课堂专注度分析： 课堂专注度+表情识别 作弊检测： 关键点计算方法 转头(probe)+低头(peep)+传递物品(passing)  侧面的传递物品识别 逻辑回归关键点   使用： 运行setup.py安装必要内容 python setup.py build develop   运行demo_inference.py 将detection_system设置为

社区发现：模块度 Q Q Q及模块度增量 Δ Q \Delta Q ΔQ计算公式 重点参考该文章（基本上是全网最详细的模块度计算说明，非常值得一看）： Modularity的计算方法——社团检测中模块度计算公式详解 | 雅乐网 (yalewoo.com) 一、模块度计算公式 1.1、相关概念 1.1.1、图 图是一种由节点、边组成的复杂网状结构 按照边的有无方向可以分为有向图、无向

一、图像全屏问题 首先找到CameraBridgeViewBase文件的 protected void deliverAndDrawFrame(CvCameraViewFrame frame)方法，阅读源码发现该方法主要实现的就是相机预览图的绘制，核心代码如下： if (bmpValid && mCacheBitmap != null) {Canvas canvas = getHolder()