Matplotlib学习

基于K210开发的人脸特征识别2020电赛（demo_face_recognition(2).py）

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基础路径规划A*算法python实现

样本数据不均衡的数据的解决方案： 过采样：生成样本少的样本，和样本多的样本一样多（同样多） 下采样：两种样本一样小，从多的样本中删除一部分（同样少） 特征缩放：对Amount列进行特征缩放，使其分布范围和其他特征属性的分布范围保持一致 机器学习误区：会认为数值大的数据重要程度较大，但是我们拿到数据，其实每个属性的重要程度是一样的，所以需要进行特征缩放 所以可以进行：归一化（缩放到0~1）或者标准化(缩放到-1~1)

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基于opencv的安全帽佩戴检测，开发语言采用python,自己训练的安全帽分类器。

手势识别，从获取样本到训练测试都有代码 需要keras，opencv，tensorflow等库

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