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基于python opencv人脸识别的员工考勤系统 附完整代码 论文 毕业设计 选题“员工刷脸考勤”，要求采用 python 语言开发，可以通过摄像头添加员工面部信息，这里就涉及到两个具体的个问题，一个是应该以什么样的数据来标识每一个员工的面部信息，二是持久化地保存这些信息到数据库中去。更细地，还涉及表的设计；另一个基本要求是通过摄像头识别员工面部信息来完成考勤，这个问题基本可以通过遍历数据库里的员工面部数据与当前摄像头里的员工面部数据的比对来实现，但有一个问题就是假如摄像头里有多张人脸改怎么处理。扩展要求是导出每日的考勤表，可以拆分为两个部分，一个是存储考勤信息，一个是展示考勤信息。 我们希望达到的目标是： 仿照通用型软件界面设计的原则，所有的操作都在菜单栏里实现，一部分区域用于展示摄像头实时读取并由程序加工后的视频流信息，另一部分区域做控制台输出，打印相关信息，比如提示员工面部信息添加成功、添加失败及其原因，提示员工打卡成功、打卡失败及其原因；添加面部信息时人是必须和程序进行交互的，比如输入一些相关的信息，这个时候程序是阻塞的；但是在打卡的时候，程序是不阻塞的，如果不点击关闭

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软件主要实现的功能是在最少的人为干预下创作一首短曲，并将其播放。目前市面上的音乐生成器，大多是基于Simple RNN和谷歌开发的WaveNet实现的，然而由于模型的局限性，使用这两种模型生成出的音乐同质化严重，听感欠佳。为了改进上述不足，提高生成音乐的质量，本组准备在软件的核心部分采用LSTM（长短期记忆网络，Long Short-Term Memory）模型。

概述 数据集：Amazon商品数据集 编程环境：Python, Matlab, Markdown 1. 数据预处理 商品信息 提取数据集中的title和description信息 命令：python item_information.py [file1, ..., file3] 用户物品评分信息 提取用户-物品评分，划分train集和test集 将train集中的用户作为用户全集，以防止出现train集中有用户没有评分的情况 命令：python user_information.py [file1, ..., file7] 商品相似度生成 title: 分词 + LDA主题模型（topic number = 15） description: 分词 + LDA主题模型（topic number = 15） 未使用price（缺失值太多） 未使用category（同类商品） 命令：python item_similarity.py [topic number, file1, ..., file6] 商品description和title相似度权重生成 non linear regr