MillionHeroes-master assitant

运用python编程，进行图像处理，捕捉运动中的物体，(The object that captures the movement,)

图像处理(scipy.misc.bytescale.py)

Python灰帽子中文 扫描版(Python Grey Hat Chinese Version)

主要基于微信小程序获取RSSI信号，然后发送至后台进行算法解析，后台再将解析出来的信息发送到前端(The RSSI signal is obtained mainly based on the WeChat applet, and then sent to the background for algorithm analysis, and the parsed information is sent to the front end in the background.)

(1) Platform: Lindeni V5 Board, USB Camera. (2) Video_Audio_Acquisition （1）硬件平台： Lindeni V5开发板，采用全志V5 CPU，运行轻量级Ubuntu系统 （2）采用USB摄像头，基于opencv-python进行视频采集 （3）采用板载麦克风，基于pyaudio进行音频采集 （4）通过python提供的接口，调用ffmpeg工具，进行音视频合成 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

说明：  机器学习实战第三章编程实现：使用决策树预测隐形眼镜类型。(Machine Learning Practical Combat Chapter 3 Programming Realization)

python tornado web开源框架最新版3.3 facebook用的哦(The latest version 3.3 of open source framework tornado)

【实例简介】找到的最好的XGBoost算法学习资料，分享给大家！

一个简单的悬臂梁基于Python有限元程序，包括了计算程序，模型数据(A simple cantilever Python-based finite element program, including a computer program, data model)

说明：  使用卷积神经网络进行高光谱遥感数据分类，使用的数据源为Pavia University高光谱数据 文件夹log--日志文件夹，存放TensorBorad日志、网络参数文件、混淆矩阵图 文件夹Patch--存放数据处理的切片结果 文件夹PaviaU--高光谱数据下载存放位置 文件夹predicted--CNN对原始影像的分类结果 data.py--对原始高光谱影像进行数据处理，生成切片 net.py--神经网络模型 train.py--训练神经网络 utils.py--需要用到的函数 show.py--使用训练好的神经网络模型对原始数据进行分类(Using convolution neural network to classify hyperspectral remote sensing data, the data source is Pavia University hyperspectral data. Folder log -- Log folder, store TensorBorad logs, network parameter files, obfuscation matrix diagrams Folder Patch -- Stores slice results of data processing Folder PaviaU -- Place for Hyperspectral Data Download and Storage Folder predicted -- CNN classification results of original images Data.py -- Data processing of original hyperspectral images to generate slices Net.py--Neural Network Model Train.py--Training Neural Network Utils. py -- Functions to be used Show.py -- Classification of raw data using trained neural network model)