NLP学习使用词库，根据人民日报整理的词库标注，包含train和test，根据日期进行了分组。改词库可作为平时练习或课设的时候使用。

如果本地上传失败一般应该是数据集不全，下载本数据源可以解决 from sklearn.datasets import fetch_lfw_people faces = fetch_lfw_people() 执行上面的第二行程序，python会从网上下载labeled_face_wild people数据集，这个数据集大概200M，因为墙的原因下载很慢失败。 下载解压，指定data_home路径：D:\pythonwork\Data\SVM\scikit_learn_data\lfw_home（我的路径）即可。

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PDF版My Country and My People。

导入新的场景，里面有很多人物，模型和动画可以自己匹配，使用

JSON-LD生成器 极其简单的JSON-LD生成器。 安装 从命令行运行 $ composer require torann/json-ld 方法 /JsonLd/Context.php create($context, array $data = []) getProperties() generate() 上下文类型 文章 有声读物 海滩 blog_posting 书 面包屑列表 接触点 公司 creative_work 期间 事件 geo_coordinates image_object 发票 项目清单 本地业务 media_object 音乐专辑 music_group music_playlist 音乐录制 新闻文章 提供 命令 组织 人 地方 邮寄地址 价格规格 产品 评分 食谱 审查 雕塑 搜索框 事物 video_object 网页 网站 例子

Stephen Covey - The Seven Habits Of Highly Effective People

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实时社交 使用OpenCV中的实时视频流/ IP摄像机实时进行社交疏离。 这是对（ ）的改进/修改。 请参考添加的。 输出量 输出量 用例：实时计算商店/建筑物/大型购物中心等中的人数。 如果人们超出了社交距离限制，则向员工发送警报。 优化实时流以获得更好的性能（带有线程）。 充当解决COVID-19的措施。 目录 简单理论 对象检测： 我们将使用在COCO数据集上受过训练的YOLOv3进行物体检测。 通常，单级检测器（如YOLO）往往不如两级检测器（R-CNN）准确，但速度要快得多。 YOLO将对象检测视为回归问题，获取给定的输入图像，并同时学习边界框坐标和相应的类标签