scipy1.1.0可能会遇到的问题](https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose/issues/722) ### 运行

情感计算是快速发展的领域之一，它激发了情感检测领域的许多应用研究。 本文简要介绍了使用公开数据进行基于 EEG 的情绪检测的相关工作以及一种检测内部情绪状态的方法。 开发了一种有监督的机器学习算法来识别二维模型中的人类内心情绪状态。 来自 DEAP 和 SEED-IV 数据库的脑电图信号被考虑用于情绪检测。 离散小波变换应用于预处理信号以提取所需的 5 个频段。 提取了功率、能量、微分熵和时域等特征。 开发通道智能 SVM 分类器并完成通道组合器以检测适当的情绪状态。 DEAP数据库的四类分类率为74%、86%、72%和84%，SEED-IV数据库的分类率为79%、76%、77%和74%。

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