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设计基于 YOLOv 2 的人脸识别门禁系统，主要由成品模块组成。具体包含：K210 Maix Bit、配套24PIN DVP 摄像头及 LCD 屏、SG90舵机、HC-SR501人体红外感应模块、MFRC-522射频模块、HC-05蓝牙模块、有源蜂鸣器、32G SD 内存卡及读卡器、4位独立按键。

文章及资源归档至公众号【AIShareLab】，回复 通信系统与网络 可获取。一、目的掌握 VLAN 的基础配置。掌握 Trunk 的基础配置。掌握 VLANIF 的基础配置，并理解通过三层交换机实现 VLAN 之间通信的方案。二、环境及网络拓扑本实验模拟一个典型的简单园区网络，如图 1...

文章及资源归档至【AIShareLab】，回复 通信系统与网络 可获取。一、实验目的掌握 VLAN、Trunk 的基础配置。掌握以太网链路聚合的基础配置。掌握路由器子接口的配置，以及通过子接口实现 VLAN 之间互通的方法（单臂路由）二、实验环境及网络拓扑本实验模拟一个典型的...

本实验模拟一个简单的以太网二层交换网络，如图 1 所示，二层交换机 AS1 与 AS2 均 接入了 VLAN10 及 VLAN20 的终端，并且这两台交换机之间也存在互联链路。简单起见， 此处 VLAN10 仅含两台计算机 PC1 和 PC3，VLAN20 仅含两台计算机 PC2 和 PC4。其中， 交换机 AS1...

如图1 所示，三台路由器R1、R2 和R3 分别通过相应物理接口进行连接，其中，R1 及R3 各自下联一个网段，简单起见，此处只体现了这些网段中的两台计算机PC1 和PC2，PC1与PC2 分别使用R1 及R3 作为自己的默认网关。其中，路由器R1、R2 和R3 推荐使用AR2220 及以上设备。

理解 IPv6 数据报文的路由过程。二、拓扑如图 1 所示，三台路由器 R1、R2 和 R3 分别通过相应物理接口进行连接，其中，R1 及R3 各自下联一个网段，简单起见，此处只体现了这些网段中的两台计算机 PC1 和 PC2，PC1与 PC2 分别使用 R1 及 R3 作为自己的默认网关。其中...

文章及资源归档至公众号【AIShareLab】，回复 通信系统与网络 可获取。一、目的掌握网络设备静态IPv6 地址配置的方法。掌握IPv6 地址无状态自动配置的应用。掌握通过DHCPv6 部署IPv6 地址配置自动化。掌握基本的IPv6 网络连通性测试方法。理解RA 报文及无状态地址自...

1.熟悉模拟实验环境 eNSP 的使用； 2.掌握 eNSP 中组网、配置及测试的方法； 3.掌握华为网络设备的视图、命令及配置方法； 4.掌握利用 Wireshark 捕获和分析数据包的方法； 5.熟悉常用网络命令协议机制和使用方法；

文章和代码已经归档至【Github仓库：[链接] 】或者公众号【AIShareLab】回复 R语言 也可获取。在分析之前，先将数据集 birthwt 中的分类变量 low、race、smoke、ht 和 ui 转换成因子。 {代码...} 获取数据框里每个变量的常用统计量是一种快速探索数据集的方法，这可...

ggplot2 包提供了一套基于图层语法的绘图系统，它弥补了 R 基础绘图系统里的函数缺乏一致性的缺点，将 R 的绘图功能提升到了一个全新的境界。ggplot2 中各种数据可视化的基本原则完全一致，它将数学空间映射到图形元素空间。想象有一张空白的画布，在画布上我们需要...

R 的基础绘图系统由 Ross Ihaka 编写，功能非常强大，主要由 graphics 包和 grDevices 包组成，它们在启动 R 时会自动加载。基础绘图系统中有两类函数，一类是高水平作图函数，另一类是低水平作图函数。

在实际的问题中，数据分析者面对的可能是有几十万条记录、几百个变量的数据集。处理这种大型的数据集需要消耗计算机比较大的内存空间，所以尽可能使用 64 位的操作系统和内存比较大的设备。否则，数据分析可能要花太长时间甚至无法进行。此外，处理数据的有效策略可...

例如，年龄的缺失可能是由于某人没有提供他（她）的年龄。大部分统计分析方法都假定处理的是完整的数据集。因此，除了一些专业化的书籍，大多数统计学教科书很少涉及这一问题。实际上，在进行正式的分析之前，我们需要在数据准备阶段检查数据集是否存在缺失值，并通...

文章和代码已经归档至【Github仓库：[链接] 】或者公众号【AIShareLab】回复 R语言 也可获取。有时数据集来自多个地方，我们需要将两个或多个数据集合并成一个数据集。合并数据框的操作包括纵向合并、横向合并和按照某个共有变量合并。1.纵向合并：rbind( )要纵向合...

下面以 MASS 包里的 birthwt 数据集为例，介绍 dplyr 包里常用函数的用法。该数据集来自一项关于新生儿低体重危险因素的病例对照研究。首先加载该数据集并查看其相关信息。

在实际的数据分析中，分析者往往需要花费大量的精力在数据的准备上，将数据转换为分析所需要的形式。遗憾的是，大多数统计学教材很少涉及这一重要问题。整理数据是统计学的任务之一。我们开始关注 R 中最常用的数据格式——数据框的基本操作。我们将首先使用基本包处理...

由于 R 主要用于数据分析，导入文件比导出文件更常用，但有时我们也需要将数据或分析结果导出。函数 write.table( ) 和 write.csv( ) 可以分别将数据导出到一个 .txt 文件和 .csv 文件。

实际上，R 中有大量的内置数据集可用于分析和实践，我们也可以在R 中创建模拟特定分布的数据。而在实际工作中，数据分析者更多时候面对的是来自多种数据源的外部数据，即各式各样扩展名的数据文件，如 .txt、.csv、.xlsx、.xls 等。不同扩展名的文件代表不同的文件格...

任何数据分析的第一步都是按照所需要的格式创建数据集。在 R 中，这个任务包括两个步骤：首先选择一种数据结构来存储数据，然后将数据输入或者导入这个数据结构中。下面介绍 R 中用于存储数据的多种数据结构。