留给自己看的备件
2021-04-11 22:06:12 1.38MB C++
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北邮java课程第三次作业之学生列表类作业,已通过OJ
2021-04-11 19:04:55 4KB BUPT java课程 OJ作业 2019级大二
手写数字识别是机器学习的经典任务之一,本文设计了一种简单的卷积神经网络(CNN)来完成手写数字识别任务,并采用pytorch框架搭建,其准确率在测试集高达99%,取得了不错的效果。
2021-04-08 13:27:46 35.15MB 深度学习 手写数字识别 pytorch 机器学习
xdu-cloudcourse-web 2017年 西电云计算课程大作业Web端代码示例及简易文档教程。 部署运行此项目 简单概述部署运行此项目的环境和方法,以 视窗7-64位系统 IntelliJ IDEA-2017.2 JDK-1.8 Maven-3.5.0 SpringBoot 1.5.7 例如,其他版本/工具/类库请自行查找教程示例。 准备环境 安装 ,并 安装IntelliJ IDEA 下载此项目源码 git clone https://github.com/muxfe/xdu-cloudcourse-web.git 引进项目 使用IntelliJ IDEA导入此项目,引入时
2021-04-04 20:49:20 230KB bootstrap jquery thymeleaf maven
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1、设计的目的 做个网站以怀念个人旅游的日子。还有此刻的美丽,以及无限的未来向往。 2、设计布局 主页设计布局是在网站的左上角是网站标题名称、当前在线人数等,有背景图引入,右上角有个人头像模态下拉框,点击出现下拉列表,包含我的旅游日记、个人中心、退出等链接,还有登录、注册按钮,点击登录按钮来到登录页面,网站设计初衷就是自己要登录后才能发布旅游日记,这样更能保证私密性。网站中央是内容,包含三大板块,分别是最热、最新、话题三个主题驿站,每个主题下面是列出5条内容日记的标题链接,点击对应链接跳转到日记详情页面,最热代表浏览次数最多,最新就是根据发布旅游日记的时间来排序,最新发的日记内容排在最前面,话题是根据这次发布旅游日记的主题来排序的。网站尾部的左下角是网站设计目的简介,右下角分别是个人联系方式、合作方式、赞助商本人等。点击名字会弹出图片。 3、网站具体设计过程 首先选定 本网页制作工具是前端开发利器: WebStorm,创建前端项目工程,并创建相应的文件夹,存放各个css、js,还有网页中用到的各种图片,以及除了主页面index.html之外的二级页面,其存放在html文件夹下,在各个二级页面与主页跳转的网页链接上采用相对路径而不是绝对路径,创建好的项目工程目录结构如下所示; 首先设计网站主页也就是核心内容index.html,所有的二级页面都可以从主页跳转过去,相应的二级页面也都有主页的链接,可以随时返回到主页面。页面总体采用 CSS+DIV 布局,最外层DIV为框架,对重复页面代码进行抽取,比如网站头部用header.html来代替,网站底部用footer.html来代替,在各个要引用的网页上直接在其头部和尾部用iframe标签引入即可(),在背景图引入时采用(background-image:url("../pic/backpic.jpeg"); background-repeat: no-repeat; background-size:100% a)background-image标签进行操作。在日记链接显示以及网站底部链接上采用ui、li标签,在中屏显示的最新、最热、话题等主题下的具体旅游日记标题。
2021-04-04 09:03:08 2.22MB WEB html js 网页设计
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天津大学网络教育学院《多媒体技术》课程大作业 一、基础理论题(名词解释15分,简答题25分,共40分) 1.名词解释 ⑴ 多媒体技术⑵ 多媒体平台软件⑶ 视频捕捉卡2.简答题 ⑴ 简述多媒体的关键技术 ⑵ 简述MPC的数据处理模式及其主要的处理内容 ⑶ 简述平面构图规则及其概念 ⑷ 简述图像与图形的概念与区别⑸ 简述帧动画和矢量动画的概念、特点和用途二、实际操作题(每题20分,共60分) 1.制作两页幻灯片。一页中为点构图方式的作品;另一页中为互为翻转的对称性作品。 2.利用图像组合技术将两个以上的图像素材编辑、合成在一起形成新的图像并以JPG格式保存。3.利用Flash软件制作一个AVI格式的动画。帧数为50,表现内容为沿螺旋线运动的球并配有同步声音(声音素材自己选择)。
2021-03-29 16:21:47 10.5MB 多媒体 天津大学
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基础计算流体动力学:研究生的基础计算流体动力学(CFD)课程的作业和项目
2021-03-28 11:17:31 15.2MB fortran matlab projects codes
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压缩包内含吴恩达老师《Machine Learning》课程全部的编程作业中需要自己完成的部分,解压放进课程作业原始压缩包中即可。压缩包中所有编程作业均为本人独立完成,并尽量使用向量化计算,全部满分通过。
2021-03-26 20:17:41 25KB 吴恩达 机器学习 Machine Learning
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西电海量数据管理课程作业
2021-03-23 22:20:57 328KB 西安电子科技大学
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得益于互联网技术的快速发展,情感分析/分类技术近来也受到了大量的关注。情感分析已经成长为自然语言处理(NLP)中最活跃的研究领域之一,而情感分类是众多情感分析任务中必不可少的一环。本文使用文本分类中经典的TextCNN模型,对给定的中文电影评论进行情感分类。通过设计合理的网络结构,并使用pytorch进行实现,取得较为不错的效果。 关键词:情感分类 TextCNN pytorch
2021-03-17 20:19:51 108.84MB CNN 情感分类 深度学习 pytorch