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易语言入门到精通1-100集百集视频教程 资源太大，传百度网盘了，链接在附件中，有需要的同学自取。

《基于YOLOv5的手势识别系统(含手势识别数据集+训练代码)》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/126750433 手势识别（HGR）作为人机交互的一部分，在汽车领域、家庭自动化系统、各种视频/流媒体平台等领域具有广泛的实际应用。本篇博客，将基于YOLOv5搭建一个手势识别目标检测系统，支持one,two,ok等18种常见的通用手势动作识别，目前基于多目标检测的手势识别方法YOLOv5s的平均精度平均值mAP_0.5=0.99569，mAP_0.5:0.95=0.87605，基本满足业务的性能需求。

实现步骤： 分析训练数据，提取图片HOG特征。 训练分类器 应用滑动窗口(sliding windows)实现车辆检测 应用热力图(heatMap)过滤错误检测(false positive) 分析训练数据，提取图片HOG特征 训练数据为64x64x3的RBG图片，包含车辆与非车辆图片两类，车辆图片8792张，非车辆图片8968张。 车牌图片数据预处理操作 数据集中的照片需要进行车牌定位、二值化、调整角度、最后分割成单个字符才可用于模型训练的字符集。将分割好的字符图片分别存放在对应的文件夹中，以便后续训练工作。在进行车牌定位时，考虑不同拍摄环境下所拍摄的图片质量参差不齐，传统的利用边缘检测算法进行定位的方法会出现较大偏差，所以利用颜色再定位的方法，对Sobel定位后的区域进行边界缩小，提高定位的准确性. 车牌字符分割以及特征提取字符分割过程包括对定位到的车牌图块灰度化、二值化、投影分析、去上下边框、根据阈值进行分割，得到用于识别的字符块。分割后的图块需要进行特征提取，才可以用于SVM训练与识别 SVM算法在车牌识别中的应用 支持向量机（SVM）是一种建立在统计学习理论基础上的分类方法

垃圾短信识别 源码+模型+数据集全套，个人毕设项目，可直接运行

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数值分析Numerical Analysis, Sauer著第3版的习题答案集，315页，虽然答案有步骤但感觉不是很详细，悟性不大的话看不太懂。另外Sauer的数值分析第1版国内有中文版，但到后面几章就有些机翻的味道了，虽然几种数值分析的教材里Sauer的教材最浅显易懂，覆盖面还大，但中文版动不动就有错误，建议中英文对照着看。

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