Encode-Detect-1.01.tar.gz

detect_cc_fraud 我们训练机器以检测信用卡欺诈行为从Kaggle使用的数据

js 获取设备信息;文章：《js获取PC设备信息,js获取手机设备信息,最全》https://blog.csdn.net/cplvfx/article/details/117807449

前言 一个基于opencv人脸识别和TensorFlow进行模型训练的人脸实时签到系统，作者某二本大学里的末流学生，写于2019/09/，python学习期间。 今年7月份开始接触python的，最近闲着无事就开始做了这个人脸识别的系统，一开始的话就想着简单的弄下，就去了用的api接口实现的，写完以后我就想为什么我不自己写一个人脸识别签到，不去调用百度api接口，然后就诞生了这个程序。 先看下效果 实现的功能 点击开始进行实时人脸打开识别签到 点击注册会跳到注册页面进行注册 点击缺勤会打开缺勤窗口显示缺勤的表格 开始准备 选用语言Python，时下入门机器学习成本最低、学习速度最快的语言，python搞网络爬虫也很靠谱。运用的技术有 opencv（摄像头、图片处理），numpy（图片数字化），os（文件的操作和处理），TensorFlow（构建神经网络进行模型训练）。 页面的构建 我的UI

Face recognition from camera with Dlib Introduction Detect and recognize single/multi-faces from camera; 调用摄像头进行人脸识别，支持多张人脸同时识别; 摄像头人脸录入 / Face register 请不要离摄像头过近，人脸超出摄像头范围时会有 "OUT OF RANGE" 提醒 / Please do not be too close to the camera, or you can't save faces with "OUT OF RANGE" warning; 提取特征建立人脸数据库 / Generate database from images captured 利用摄像头进行人脸识别 / Face recognizer 当单张人脸 / When single-face:

JEDEC DIMM内存条SPD协议

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车道线检测 --- 项目概况 1.1目标 该项目的目标是使用OPENCV（计算机视觉）和Python开发一种算法，该算法可以检测和跟踪视频中的车道边界。该管道是为以下情况而设计的： 查找道路上的线以获得静态图像 在道路上找到视频线 填补道路标记中的任何空隙 用颜色填充线之间的空间 1.2依赖关系 Python 3.x NumPy Matplotlib（用于图表绘制和可视化图像） OpenCV 2.管道 管道中涉及的步骤如下： 2.1格雷＆坎尼 将图像转换为灰色 使用Canny获取线条的边缘 2.2作物 使用多边形裁剪图像以获取图像中的道路 2.3添加行 进行霍夫变换 通过计算直线的斜率并取平均值来绘制填充间隙的直线 填补线之间的空白 2.4输出 3.当前管道的潜在缺陷 该算法无法处理尖锐的曲线 该算法不适合处理不良的道路标记和遗漏线 道路眩光不是车道线的一部分会混淆

HOG+SVM行人检测 基于python和opencv编写的代码，应用经典的HOG+SVM算法实现行人检测。 目录说明： Negative：负样本数据集； Positive：正样本数据集； TestData：测试数据集； pedestran_detect.py：使用HOG+SVM进行训练+测试代码。 详细可参考我的博客：

@ fibjs / detect-port 端口检测器JavaScript实现 安装 $ npm i @fibjs/detect-port --save 用法 const detectPort = require ( '@fibjs/detect-port' ) ; const availablePort = detectPort ( ) ; 或者 const detectPort = require ( '@fibjs/detect-port' ) ; const port = 3000 ; const availablePort = detectPort ( port ) ; if ( availablePort === port ) { console . log ( `port ${ port } is available!` ) ; } else { console