用户网络欺诈行为检测数据建模项目
用户网络欺诈检测的实战项目资源包，挺适合想深入搞搞二分类模型的你。里面不仅有常用的机器学习算法对比实验，还有一份还不错的用户行为数据，适合练手做模型优化。
用户网络欺诈行为检测的项目挺全，数据是重点，有个用户信息.csv，里面交易记录、登录行为啥的都有，特征丰富，起来比较带感。
mian.py和me
欺诈检测
当前话题为您枚举了最新的欺诈检测。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。
口罩检测
训练数据集和代码已整合。执行 inference.py 即可运行。
项目检测
使用可用脚本，在项目目录中运行：
npm start：在开发模式下运行应用程序。
npm test：启动测试运行程序。
npm run build：构建生产应用程序。
npm run eject：从项目中删除单个构建依赖项。
人脸检测、特征点检测、人脸对齐代码
人脸检测、特征点检测、人脸对齐python代码
人脸检测demo
人脸检测demo，有对于摄像头帧数的调整还有对人脸检测的处理，我已经最简化了，没有第三方的sdk和opencv，基本入手难度很低的
车辆坐标检测
用于读取视频车辆的坐标，将已知的坐标文件按照要求存到其他的文件当中。用C语言的文件所写。
车辆检测系统
基于视频的车辆检测系统，编程环境python，有需要讨论的可以留言
MinGW检测笔记
MinGW 的检测小工具笔记，内容不多但挺实用的。主要是搞清楚 MinGW 到底有没有装、装在哪，适合用来排查环境配置问题。对搞 Windows C++开发的你来说，简直就是对症下药的好东西。
MinGW 的安装路径有时候让人挺头大的，尤其是多版本混着用的时候。这篇笔记就整理了一些检测方法，比如查注
labview色彩检测
这是一个用LabVIEW编写的色彩检测程序，可识别多种颜色，并已验证其有效性。
android手势检测
这个小工程很有趣，对刚开始学习android的新手很有帮助。