计算机视觉（opencv）实战——人脸识别：LBPH / Eigen / Fisher 综合使用指南（训练、保存、加载、预测与调优）

收集至少 5~10 张/人的多光照、多表情照片（LBPH 少量也能用）。用级联/关键点检测裁切并对齐人脸，转为灰度并统一尺寸（如 200×200）。做直方图均衡或其他归一化。按目录加载数据，构建。选择识别器（LBPH/Eigen/Fisher），进行train()。使用验证集调参并设定confidence阈值。save()模型与 label 映射。部署时read()模型，并在实时流中检测 -> 预

自定义Traits应用

重新排列范围，使得指定位置的元素等于排序后的元素，并且左边的元素都不大于它，右边的元素都不小于它。算法的原理是 “覆盖” 要删除的元素，将保留的元素移到前面，返回新的逻辑尾迭代器，但。对范围内的每个元素应用一个函数，并将结果存储在另一个范围内。移除范围内连续的重复元素，返回新的逻辑结尾迭代器。旋转范围内的元素，使中间元素成为新的第一个元素。这些算法不会改变它们所操作的容器中的元素。这些算法会修改它

【深度学习】一个基于 Q-learning学习在赛道环境中如何做出最优决策，让智能体能够沿着赛道行驶附Matlab代码

在自动驾驶仿真、竞速游戏 AI、无人车测试等场景中，“赛道环境智能体行驶” 的核心需求是让智能体（如虚拟车辆、无人车模型）在预设赛道内（含直道、弯道、障碍物）自主做出转向、加速、减速等决策，实现 “无碰撞行驶 + 最优路径跟踪”—— 既要避免冲出赛道边界或碰撞障碍，又要尽可能沿赛道中心线行驶以保证行驶效率。传统赛道行驶控制多依赖 “预编程规则”（如固定弯道转向角度、直道匀速策略），但面对复杂赛道（