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结合主元分析（PCA）与线性鉴别分析（LDA）的特点，利用PCA-LDA算法进行性别鉴别。通过PCA算法求得训练样本的特征子空间，并在此基础上计算出LDA算法的特征子空间。将PCA算法与LDA算法的特征子空间进行融合，获得PCA-LDA算法的融合特征空间。训练样本与测试样本分别朝融合特征空间投影，从而得到识别特征。利用最近邻准则即可完成性别鉴别。实验中利用三种预处理方法（PCA+LDA、HG+PCA+LDA、RHG+PCA+LDA），得出各自的实验结果，并进行比较。实验结果表明，利用RHG+PCA+LDA方法预处理后，使用PCA-LDA算法进行性别鉴别可以得到理想的效果。

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你们得在自己电脑上做修改才能不报错，至于怎么修改，我也不知道。或许是该ip地址，或许该版本信息......

可视化大学中的性别差距 使用Matplotlib绘制数据。 1970年至2012年间17个不同学位领域的性别差距可视化 教育统计部每年发布一个数据集，其中包含从1970年到2012年授予女性的学士学位的百分比。该数据集分为17个学位类别，每列单独一个类别。 下面，我将使用Python模块Matplotlib和Pandas上可用的各种绘图美学技术绘制每列的折线图。

CNN-VGG16图片性别年龄识别（说白了就是图片分类）-附件资源

deepface Deepface是一个轻量级的面部分析框架，包括适用于Python的面部识别和人口统计（年龄，性别，情感和种族）。 您可以使用几行代码来应用面部分析。 它计划桥接一个Deepface Deepface是一个轻量级的面部分析框架，包括适用于Python的面部识别和人口统计（年龄，性别，情感和种族）。 您可以使用几行代码来应用面部分析。 它计划弥合软件工程与机器学习研究之间的鸿沟。 安装安装deepface的最简单方法是从PyPI下载。 pip install deepface人脸识别功能在DeepFace界面下用于人脸识别。 来自Deepfa

StarGAN: 面向跨域图像变换的统一对抗生成网络，可实现面部表情/性别迁移

C++编写的Person类然后派生出Teacher和Student测试无误