<项目介绍> 该资源内项目源码是个人的课程设计作业，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到94.5分，放心下载使用！ 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 -------- -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Python自动化测试全套视频课程，包括pytest,logging,appium等自动化框架搭建，自动化基本使用方法等 几十个G

German-Credit-Risk UCI Machine Learning Dataset models = pd.DataFrame({'Models':['Random Forest Classifier', 'Support Vector Classifier', 'Logistic Regression', 'Gradient Boost Classifier'],'Score':[score_rfc ,score_svc, score_lr, score_gbc]}) models.sort_values(by='Score', ascending = False)

使用Python语言，基于Simpy库函数实现通信网络仿真，包括主机、端口和交换机数据传输\ 目录： 1.数据包生成接收仿真: genSim.py 2.端口传输仿真: portSim.py 3.三端口传输仿真: portLinkSim.py 4.交换机传输仿真: switchSim.py

ubuntu 系统自带的 python 有多个版本，使用时难免会遇到环境变量出错，特别是当自动化运行脚本的时候。特别是近一个月来，实验室的小伙伴们的都倾心于 python。为了帮助小伙伴们快速搭建自己的 python 环境，笔者写下了这篇教程。当然，如果 ubuntu 自带的 python 自己使用没有问题，可以略去 anaconda 的安装。 Anaconda Anaconda指的是一个开源的 Python 发行版本，其包含了 conda、Python 等180多个科学包及其依赖项。因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省

该项目为基于Python的Flask框架搭建的在线电影网站 项目介绍:网站前端采用HTML5编写，使用Bootstrap前端开发框架，后端使用Python3语言编写，以及Flask的Web框架，将MySQL作为数据库，开发工具使用PyCharm 网站功能:网站前台模块具有浏览视频、搜索视频、筛选视频、登录注册、收藏评论等功能。后台模块具有对视频、用户、管理员等各类管理功能 项目文件:整个movie_project目录 运行方法:运行movie_project目录下的manage.py nginx配置文件:位于movie_project目录下的nginx.conf,用于部署到服务器进行反向代理的相关配置

资源概要： 这是一套基于Python、Flask框架和MySQL数据库实现的学生培养计划管理系统。系统包含了学生信息管理、课程管理、培养计划制定、成绩管理等核心功能，可以帮助教育机构或学校方便地管理学生培养计划和成绩。源码包含了所有模块和功能的实现，并附有详细的注释和文档，方便开发者进行二次开发和调试。 适用人群： 本套源码适用于有一定Python编程基础、熟悉Flask框架和MySQL数据库的开发者。对于想要了解学生培养计划管理系统如何实现的教育工作者和开发者，本套源码具有很高的参考价值。 使用场景及目标： 本套源码可以用于各类学校和教育机构，如中小学、大学、培训机构等。通过系统化的管理，可以提高学生培养计划管理的效率和准确性，减少人为错误和遗漏。同时，通过数据分析等功能，可以帮助学校更好地了解学生的学习情况和需求，为教育教学改革提供支持。 其他说明： 本套源码已经过测试，并附有详细的文档说明，包括各个模块的功能、实现方法、参数说明等。开发者可以根据自己的需求进行二次开发和调试。由于本套源码中涉及到的技术和算法比较复杂，需要有一定的专业知识和经验才能更好地理解和使用

使用Python和Keras框架开发深度学习模型对CIFAR-10图像分类的项目是一个典型的机器学习任务，涉及到构建、训练和评估一个深度神经网络来识别图像中的不同类别。以下是这个项目的详细描述： ### 项目概述 CIFAR-10是一个包含60,000张32x32彩色图像的数据集，分为10个类别，每个类别有6,000张图像。这些类别包括飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。项目的目标是构建一个深度学习模型，能够自动将新的图像分类到这10个类别中的一个。 技术细节 卷积神经网络（CNN）：由于图像数据具有空间层次结构，CNN能够有效地捕捉这些特征。 归一化：将图像像素值归一化到0-1范围内，有助于模型训练的稳定性和收敛速度。 批量归一化：加速模型训练，提高模型对初始化权重不敏感的能力。 丢弃层（Dropout）：防止模型过拟合，通过随机丢弃一些神经元来增加模型的泛化能力。 优化器：如Adam，它结合了RMSprop和Momentum两种优化算法的优点。 损失函数：binary_crossentropy适用于多分类问题，计算模型输出与真实标签之间的差异。

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