这篇博客主要基于我做的一个数字手势识别APP，具体分享下如何一步步训练一个卷积神经网络模型（CNN）模型，然后把模型集成到Android Studio中，开发一个数字手势识别APP。整个project的源码已经开源在github上，github地址：Chinese-number-gestures-recognition，欢迎star，哈哈。先说下这个数字手势识别APP的功能：能够识别做出的 0，1，2，3，4，5，6，7，8，9，10这11个手势。
一、数据集的收集
2024年11月02日
这篇博客主要基于我做的一个数字手势识别APP，具体分享下如何一步步训练一个卷积神经网络模型（CNN）模型，然后把模型集成到Android Studio中，开发一个数字手势识别APP。整个project的源码已经开源在github上，github地址：Chinese-number-gestures-recognition，欢迎star，哈哈。先说下这个数字手势识别APP的功能：能够识别做出的 0，1，2，3，4，5，6，7，8，9，10这11个手势。
一、数据集的收集
2024年11月02日
之前写了一篇 浅谈Qt控件绘制 。之所以叫浅谈是因为调用都是比较表层的调用。其实 Qt 的绘制，可以说用 Qt 的人都有用到，但是对于绘制底层，了解的人并不见得很多。我其实之前也是云山雾罩，从来没有深究过。所以想着知其然还是要知其所以然。
2024年11月02日
1、ACA，author cocited analysis，作者共被引分析
2、PFNET，pathfinder network scaling，寻径网络算法
3、MST，minimum spanning tree，最小生成树
4、Burst term，突变词
5、Cluster，聚类视图
6、Timeline，时间线视图
7、Timezone，时区视图
8、S值，silhouette，平均轮廓值>0.5，聚类就是合理的，S>0.7意味着聚类是令人信服的。
2024年11月02日
机器学习通常涉及在训练期间可视化和度量模型的性能。 有许多工具可用于此任务。 在本文中，我们将重点介绍 TensorFlow 的开源工具套件，称为 TensorBoard，虽然他是TensorFlow 的一部分，但是可以独立安装，并且服务于Pytorch等其他的框架。
TensorBoard 是一组用于数据可视化的工具。它包含在流行的开源机器学习库 Tensorflow 中。TensorBoard 的主要功能包括：
2024年11月02日
A
ACADPREFIX 本系统变量存储由 ACAD 环境变量指定的目录路径（如果有的话），如果需要则添加路径分隔符
ACADVER 本系统变量存储 AutoCAD 版本号，其值可能为 14 或 14a
ACISOUTVER 本系统变量控制使用 ACISOUT 命令创建的 SAT 文件的 ACIS 版本
AFLAGS 本系统变量设置 ATTDEF 位码的属性标记
2024年11月02日
题目及exp下载 —— https://github.com/bsauce/CTF/tree/master/corCTF%202021
2024年11月02日
在本文中，我们将看到深度混合学习如何应用于时间序列数据，以及它是否与图像数据一样有效。
在这篇文章中，我将使用Kaggle的太阳黑子数据。如上所述，数据可以很容易地从GitHub项目TimeSeries-Using-TensorFlow下载。我鼓励大家使用谷歌协作笔记本，因为所需的模块已经安装好了，基础设施也准备好了。现在，让我们开始吧!
数据下载使用只需要一个简单的命令-
2024年11月02日
开篇必知必会
在前一篇《Java：基于TCP协议网络socket编程(实现C/S通信) 》，实际存在一个问题，如果服务器端在建立连接后发送多条信息给客户端，客户端是无法全部接收的，原因在于客户端为单线程，只接受了第一条信息，剩余信息阻塞等待下一次发送。所以，这造成了客户端无法处理消息队列，每次只接收并输出一条服务器信息，出现信息不同步问题。