档案 原始文件： ： 最终文件： ： 概括 该图表表示包含1,157名棒球运动员的击球平均值和本垒打的数据。 通过此图，可以观察两个参数之间的关系，并根据玩家所属的季度对他们进行分类。 设计 我不是棒球迷，但是在对数据集进行了一些探索之后，我对HR得分与击球平均值之间的关系感到惊讶，因此，我专注于尝试对此进行出色的可视化。 由于目的是显示两个拖曳变量之间的关系，因此散点图可能是一个很好的工具，因此我想到的图如下： 一旦获得了原始的可视化效果，我便根据模块视频中的建议以及我所要求的人员的反馈意见尝试对其进行改进。 改进之处： 所有用户都同意，低于50 HR的区域内的点密度很高，因此不容易进行分析。 因此，我将Y轴的比例从线性更改为对数。 通过这样做，我可以更好地了解该区域，并且可以更好地观察到HR和BA的关系。 我将圆圈的颜色更改为较柔和的颜色，并降低了不透明度来分析点密

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NLP_Project 使用BERT的文本聚类 该存储库是DS8008-NLP课程的课程项目。 该项目是科学论文“基于加权BERT模式的文本文档聚类方法”的修改实施。 您可以找到一个摘要和一个笔记本，其中包括该项目中进行的过期代码的实现。

matlab匹配滤波代码比较RX和SSRX算法 该存储库包含我该课程项目的一部分：“图像处理中的选定主题”， 该项目的目的是比较两种用于高光谱图像的异常检测算法-RX算法及其子空间投影变化，即SSRX算法。 虽然这两种算法在数学和逻辑上相似，但将它们应用于实际数据时所获得的不同结果值得研究。 为了进一步检查子空间投影的效果，还使用Chronochrome算法在变化检测任务中对其进行了测试。 回购用法 该项目主要基于实现这两种算法，运行多个实验并执行探索性数据分析。 这些组织在以下文件夹中： ：包含完整的项目报告和演示文稿（适用于那些懒得阅读并想要漂亮图片的人） ：包含主要的.mlx文件（以及那些无法访问MATLAB的文件的tex和pdf版本）和一些.m帮助程序脚本。 使用的数据集 可以在以下位置找到用于该项目的数据： MATLAB的高光谱工具箱（包含有用的运算符，转换和算法）： 免责声明 该项目对PCA公式进行了少许更改。 尽管这可能不会显着影响结果，但值得将来研究之用。 此项目中使用的PCA预测为： 正确的公式是： 建议阅读 Alan P. Schaum和Alan D. Stocke

Unity free license version 2019 or later Game Features: This is a completed game designer, sound, effects, gameplay,full resource, full animation, for such a full sound Mode Game: Classic,Timed and Bomb with endless levels to play Ads Monetization : Admob integrated (Banner, Interstitial, Video Reward) Rewarded Ads (get booster free, keep continue game) Booster Systems: Players can use booster to remove 1 block or undo a step. Sounds: Background music and sound effects

Database_project 一个基于django和mysql的学生管理系统。 这个项目是由香港中文大学的五名学生完成的。 您可以从访问整个项目代码 安装 需要安装Python和Django pip install django pip install pymysql 初始化数据库 打开mysql工作台并运行init_db.sql（可以运行test.sql以确保已插入数据） 在mysite词典中找到settings.py，将mysql用户名和密码更改为您的 用法 转到database_project文件夹并运行 python manage.py runserver 然后转到浏览器并输入URL 登录 登录页面对于学生和教师来说是通用的。 用户名是他们的名字，每个人的密码是“ csc3170”。 用户名示例： 学生 夏安迪 渡渡侠 李Li 李亚瑟 老师 艾伦·图灵 推介会 主页

基于basys3板子的交通灯控制系统，使用vavido进行编写

数据库管理系统概述英文版课件：3 project.ppt

内容：阶段任务，前置任务，成本资源，里程碑，预算成本，基线等 适用人群：初学使用project的人群，以及提交软件项目管理大作业的人群 使用场景：提交作业 其他：自己制作，如有不妥敬请谅解！本project项目是由project2013软件编写！

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