联想工程师专用小工具060-windows更新修复工具V1.69.1.exe

1.项目基于OpenCV库，通过 Dlib 提供的机器学习、数值计算、图模型算法、图像处理等相关功能，采用人脸识别预训练，实现两张照片的换脸功能。 2.项目运行环境：需要 Python 3.6 及以上配置，完成该项目所需要的库文件有 OpenCV、dlib、numpy、sys、PIL、thikter、matplotlib。 3.项目包括 7 个模块：准备数据、提取面部标记、调整脸部对齐、混合图像、校正颜色、转换函数、交互式界面设计。 4.关键库及数据准备说明：dlib.get_frontal_face_detector()是人脸检测器，检测图片中是否有人脸，返回一个矩形列表的人脸检测器。dlib.shape_predictor(PREDICTOR_PATH)特征提取器，由人脸检测器提供的边界框作为算法输入，返回一个人脸关键点预测器。采用官方提供的预训练模型：http://sourceforge.net/projects/dclib/files/dlib/v18.10/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 构建有 68 个特征点组成的人脸特征

初级认证 HarmonyOS应用开发能力工程师模拟测试

文档中主要是记录下在使用ETS4在创建项目、配置项目、调试设备的相关软件工具操作过程。

在Top-Down 设计模式下,结构设计是个逐步细化的过程,因此用于机构运动仿真的模型也是个逐步细化完善的模型。本文基于DELMIA 软件Device-Building 模块,提出了一种基于虚拟节点坐标系约束的仿真方法。该方法适用于Top-Down 设计环境下的机构运动仿真,很好地避免了在模型细化后需要重新建立仿真模型、约束模型等工作,提高仿真工作的效率。

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目前,全国水资源分布不均,过度开采地下水,必将影响生态环境和人们的生产生活。为充分利用地表水、海水等替代水源,供水工程建设成为现代社会一个重大创举。文中介绍了GPS RTK工作原理、特点,以工程实例阐述了GPS RTK在供水管线工程应用中的优势。

为了解决在道路放样测量中点位精度低的问题,在哈伊公路庆安到绥化段(公里桩号为K165+150至203+950)的线路测量中,采用GPS RTK技术进行放样路线上的点位,并采用了RTK测量高程,同时使用普通水准测量的方法对所放出的点位进行水准测量,进行精度对比分析无论是平面还是高程都取得了令人满意的效果。本文主要结合工程实际阐述了GPS在工程控制测量、RTK技术放样过程的应用及效果,并对GPS高程测量精度的进行分析比较,总结了GPS在线路工程应用中的经验,为相关工程应用提供借鉴。

1.本项目基于Google的Magenta平台，它采用随机森林分类器来识别图片的情感色彩，接着项目使用递归神经网络（RNN）来生成与图片情感相匹配的音乐，最后通过图形用户界面（GUI）实现可视化结果展示。 2.项目运行环境：包括 Python 环境和Magenta环境。 3.项目包括3个模块：数据预处理、模型构建、模型训练及保存。其中数据集MIDI下载地址为http://midi.midicn.com/，数据集图片在花瓣网收集获取地址为https://huaban.com/boards/60930738/。音乐模型包含欢快和安静两类MIDI文件各100个，图片包含欢快和安静两类各250张，格式为.jpg；模型构建部分包括图片情感分析和复调音乐模型；在定义模型架构和编译之后，使用训练集训练模型，使模型对图片的情感进行分类。 博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/134014454