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人的姿态检测，尤其是老年人的行为监护，比如站，坐，躺，以及摔倒等。

DSR-semantic-segmentation:DSR方法在CityScapes数据集上进行语义分割

CrowdCountingDataset是一个高密度人群图像数据，图片来自FLICKR网站。数据集由视频中帧的RGB图像（作为输入）和每帧计数的对象组成，这是图像中行人（对象）的数量。该数据集是用商场的网络摄像头记录的同一地点的3个通道的图像是480x640像素，但每帧的人数不同，主要用于人群计数的问题。

恶意URL检测，对应与机器学习是个分类问题，这里分别用逻辑回归和SVM支持向量机分类模型进行模型实现。 恶意URL检测的方法很多，这里介绍通过机器学习分析URL文本分词词频来检测恶意URL。训练的数据集为开源数据集，通过机器学习训练检测模型，然后做了部分工程化的应用，将模型持久化，在应用的时候加载进来直接应用，不用重新进行训练。通过接口调用实现恶意URL检测预测判断。 恶意URL检测，对应与机器学习是个分类问题，这里分别用逻辑回归和SVM支持向量机分类模型进行模型实现。 本资源包括机器学习实现恶意URL检测实战的代码和数据集

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山东大学指静脉数据集

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本文从局部能量的角度提出了一种有效的图像边缘检测方法.在以一个像素点为中心的对称区域中，计算区域内所有像素的灰度值与中心像素的灰度值之间的差值，将差值平方的总和作为中心点所对应的局部能量.该局部能量可以有效地用于检测图像的边缘，因为边缘点的局部能量要比对应光滑区域内的像素点大得多.根据本文所构造的局部能量函数可以有效地找到边缘点.本文使用Baddeley误差度量（BEM）方法来评估本文方法检测结果的准确性.实验结果表明本文方法检测效果比较好.