fins
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ni4wangba0：
ni4wangba0 写道亲测，算法有问题。对不起，其实是我自 ...
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ni4wangba0：
亲测，算法有问题。
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kers007：
苹果不让Webapp 在appstore 里发布，我不知道对 ...
苹果真的要在 AppStore 里封杀 WebApp 吗? -
striveandlive：
fins = js大牛
[原创]GT-Template, 一个超轻量级的js模板工具. -
AlwaysYang：
基础扎实的才能行走天下。
关于body的"大小"在ie和ff下的一些基础知识
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MATLAB交通标志识别系统可以通过图像处理和机器学习技术来识别道路上的不同交通标志。这个系统可以通过以下步骤来实现： 1. **数据收集**：收集具有不同交通标志的图像作为训练集，可以使用公开的交通标志数据集或者自己创建一个数据集。 2. **图像预处理**：对采集到的图像进行预处理，比如去噪、调整大小、灰度化等操作，以便更好地进行特征提取。 3. **特征提取**：从预处理后的图像中提取特征，例如颜色、形状、纹理等特征，以便训练分类器。 4. **分类器训练**：使用机器学习算法（如支持向量机、人工神经网络等）对提取的特征进行训练，以建立交通标志的分类模型。 5. **标志识别**：使用训练好的分类器对新的图像进行识别，并输出识别结果。 MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱和机器学习工具箱，可以帮助实现交通标志识别系统。可以使用MATLAB编写代码来处理图像、提取特征、训练分类器和进行识别。同时，也可以借助深度学习工具箱来构建卷积神经网络（CNN）等深度学习模型进行交通标志的识别。 需要注意的是，在实际应用中，还需要考虑系统的实时性、准确性和稳定性等因素，以确保该系统在不同场景下能够有效地识别交通标志。
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