MD5是message-digest algorithm 5（信息-摘要算法）的缩写，被广泛用于加密和解密技术上，它可以说是文件的“数字指纹”。任何一个文件，无论是可执行程序、图像文件、临时文件或者其他任何类型的文件，也不管它体积多大，都有且只有一个独一无二的MD5信息值，并且如果这个文件被修改过，它的MD5值也将随之改变。因此，我们可以通过对比同一文件的MD5值，来校验这个文件是否被“篡改”过。 MD5到底有什么用 当我们下载了如图1所示之类的文件后，如果想知道下载的这个文件和网站的原始文件是否一模一样，就可以给自己下载的文件做个MD5校验。如果得到的MD5值和网站公布的相同，可确认所下载的文件是完整的。如有不同，说明你下载的文件是不完整的：要么就是在网络下载的过程中出现错误，要么就是此文件已被别人修改。为防止他人更改该文件时放入病毒，最好不要使用。 当我们用E-mail给好友发送文件时，可以将要发送文件的MD5值告诉对方，这样好友收到该文件以后即可对其进行校验，来确定文件是否安全。 再比如：在刚安装好系统后可以给系统文件做个MD5校验，过了一段时间后如果你怀疑某些文件被人换掉，那么就可以给那些被怀疑的文件做个MD5校验，若和从前得到的MD5校验码不一样，那么就可以肯定是有问题的。 如何读取和校验MD5信息 了解了MD5信息以后，下面我们来看一看如何读取并校验文件的MD5信息。这需要一款检测MD5值的专门小软件，这是一款绿色软件，解压缩后运行其中的MD5.EXE文件即可。软件的使用非常简单，点击“Open”按钮，选择并打开想要进行校验的文件，稍等片刻后，在MD5一栏中便会显示该文件的MD5值，将该数值同网站公布的数值进行比较即可确定文件是否完整了。点击“Save”按钮可以将读取的MD5保存为一个.MD5文件，用记事本打开该文件，可以将MD5值复制出来。 为了验证文件修改后的MD5值是否发生变化，笔者用一个文本文件进行了测试。如图2所示，第一个文件为进行测试的原始文件，第二个文件为进行修改后的文件(不过只是在打开原始文件的基础上加入了一个空格)，第三个文件为原始文件的复制文件。从图中可以看出，尽管改动不大，但是两个文件的MD5值却大相径庭，而复制得到的文件则不会发生变化

1， 打开support_list.txt，用游戏名做关键字（注意关键字中不要夹杂标点，空格和符号），如果查找不到所要找的游戏，再顺次打开support_list_kirikiri2.txt、support_NScripter.txt和support_list_RealLive.txt等，重复查找。直到找到要找的游戏为止。如果还是没有找到，请转到4。 2， 找到要找的游戏后，找到对应的插件名（该组游戏最上面的名字），并转到4。 3， 打开documentation\cn\对应插件名的txt。如果有注意事项，一定要仔细阅读。如果发现有提取范例，就尽量模仿其中的命令来操作GUI（如果你擅长用命令行的话，直接套用示例命令就行了）。示例命令中常常包含很多以-开头的选项，你需要把这些选项后跟的内容和GUI里的选项对应起来：-p和-d分配对应的是GUI中的“指定源文件和目录”2个选项；-O对应“特殊参数”（要用显示高级参数点开）；-l对应“导入索引文件”；-u对应“指定插件”。可以参照下面的例子实际看下怎么对应的。注意：千万不要把命令行中的选项本身也写到GUI中！至此，你应该会提取了。请直接看下面的提取实例。 4， 如果查找不到要找的游戏，这就要看运气了。基本还是有些黄金法则的：a，优先查找同公司的前作或用公司名做关键字，按照步骤2的方式找对应的插件名；b，尝试下只提取封包的目录能不能成功；c，如果还是提取不成，打开cui_info.txt，根据后缀名找对应插件名，并转到2；d，如果还是提取不成，就上报给汉公。

sex_classifier_dlib_transfer_learning 使用dlib人脸识别模型作为特征提取器的性别分类器的简单演示 通过使用dlib人脸识别模型，我们可以使用sklearn ML框架进行转移学习以对人脸性别进行分类。 由于缺乏公开的亚洲性别数据集，该过渡数据集全是亚洲人。 但是，我有很多私人照片，因此我不会共享数据集。 如果您自己被trainig迷住了，则可以使用Google照片搜寻器下载图像并标记自己的名字 如果您想使用，我还提供了简单的预训练模型。 这是评估指标 precision recall f1-score su

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科学引文知识提取器（SCKE） 关于SCKE SCKE是一个开放源代码工具，可通过分析引用他们的论文内容，帮助生物医学研究人员了解他人如何使用他们的工作。 该工具使用自然语言处理和机器学习来提取引用文档中讨论的突出主题和概念。 通过查看引用文章讨论的主题类型，研究人员可以更好地了解他们的工作如何影响同龄人和科学的各个学科。 此外，SCKE允许生物医学研究人员探索有关引用它们的出版物的其他统计数据，例如引文的发表位置（期刊），关键字的分布（关键字），论文彼此的相似性（聚类），论文的相似性其他著名作品（TextCompare）以及有关引文的一般统计信息（Statistics）。 使用Biopy

福格 用于C ++的Felzenszwalb HOG（FHOG）特征提取器。 FHOG广泛用于对象跟踪和对象检测。 @joaofaro和他的KCF跟踪器一起提供C ++实现。 此实现使用OpenCV 1数据结构。 此外，功能图内存不会自动释放。 该存储库使用OpenCV3重写了C ++中的FHOG代码。 要求 OpenCV 3+（OpenCV2应该可用，但未经测试） 用法 # include " fhog.h " ... FHOG fhogDescripter; // This can be called before your caculation. // If this function is called before actual calculation, // many internel Mats will be pre-allocated.