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【项目源码】java企业门户网站项目 配置源程序 MySQL数据库 （1）运行MySQL目录下MySQL Server Instance Config Wizard，配置数据库编码格式，把数据库的编码格式改为默认编码格式； 将MR\14\WebRoot\Database文件夹中的扩展名为14.sql的文件拷贝到本地机器中。 （2）打开MySQL的“MySQL Administrator”，并登录（本系统需要使用root和111登录），然后单击restore节点，在右侧单击“Open backup File”按钮，在弹出的对话框中，选择14.sql文件，并单击“打开”按钮。 （3）单击“Open Restore”按钮，即可完成数据库的附加操作。 将程序导入到MyEclipse中，并发布运行 （1）将“MR\14\”文件夹拷贝到MyEclipse的工作空间中。

Agent的起源 Agent的概念来自于哲学领域，在哲学中，"Agent"（代理人）通常指的是能够主动行动、具有意识或意愿、有能力做出决策和选择的实体。这个概念涵盖了人类、动物和可能的人工实体（比如机器人或计算机程序）。Agent的定义和性质在不同的哲学学派和文化背景下可能有所不同，但通常都涉及到有目的地行动和意识的存在。 自1980年代中期以来，计算机和人工智能领域对Agent的研究显著增加，Wooldridge等人首次将Agent引入到人工智能，并以此为基础来定义人工智能：它是计算机科学的一个子领域，旨在设计和构建表现出智能行为方面的计算机化代理人。在这个人工智能的定义中，比较模糊的词就是“智能行为”，我个人理解智能行为基本上可以等同于哲学领域所提出的主动行动、具有意识或意愿、有能力做决策和选择，区别在于哲学领域的Agent可以是人类、动物，而计算领域则是计算实体。引述的理解：实质上，人工智能Agent并不等同于哲学上的 Agent；相反，它是在人工智能背景下哲学 Agent概念的具体化。在对AI Agent的研究中，将人工智能Agent视为能够使用传感器感知其环境、做出决策，然

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MATLAB典型代码作业前-记忆游戏 记忆游戏是一种光与声音记忆游戏，适用于CodePath的SITE程序。 提交人： Sreeram Mandava 花费时间：总共花费4个小时 链接到项目：（） 所需功能 完成以下必需的功能： [是]游戏界面具有标题（h1标签），一行正文（p标签）和与演示应用程序匹配的四个按钮 [是]单击时，“开始”按钮可在“开始”和“停止”之间切换。 [是]每个游戏按钮都会点亮，并在单击时播放声音。 [是]电脑播放线索顺序，包括每个按钮的声音和视觉线索 [是]正确猜测后，播放进行到下一个回合（用户进入图案的下一个步骤）。 [是]用户在猜完一个完整的模式后便赢得了游戏 [是]用户在猜错后输了游戏 实现了以下可选功能： [是]任何HTML页面元素（包括游戏按钮）的样式均与本教程中的样式不同 [是]按钮使用的音调（频率）不同于本教程中的音调（频率） [是]超过4个功能性游戏按钮 [是]每回合播放速度加快 [是]每次玩游戏时计算机都会选择不同的模式 [是]玩家仅在3个失误后失手（而不是第一个失误） 游戏按钮外观变化超出颜色范围（例如添加图像） 游戏按钮的声音比单个声音（例

Fiid Match和Win Memory游戏 交互式前端开发中的Code Institute MS2项目 简介是要开发一个交互式的前端站点，以响应用户的操作，使他们能够主动与数据互动，改变站点显示信息的方式，以实现他们的首选目标。 该网站是出于教育目的而创建的。 内容 项目概况 爱尔兰B2C公司Fiid创建了渴望获得，方便的植物性食品。 他们希望进一步提高品牌知名度，增加客户获取量并保持品牌忠诚度。 他们希望通过创建一个定时的记忆游戏来推动销售，以使用户赢得下一次在线购买的折扣代码。 在时间用完之前，用户必须匹配每种产品类型中的两种。 如果他们成功了，他们可以订阅赚取折扣代码，该折扣代码对他们的下一次购买有效。 用户可以在社交媒体上与他们的关注者分享游戏。 目标受众是健康意识强的个人，尤其是喜欢游戏和折扣的18-35岁千禧一代。 Fiid主网站的主要目标是通知和指导用户下订单。 我想

主题配对游戏 存储卡游戏包括：主题，难度模式和计时器。

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使用说明 分对话系统和机器翻译两部分 data为数据集 model为训练的模型 translation文件夹下又分了Seq2Seq和transformer两个模型，大家按需查看使用 以transformer文件夹为例，attention.py主要实现了注意力机制，transformer.py实现了transformer的主体架构，data.py为数据的预处理以及生成了词典、dataset、dataloader，readdata.py运行可以查看数据形状，train.py为训练模型，predict.py为预测，config.py为一些参数的定义。 transformer机器翻译的模型是用cuda:1训练的，如果要使用可能需要修改代码 如：gpu->cpu，即在CPU上使用 torch.load('trans_encoder.mdl', map_location= lambda storage, loc: storage) torch.load('trans_decoder.mdl', map_location= lambda storage, loc: storage)

《面向对象系统分析与设计》三级项目-基础源码（容易重构）包含简易版代码、完整版代码