软考总结

总结一个这次考试的各方面

个人

缺点:这次软考考的内容很多,很杂,没有能够利用学习方法,如思维导图,快速阅读,三遍读书法等,归根结底自己没有能放平心态,去面对这次考试,脑子中只有过考试,在找套路,而忘掉了学习是为了什么。

优点:这次考试,感受到了集体学习的好处,确实是一个人能走的很快,一群人能走的很远

心态:本次考试的心态比之前好一点,但是沉下心去学习的时间比例确实很少,深入思考的时间不多,太急于求成,不注重总结,总觉得做过一边,做懂一边就是我的了,实则不然,需要你很多次练习才能属于你,就像替足球一样,一个完美的射门需要你在球场上练习成千上百次,才能发挥出那完美的一脚射门,才会有那Blink一下。

考试前一天:第一次睡不着觉,可能是因为自己准备的不充分,心态和表现不太一样

本次的北京之行,一个新的角色(考生)。入京之后呢,忽然感受到要想从这座城市活下去,得需要多大的努力(进入这座城市),需要有多大的能力(保持并进步),需要多强的意志力(不被物质吞噬灵魂)。

小组:

本次小组的学习的氛围很好,每个人都有自己独特的一面,也重新认识了小组的成员,非常棒的一次小组学习,也从小组成员身上学到了他们的优点

 

之后的学习要求:

为灵活运用而学

 

 

 

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d3128e15f681 眨眼检测是一种生物特征识别技术,广泛应用于人机交互、疲劳驾驶监测等领域。本项目采用 Python 编程语言,结合 dlib 和 sklearn(Scikit-learn)库实现眨眼检测功能。dlib 是一个功能强大的 C++ 库,包含丰富的机器学习算法和工具,可方便地在 Python 中调用;而 sklearn 是 Python 中最受欢迎的机器学习库之一,主要用于数据挖掘和数据分析。 要实现眨眼检测,首先需要获取面部特征。dlib 库中的 shape_predictor 模型能够检测和定位面部关键点,包括眼睛位置。该模型通过预先训练好的 .dat 文件实现,项目中需引入此文件以实时定位人脸和眼睛。接下来,需定义算法判断眼睛状态,通常通过计算眼睛开放程度(眼睑闭合程度)实现,可采用计算眼睛区域像素差异或利用特定特征点(如眼角)的方法。获取这些信息后,可借助机器学习算法构建眨眼检测器。sklearn 库中的分类器(如 SVM 或决策树)可用于训练模型,根据眼睛状态(开放或闭合)预测是否眨眼。训练时需使用标注好的数据集,包含不同人的眨眼和非眨眼图像,这些图像需分为训练集和测试集,用于训练模型和评估性能。训练过程包括特征提取、特征选择和模型调优等,以达到最佳预测效果。在实际应用中,该系统可结合视频流处理,实时分析每一帧图像,检测到眨眼事件后可执行相应操作,如记录疲劳状态、提醒用户休息等。 项目文件夹 blink_detect 的结构如下:1. shape_predictor_68_face_landmarks.dat:dlib 的人脸关键点检测模型文件。2. preprocess.py:用于对图像进行预处理,如尺寸调整、灰度化等操作。3. eyelid_detector.py:包含眼睛状态检
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