WeChatDatFileDecoder 开源的微信Dat文件解码器，支持自定义文件头，无大小限制，仅限选择文件夹操作

神经网络 基于 GA是父类。 SteadyStateGA ， GenerationalGA和ElitismGA继承自GA 。 testXXX.py测试上述不同的GA方案。 DataMgr.py帮助加载和写入数据。 GradientDescentCNN.ipynb训练由adam优化的传统CNN。 有关更多详细信息，请访问 玩得开心！

yolov5 + deepsort实现了行人计数功能， 统计摄像头内出现过的总人数，以及对穿越自定义黄线行人计数效果如下 运行 python person_count.py 详细见本人博客：

win-cython_nms-bbox- 几个常见的报错： 1.AttributeError: ‘MSVCCompiler’ object has no attribute ‘compiler_so’ 2.ValueError: Buffer dtype mismatch, expected ‘int_t’ but got 'long long 3.ImportError: cannot import name ‘bbox’ 4.mv: 无法获取’utils/*’ 的文件状态(stat): No such file or directory 原因分析： 1.这个问题在win7上无解，无论怎么安装vs2015还是.net什么都没用，win10上是可以的，亲测有效； 2.很多人说什么把int改成intp，毛用都没有 3.这个是纯编译问题，win7上貌似没办法编译 4.这个是编译好了会生成一个什

entropy-method-matlab- implement of entropy method in matlab， 用matlab实现熵权法

stu_manager_sys:学生管理系统

CNN-FaceRec 基于Keras的CNN人脸识别 所需环境 tensorflow-gpu==2.0.0 Keras==2.3.1 h5py==2.10.0 使用方法 文件下载 链接： 提取码：9uea 下载好权重文件放到logs文件夹里 链接： 提取码：w5wu 下载人脸训练集图片face放到data/face/中 链接： 提取码：73uy 下载人脸测试集图像test放到data/test中 运行Face_Rec.py即可实现data/test文件下的人脸识别 训练方法 运行EasyNet_train.py可训练一个简单模型

Retina-Unet 来源： 此代码已经针对Python3进行了优化，数据集下载： 百度网盘数据集下载： 密码：4l7v 有关代码内容讲解，请参见CSDN博客： 基于UNet的眼底图像血管分割实例： 【注意】run_training.py与run_testing.py的实际作用为了让程序在后台运行，如果运行出现错误，可以运行src目录下的训练与预测文件。

CenterNet:Objects as Points目标检测模型在Pytorch当中的实现 目录 性能情况 训练数据集 权值文件名称 测试数据集 输入图片大小 mAP 0.5:0.95 mAP 0.5 VOC07+12 VOC-Test07 512x512 - 77.1 COCO-Train2017 COCO-Val2017 512x512 38.4 56.8 所需环境 torch==1.2.0 注意事项 代码中的centernet_resnet50_voc.pth是使用voc数据集训练的。 代码中的centernet_hourglass_coco.pth是使用coco数据集训练的。 注意不要使用中文标签，文件夹中不要有空格！ 在训练前需要务必在model_data下新建一个txt文档，文档中输入需要分的类，在train.py中将classes_path指向该文件。 文件下载 训练所需的

TSP问题的求解方法 data.C-TSP问题中国34个城市的经纬度。 ga.遗传算法求解TSP问题代码。 TSP问题博文链接： License tsp is published under the MIT License (MIT) License. See the LICENSE file for more.