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学习Python语言的好方法，该资源给出了详细的额介绍(A good way to learn python language)

说明：  python 爬虫51job招聘岗位，可以爬取任意页数的招聘岗，并且生成可视化界面(Python crawler 51job recruitment position)

说明：  kmeans聚类，xgb预测台湾高速公路交通流，对交通状态进行聚类(kmeans,xgb traffic prediction)

利用WEBRTC完成视频 语音通信,利用webRTC  视频通信，利用C++语言成功实现，同时整套代码实现了，视频降噪等功能.WebRTC的视频部分，包含采集、编解码(I420/VP8)、加密、媒体文件、图像处理、显示、网络传输与流控RTP/RTCP)等功能。

说明：  pycamera,在python上的摄像头调用工具(pycamera,camera demo for python)

变分自编码结构，用一个mnist数据。。。。。。(Using TensorFlow to realize Variational Auto-Encoder neural network, using data MNIST)

这是一本介绍PYTHON编程的好书，其中内容详实，举例经典，且有详细的代码可供参考，极为适合初学者使用。(This is an introduction PYTHON programming books, including informative, the classic example, and there is a detailed code for reference, very suitable for beginners to use.)

基于OpenCV下对点进行连续跟踪的源代码。

//这是一个使用Opencv读取16bitTIFF图像的函数，使用与已知宽高的图像//注意需要在函数外部为图像分配内存，使用完毕后记得释放内存//参数：imagePathName 待读入的影像路径名 __in__//参数：subImage 保存读入数据的数组 __out__//返回值：成功返回true,失败返回false/*unsigned short* subImage = new unsigned short[subWidth * subHeight];memset(subImage, 0, subWidth * subHeight);read16bitTiffOpencv("2084_00.tif", subImage);......delete[] subImage;*/

基于opencv摄像机标定，利用电脑摄像头进行棋盘标定检测 对相机标定的说明：利用OpenCV对相机进行标定的过程，可参看OpenCV提供的帮助文档，非常的有用。我在这里说明一些关键的，希望对大家有所帮助。一、本程序由于格子的实际坐标是随意给的（当然也有一定方法），所以也就是说“世界坐标系是动的，每幅图像一个”，故每幅图像有一个外参数阵；二、从一般标定之后的工作来说，在这步标定中所计算得到的外参数基本没用，所以我们不关心外参数；三、我们主要关心的是内参数，只要相机的焦距不变，内参数就不变。另外，要说明一下，代码大量参照了OpenCV中文官方网上给出的相机标定的代码，但是那个代码有些问题，而且还让人不知怎么运行！这些我这里已经做了修改；标定的所需的棋盘图片，大家可自己照，也是去http://graphics.cs.msu.su/en/research/calibration/上去找，上面提供了三组标定用的图片。