内容概要：本文档详细介绍了一个利用USTC数据集并结合MediaPipe及YOLOv11算法来创建手语视频识别系统的方法。该系统的特色功能包括但不限于实时视频流的手势识别、高效数据处理流程、通过多种预处理技术和数据扩增手段提高了系统的鲁棒性和灵活性，且支持自定义识别设置，如调整信心分数门限和重叠比阈值。
适用人群：针对从事多媒体信号处理的研发团队、高校科研人员以及对手势识别技术感兴趣的工程专业人员。
使用场景及目标：用于手语视频识别的应用场景下测试或作为教育目的帮助学生学习手语翻译系统的设计理念与实践。具体目标为搭建一套能够精准识别手势且具有良好用户体验感的产品原型。
其他说明：文档提供了详尽的技术说明及相应的代码示例，涵盖了数据增强、目标检测和图形界面实现等部分的内容，并附带了完整的数据集和模型文件，利于直接导入并实验。
2025-03-16 22:28:08
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考试内容包含 循环依赖、MPI、Omp，实验代码包含demo例子
2023-03-21 18:57:49
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Massey-Omura公钥体制
在GF(q)上, 用户A的加密、解密密钥为eA, dA
gcd(eA,q-1)=1, eAdA =1 mod (q-1)
同样, 用户B的加密、解密密钥为eB, dB
gcd(eB,q-1)=1, eBdB =1 mod (q-1)
A将消息m发送给B:
A meA B
meA eB
(meA eB)da = meB
B: ( meB )dB = m
2023-01-09 05:37:17
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Lab418实验室网站
USTC网络安全实验室网站代码，采用SpringBoot + React编写
如何打造
本项目采用前简化分离方式编写，文件夹结构如下：
.
├── deploy # 部署脚本及dockerfile等
├── frontend # 前端项目代码
├── LICENSE
├── .mvn
├── mvnw.cmd # 后端maven文件
├── mvnw
├── pom.xml
├── postman # postman测试
├── README.MD
└── src # 后端代码
建立前端
前端位于frontend目录中，使用npm合并，并且需要在重组后复制到放入代码的static文件夹下：
cd frontend/
npm run build
cp -rf build/ * ../src/main/r
2022-11-21 22:57:18
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多项式的模运算
多项式可以写成如下形式:
f(x) = q(x) g(x) + r(x)
其中，r(x)就可被看作是余数
r(x) = f(x) mod g(x)
如果没有余数，就称g(x)可以整除f(x)
如果g(x)除了1和它自身以外没有其他公因式，就称它是不可约多项式或素多项式irreducible or prime
算术模运算模一个不可再分的多项式，结果形成一个域
2022-08-18 10:28:49
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