深度学习,代码示例,用一个简单的一层网络实现鸢尾花分类,经过500次传播,准确率可以达到90%以上。最后实现了准确率和损失值的可视化。
2022-12-19 12:27:21 151KB 深度学习 分类算法
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ros_h264_streamer 一个简单的ROS节点通过UDP / TCP套接字流式传输/接收h.264编码的图像
2022-12-19 09:55:22 28KB C++
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用VC 6.0的程序生成一个简单的文字动画,围绕圆心转动的文字,同时文字的字体是可以自己定义的,如果你是一名VC新手的话,就赶紧下载吧。
2022-12-18 19:12:23 22KB VC/C 源码-字符处理
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yii2-umeditor UMeditor,简称UM,是一个简单版的ueditor。 满足我们的门户网站简单的发布回复框框架和定制的在线富文本编辑器的需求。 安装 安装此扩展的首选方法是通过 。 要么跑 php composer.phar require --prefer-dist shiyang/yii2-umeditor "*" 或添加 "shiyang/yii2-umeditor": "*" 到composer.json文件的 require 部分。 用法 安装扩展后,只需通过以下方式在代码中使用它: <?php use shiyang\umeditor\ Umeditor ; ?> <?php $ form = ActiveForm :: begin (); ?> <?= $ form -> field ( $ model , 'content' )-> widget
2022-12-18 18:49:03 5.54MB JavaScript
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音频文件 一个简单的仅用于标头的C ++库,用于读取和写入音频文件。 当前支持的格式: WAV 联合会 作者 AudioFile由Adam Stark编写和维护。 用法 创建一个AudioFile对象: #include "AudioFile.h" AudioFile audioFile; 加载音频文件: audioFile.load ("/path/to/my/audiofile.wav"); 获取有关已加载音频的一些信息: int sampleRate = audioFile.getSampleRate(); int bitDepth = audioFile.getBitDepth(); int numSamples = audioFile.getNumSamplesPerChannel(); double lengthInSeconds = audioF
2022-12-14 16:39:38 31.17MB audio read audio-files file-format
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音乐推荐系统 这是一种无监督的学习系统,可以分析多个用户的播放列表并为用户的特定播放列表提供建议。 该模型是基于用户对用户的推荐系统。 该项目考虑的数据集是音乐分析数据集FMA,并且下面的链接中提供了数据集文件的链接。 链接到数据集 设置项目 在项目文件夹中运行setup.py文件。 它下载必要的数据集文件。 可能需要一段时间,请不要担心:)。 如果要获取音乐文件,可以从上面的链接下载它们,也可以转到此搜索所需的歌曲。 要求 建议使用至少具有8GB RAM且Intel i5核心处理器或更高处理器的系统来运行该项目。 数据集描述 所考虑的数据集是一个音乐分析数据集,它不仅包含艺术家姓名,歌曲名称等常用属性,而且还考虑并分析了音乐属性(例如回声,每分钟节拍)以提供建议。 解决问题 数据集由四个csv文件组成,每个文件都描述歌曲的特征,例如元数据,特征等。每个文件均被单独清理,并基于公共密钥(
2022-12-14 00:58:51 8KB 系统开源
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小巧的抽奖程序,右键可设置抽取的范围。用于小型的抽奖,也可用于随机的抽取答题。
2022-12-13 21:15:49 4.41MB c#抽奖
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举例如下:音乐推荐的两种推荐方式 第一种:基于相似用户做推荐 如何判断两个用户是相似用户? 我们可以根据两个用户对一些随机的歌曲的喜爱程度进行相似度度量。一个用户对一首歌单曲循环记5分,分享记4分,收藏记3分,搜索记2分,听完记1分,没听过记0分,直接跳过记-1分; ​ 安静 晴天 十年 后来 你 5 3 3 0 小明4 5 2 1 那么你和小明的欧几里得距离就是 (5−4)2+(3−5)2+(3−2)2+(0−1)2=7 \sqrt{ (5-4)^2+(3-5)^2+(3-2)^2+(0-1)^2} = \sqrt{7} (5−4)2+(3−5)2+(3−2)2+(0−1)2\u200b=
2022-12-13 20:41:16 43KB 推荐系统 欧几里得 算法
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报表生成器 ReportGenerator 是一个简单的命令行工具,用于从模板文件和 JSON 数据生成 DocX、PDF 和 HTML 格式的文档。 您只需要提供模板文件的路径()并提供 JSON 格式的数据即可以您想要的格式创建合并文档。 用法 usage: ReportGenerator [-a] [-doc] [-h] [-html] [-i ] [-n ] [-o ] [-pdf] -t -a,--all generate output file in all format (default) -doc generate output file in DocX format -h,--help prints t
2022-12-13 10:34:11 18.71MB Java
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使用Idea工具利用MyBatis-Maven完成逆向工程代码生成,项目简单,是一个SSM的入门案例
2022-12-12 17:03:02 15.01MB SSM
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