基于Visual Transformer的年龄估计 尝试Visual Transformer的有趣项目，花了几天时间。 自动化的年龄和性别估算在许多应用中变得至关重要。 有多种方法可以根据人的声音，面部特征和姿势来预测年龄和性别。 在本文中，将研究基于图像的方法。 该方法需要人脸的二维图像。 这种方法的挑战性问题是，在不受限制的环境中对脸部进行实验时，其性能会大大降低。 另一个问题是基于个人生活方式，遗传和环境的老龄化差异。 简单地说，不同的人年龄不同。 另一个挑战是生物年龄和表观年龄之间的区别。 基于面部图像的方法有两种。 第一个是手工进行的特征提取和分类，第二个使用深度神经网络。 在我们的论文中，我们还提出了用于年龄估计的视觉转换器。 它是最早提出用于面部任务的视觉转换器之一，因此没有预训练的模型。 但是，我们仍然设法在低数据环境中取得一些成果。 未来的步骤将是在较大的面部数据集上对

基于特征融合的堆叠工件分类识别研究，杨继东，胡啟旭，本文针对堆叠工件的识别问题，提出了一种基于决策融合的方法，旨在提高目标工件的识别准确率。使用SVM支持向量机作为分类器，提取

猫狗分类 CNN模型，用于用猫或狗对图像进行分类。 用5个“ relu”层和一个“ Sigmoid”层对CNN模型进行训练，以对给定图像包含猫还是狗进行分类。 该模型仅训练了20个纪元，因此准确率达到了75％。 使用自定义学习率将时间段增加到300或更多可以提高模型的准确性。 带有HTML和CSS的flask应用程序提供了一个可工作的Web应用程序界面，用于对图像进行分类。

通过卫星影像进行船只检测 这是来自Kaggle的“的的船舶检测管道。 它使用滑动Windows +非最大压缩来进行对象检测，并使用HoG + SVM方法进行分类。 剧本 分类器 HoG + SVM分类器是使用数据集压缩文件中包含的信息以及以pickle格式存储的信息进行训练的。 python ship_clf.py 滑动窗物体检测 船舶检测器将一个窗口滑过图像金字塔，并将每个窗口分类为船舶还是非船舶，并返回一组边界框，这些边界框随后使用非最大压缩方案进行过滤。 python ship_detector.py

一款关于诗词的小软件，主界面采用的是九宫格的布局，网格视图（gridview），使用SimpleAdapter适配器进行传值，网格视图的setOnItemClickListener（）方法。然后是显示诗名和诗人的名字，这要按诗词的类型分类，然后查出这些诗词。再就是显示整个诗词的内容，这里要按诗词的名字进行查询，在获得诗词的名字上用到了游标去循环取值，然后有一个点击事件，就是收藏，主要数据库需要自己弄一下。

想要使用GNN简单建立分类模型预测阿尔兹海默症的人

lda分类代码matlab 手势识别 用 Python 完成的手势识别项目。 使用的概念： 维度提取：PCA、LDA 分类：kNN、贝叶斯 实现：Python、NumPy、SciPy - - - - - - 重要的 - - - - - - 我不会发布用于该项目的数据集，因为它是其他人的工作。 ——免责声明—— 此来源已上传仅供参考。 背后的动机是为那些主要在 MATLAB 和 Python 中进行模式识别项目的人提供一些支持。 与 MATLAB 相比，教授在 Python 中进行项目的支持量较少。 请不要将我的代码本身用于任何事情。 学习实施方法。 我的实现可能有问题/效率低下。

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这个是我对基础电信企业数据分类分级方法的解读，大家可以参考学习一下，有不足指出请批评斧正

摘要:VC/C++源码,其它分类,运营检修系统 　　04年写的铁路信号系统中的铁路战场图绘制部分的源程序，接触网运营检修系统演示版的源代码，程序源代码可在VC++6.0下顺利编译。可以绘制一些线路支点、一些特殊用途的符号等，感谢网友的奉献。