只为小站
首页
域名查询
文件下载
登录
首页
人脸识别模型,人脸识别模型训练,Python
人脸识别模型,人脸识别模型训练,Python
上传者:
42696333
|
上传时间: 2022-10-30 18:55:43
|
文件大小: 1KB
|
文件类型: ZIP
python人脸识别
人脸识别dlib
人脸识别
Python语言,调用dlib训练好的人脸识别模型,完成人脸识别
文件下载
立即下载
资源详情
[{"title":"( 1 个子文件 1KB ) 人脸识别模型,人脸识别模型训练,Python","children":[{"title":"get_face_picture.py <span style='color:#111;'> 2.79KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}]
评论信息
其他资源
Astar,Google小插件,压缩包:1.0.3_0.zip
Qt5.9 VS2017 Matlab2018b工程
Monetary Policy,Inflation and the business cycle(2015版)PDF
游程理论识别干旱特征
ConnectBot源码
欧姆龙PLC编程指令与梯形图快速入门(完整版)
matlab 进行直接线性变换
Ray的扫雷的图片素材
测试驱动的JavaScript开发(完整版)
glut环境工具包
HDB3码的编解码的Verilog实现
基于MapReduce的Apriori算法
verilog-dpsk调制与解调
软件构架实践_第三版(原版)
AllWinner全志 A10芯片 SD_MMC卡启动调试摘要
单元二之CNC的硬件检查与维修.ppt
用友U8自动备份失效处理思路.docx
4-8-部署docker容器虚拟化平台-笔记-v9.doc
随机抽号不重复
数学建模论文 关于城市化分析
SIm900A短信控制
QT+OpenGL开发而成,能以点,线,面,平滑表面等方式显示模型
点评服务网源码,仿大众点评网,asp
ASP.NET 仿百度文库文档在线预览
PRML学习笔记之Neural Nerwork(神经网络)
AVRUSB单片机编程与上位机编程教程(重要)
环境检测系统——上位机软件
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
个人信息
点我去登录
购买积分
下载历史
恢复订单
相关资源标签
热门下载
现代操作系统原理与实现.pdf
华为结构与材料工程师-知识点总结【by詹姆斯申易登】.pdf
avantage 软件 xps 处理软件30天后不能使用问题
Matpower中文使用手册(原名《MATPOWER手册(中文版)》).rar
基于ray filter的雷达点云地面过滤ROS节点
基于LSTM模型的股票预测模型_python
sqlite运行所需Vc++运行环境,纯净版System.Data.SQLite.dll及SQLite.Interop.dll
IBM.ILOG.CPLEX.Enterprise.Server.v12.10.0.Win64.rar CPLEX下载
通过svm cnn knn对高光谱数据集PaviaU进行分类(matlab)
基于Matlab的PI/4 DQPSK的调制解调源代吗
数据结构课后习题答案
狂神说Java系列笔记.rar
人体姿态检测
RNN-LSTM卷积神经网络Matlab实现
2019西门子杯六部十层电梯群控参考程序.zip
最新下载
cs1.6-KzXHack-长跳258脚本
航空公司客户价值分析-数据集
struts2-core.jar
MNIST手写数字 数据集
西安电子科技大学模拟电路基础学习笔记本人手写
模电数电笔记
自适应调制 OFDM LTE 通用代码:自适应调制 OFDM LTE-matlab开发
动物数据集,共有4000多张,其中包含羊,马,狗,牛,猫
中文维修手册HL3160_3190CDW-ASC.pdf
DeepLearning之LSTM模型输入参数:time_step, input_size, batch_size的理解