了解并测试 盖洛普优势识别器 才干(talents)是你油然产生并贯穿始终的思维、感觉或行为模式。优势识别器所评测的便是你的各种才干主题。
2021-12-10 22:42:39 270KB 盖洛普 心理 优势
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haarcascade_frontalface_alt2.xml 官方人脸识别器 训练文件成品 官方 haarcascade_frontalface_alt2.xml 训练文件
2021-12-04 17:07:45 5.03MB OpenCV
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巴克码识别器 用7级移位寄存器、相加器、判决器就可以组成一个 巴克码识别器
2021-11-22 14:28:46 970KB 同步原理
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颜色识别器、工具 颜色识别器、工具 颜色识别器、工具 颜色识别器、工具 颜色识别器、工具 颜色识别器、工具 颜色识别器、工具 颜色识别器、工具
2021-11-17 18:55:07 1.16MB 颜色、工具
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通过各种问题,填写不同的偏重和选择,最后得出你的优势和劣势,从而在面试和职场中发挥自己的优势,避免自己的劣势。
2021-11-12 10:28:28 147KB 职场
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语音情感识别 介绍 该存储库负责构建和培训语音情感识别系统。 该工具背后的基本思想是构建和训练/测试合适的机器学习(以及深度学习)算法,该算法可以识别和检测语音中的人类情感。 这对于许多行业领域很有用,例如提出产品推荐,情感计算等。 查看本以获取更多信息。 要求 Python 3.6+ Python包 librosa == 0.6.3 麻木 大熊猫 声音文件== 0.9.0 海浪 斯克莱恩 tqdm == 4.28.1 matplotlib == 2.2.3 pyaudio == 0.2.11 (可选) :如果要通过转换为16000Hz采样率和convert_wavs.py提供的单声道来添加更多采样音频,则使用 通过以下命令安装这些库: pip3 install -r requirements.txt 数据集 该存储库使用了4个数据集(包括此仓库的自定义数据集),这些数
2021-11-10 18:16:18 911.73MB machine-learning deep-learning sklearn keras
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数字识别器-Kaggle 使用 Scikit-Learn 进行数字识别器 Kaggle 比赛。 文件 train.csv 和 test.csv 必须在工作目录中。 SVM_poly_deg2: 使用 SVM 进行数字识别(poly,degree = 2) Kaggle 准确率:0.97871 对于完整的数据集: 读取(预处理)时间 ~ 25.5 s 训练运行时间 ~ 146.5 s 预测运行时间 ~ 161.5 s (处理器:1.7 GHz Intel Core i7,内存:8 GB) SVM_rbf: 使用 SVM (rbf) 预处理数据的数字识别 Kaggle 准确率:0.96457 对于完整的数据集: 读取和缩放数据运行时间 ~ 25.0 s 训练运行时间 ~ 398.5 s 预测运行时间 ~ 346.8 s (处理器:1.7 GHz Intel Core
2021-11-04 01:44:28 3KB Python
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人民币自动识别器扩建项目实施建议书.doc
2021-09-23 16:03:23 315KB 文档
已经测试过了,可以使用,完美接入,需要先按照驱动,浏览器要用兼容模式。
2021-09-08 09:07:01 186KB 新中新BS 新中新web
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盖洛普优势识别器.2.0,PDF版,用于自已的优势和劣势的测评,有助于了解自己
2021-09-04 01:16:20 7.94MB 人力资源 咨询类 优势劣势
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