班次管理：
1. 普通班次：设置上下班时间、迟到早退以及缺勤的规则；
2. 计时班次：记录员工上下班之间的实际工作时间；
3. 计次班次：记录员工一段时期内的来上班的次数累计；
4. 弹性班次：用来管理员工工作时间不固定的班次；
5. 启用日期排班：从启用日期开始，以后一直按照该班次考勤；
6. 日期范围排班：在某一个日期范围内进行灵活有规律的排班；
7. 排班查询：考勤系统设置---的样式，方便对每天的班次进行灵活调整；
8. 排班明细：根据员工不同条件灵活查询工作班次。
点点时光（武汉）科技有限公司是校园移动考勤信息化的，公司所推出的下一代校园移动考勤产品—签到荚，结合人脸检测、人脸、人脸识别、检测、gps定位、wifi定位、定位、锚点定位、云计算、移动互联等---技术，可有效防止考勤时困扰用户的“代签到”、“不到考勤点签到”、“需排队签到”等问题。欢迎来电咨询！
学生夜不归寝，辅导员该如何应对？
学生安全一直是学校---的一个问题，查寝是很多辅导员和老师必不可少的 一项工作，辅导员和老师敲门进入寝室，拿着花名册点名，然后让学生签字，如此传统的查寝方式不仅耗时耗力，而且会给学生造成一种很不好的体验，给人一种被管着的感觉，---了自由。
“签到荚”所提供的自动刷脸定位考勤技术，辅导员或老师仅需在手机上设置好点名时间，并将点名时间通知学生，学生每天到时间就在各自的手机上签到，辅导员或老师在家里也能知道学生在寝的情况，既不需要---学生不在学校签到，也不需要---代签，更不需要每天跑学生寝室，甚至不需要自己记得按时点名，从此实现了普查学生回寝状态，---减少了跑学生寝室的次数，学生也有了更多的自由时间。
人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。
人脸图像采集及检测人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过---镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到---的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。
人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。主流的人脸检测方法基于以上特征采用adaboost学习算法，adaboost算法是一种用来分类的方法，员工考勤管理，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。人脸检测过程中使用adaboost算法挑选出一些代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。
员工考勤管理-武汉点点时光企业由点点时光（武汉）科技有限公司提供。点点时光（武汉）科技有限公司（www.signinpod.com）是从事“数据库及计算机网络服务”的企业，公司秉承“诚信经营，用心服务”的理念，为您提供高的产品和服务。欢迎来电咨询！联系人：石经理。
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