基于CNN的姿势识别 帮助机器通过相机了解人类的行为很重要。 一旦实现，机器就可以对各种人体姿势做出不同的React。 但是该过程也非常困难，因为通常它非常缓慢且耗电，并且需要非常大的存储空间。 在这里，我们着重于实时姿势识别，并尝试使机器“知道”我们做出的姿势。 姿势识别系统由DE10-Nano SoC FPGA套件，相机和HDMI监视器组成。 SoC FPGA捕获来自摄像机的视频流，使用CNN模型识别人体姿势，最后通过HDMI接口显示原始视频和分类结果（站立，行走，挥动等）。 单据 我们在这里上传论文。 并演示了该项目的详细信息。 专案 我们上载我们的项目，包括Matlab，Python和Quartus。 软件版本为： Matlab R2017b 的Python 3.6.3 Python5.1.0 TensorFlow-gpu 1.3.0 Quartus 14.0

第十届泰迪杯B题原始数据

中国工业经济刊登的文章，另外还有引用的代码程序、算法和原始数据及分析研究结果（见相同论文标题的另外附加文件）。《中国工业经济》期刊勇立潮头，率先在国内期刊界公开论文数据和程序等资料，代码数据开源，让论文结果复制成为可能，方便大家基于此做更深入的分析和研究。

内部Alluxio 经过最近对alluxio的研究，本着自身学习记录，同时因为当前对alluxio似乎还没有比较全面，深入的分析。和解决的坑。alluxio使用的源码是1.4.0。 ##简单介绍 alluxio和hdfs一些类似，都是分布式的文件系统，hdfs基于磁盘介质存储，alluxio基于内存介质存储； hdfs基于副本的方式进行容错，alluixo基于lineage的方式进行容错（目前容错性处于测试阶段，而不是完善，建议重要数据还是需要持久化到重叠的文件系统）； alluxio和hdfs都有类似的文件操作api，类似的shell命令（当前alluixo并没分admin和非admin命令）； alluxio和hdfs都是基于文件块的形式存储数据，都是典型的主从属架构，都有主ha等。同时它们也有很多细节的区别：alluixo RPC使用Thrift，hdfs使用的是protobuf；

matlab人脸特征定位代码SpecDiff欺骗检测器 该存储库包含一个示例代码，该示例代码计算出我们的IJCB论文中提出的SpecDiff描述符，以执行面部表情攻击（欺骗）检测。 SpecDiff描述符利用面部图像的镜面反射和漫反射，无需大型训练数据库或高性能计算系统，即可进行快速，准确的欺骗检测。 *十月2020年更新：我们的论文获得了IJCB 2020 Google PC Chairs Choice最佳论文奖。 经过测试的计算环境 MATLAB R2017b 示例代码教程 运行主脚本“ SpecDiff_main.m”。 该脚本会加载一对示例照片（使用闪光灯和不使用闪光灯拍摄），以计算SpecDiff描述符。 带有径向基函数（RBF）内核的支持向量机（SVM）将描述符分为实时或欺骗两种类别之一。 分类分数的正值和负值分别表示实时分类和欺骗分类。 结果图 文件和目录 SpecDiff_main.m 主脚本将预处理应用于示例照片对，并将其分类为实时或欺骗类。 load_facial_images.m 加载一对面部照片，一张带有闪光灯，另一张不带有闪光灯。 预处理程序 应用本文中描述的

YOLOV3：只看一次目标检测模型在Pytorch当中的实现-替换高效网络主干网络 2021年2月8日更新：加入letterbox_image的选项，关闭letterbox_image后网络的地图得到大幅度提升。 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 行动计划0.5：0.95 行动计划0.5 挥发性有机化合物07 + 12 VOC-Test07 416x416 -- 78.9 所需环境 火炬== 1.2.0 文件下载 训练所需的efficiencynet-b2-yolov3的权重可以在百度云下载。链接： ： 提取码：hiuq其他版本的efficiencynet的权重可以将YoloBody（Config，phi = phi，load_weights = False）的load_weights参数设置成True，从而获得。 预测步骤 a，使用预训练权

matlab消去振铃代码档案 存档代码-原始编辑 将每个记录会话中的每个.tif / .tiff文件记录在每个会话的专用目录中。 即将每只动物存放在单独的目录中（通常每天进行成像时都有一个子文件夹。） 完成一天/会话的工作后，在matlab的最后一步中打开您创建的目录，然后运行SM_Parse。 这将在.m文件中分离视频块（因此在matlab中易于操作） 跑步： >> SM_BatchDff ...这将为您目录中的每个文件制作一个降采样的，减去背景的视频以及一个最大的投影图像。 此外，它将合并来自会话的所有记录中的最大最大投影图像，称为Dff_composite。 3b。 手动提取ROI：将Dff_composite图像加载到MATLAB中： >> IMAGE = imread('Dff_composite'); ...或者，如果您只想从一张特定的图像上制作一个ROI蒙版，请执行以下操作： >> IMAGE = imread('CaptureSession'); % or whatever you name you file... 然后，创建您的ROI蒙版： >> FS_image_r

齿轮点蚀原始信号，可用于信号处理

erasure_code:jerasure纠错码库原始代码分析

用于批量处理大量的订单数据,适合跟单人员使用