泡椒云卡密验证api源码.js
2024-08-11 13:42:15 23KB
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Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码,皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主或扫描视频QQ名片; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
2024-08-11 09:59:49 3.52MB matlab
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Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码,皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主或扫描视频QQ名片; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
2024-08-11 09:58:48 2.78MB matlab
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Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码,皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主或扫描视频QQ名片; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
2024-08-11 09:56:30 5.81MB matlab
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Thinkphp5框架开发的聊天室源码,一款基于TP5开发的群聊系统源码,这款系统可以自由开启自动生成会员号,然后在线群聊、聊天和联系客服等,后台可以看到相关信息,总统来说就是一个聊天室源码,也可以说是即时通讯系统,总的来说功能还是很很强大,另外源码开源无加密,可以二次开发~
2024-08-10 21:48:19 44.33MB 聊天室 聊天室源码 线聊天系统
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随机森林分类模型是机器学习领域中一种强大的分类算法,以其出色的预测性能和对高维数据的处理能力而受到青睐。该模型通过构建多个决策树并集成它们的预测结果,来提高整体的分类准确性和鲁棒性。 此资源提供了一个完整的Matlab代码实现,允许用户在Matlab环境中快速构建和使用随机森林分类器。代码涵盖了数据导入、预处理、模型训练、分类预测以及性能评估等关键步骤。此外,还包含了一个示例数据集,帮助用户理解如何应用该模型,并提供了详细的使用说明,指导用户如何调整模型参数以适应不同的分类任务。 资源适合机器学习领域的研究人员、数据科学家以及对机器学习算法感兴趣的学生。通过这个资源,用户不仅可以学习到随机森林算法的原理,还可以获得实际编程和应用该算法的经验。此外,该资源还有助于用户理解如何评估和优化分类模型,提高其在数据分析和模式识别项目中的技能。 需要注意的是,虽然随机森林是一个强大的工具,但它并不能保证在所有情况下都能提供完美的分类结果。用户在使用时应考虑数据的特性和分类问题的具体需求,合理选择和调整模型参数。同时,对于模型的使用应遵守相关的法律法规和数据使用协议。
2024-08-10 20:46:53 4.03MB matlab 机器学习 随机森林
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在本资源包中,我们聚焦于使用MATLAB这一强大的编程环境来实现统计学习、机器学习、神经网络以及深度学习的相关算法和技术。MATLAB是工程和科学领域常用的工具,尤其在数据分析和模型构建方面表现出色。以下将详细阐述这些领域的基础知识及其在MATLAB中的应用。 一、统计学习 统计学习是数据挖掘和机器学习的基础,它涵盖了各种方法,如线性回归、逻辑回归、决策树等。在MATLAB中,可以使用内置函数如`regress`进行线性回归分析,`logistic`进行逻辑回归,或者`fitrtree`构建决策树。此外,`fitensemble`函数可以用来创建集成学习模型,如随机森林或梯度提升机。 二、机器学习 机器学习是让计算机通过数据自我学习和改进的方法。MATLAB提供了丰富的机器学习工具箱,包括支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)、朴素贝叶斯(Naive Bayes)等。例如,`svmtrain`和`svmpredict`用于SVM分类与预测,`knnsearch`实现KNN算法,`nbclassify`则服务于朴素贝叶斯分类。 三、神经网络 神经网络是模拟人脑神经元结构的计算模型,广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。MATLAB的神经网络工具箱提供了构建和训练各种神经网络的能力,如前馈网络、循环网络和卷积网络。`feedforwardnet`用于创建前馈网络,`train`函数用于训练,`sim`进行网络预测。此外,深度学习工具箱支持更复杂的网络结构,如`alexnet`、`vgg16`等预训练模型。 四、深度学习 深度学习是机器学习的一个分支,通过多层非线性变换对复杂数据进行建模。MATLAB的深度学习工具箱提供了一系列的深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)等。例如,`convn`函数执行卷积操作,`lstmLayer`创建LSTM层,`trainNetwork`用于训练整个网络模型。 在资源包中,包含的源代码和数据资料将帮助用户更深入地理解并实践上述概念。通过实际操作,用户可以学习如何在MATLAB中设计、训练和优化模型,同时获取对各种算法性能的直观认识。这些实例代码不仅适用于初学者,也对有一定基础的研究人员提供了宝贵的参考资料,便于他们快速实现自己的算法并验证结果。 这个资源包是学习和研究MATLAB在统计学习、机器学习、神经网络和深度学习领域应用的理想材料,可以帮助用户提升技能,解决实际问题,并为学术研究或项目开发打下坚实基础。
2024-08-10 20:44:24 106KB matlab 机器学习 神经网络 深度学习
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短剧现在有多火就不要我多说了,分享一个最新版视频短剧SAAS系统源码( 影视短剧小程序源码 附完整搭建教程)给大家学习研究。这个客户端是uniapp源码,打包成小程序、h5还是app都可以,非常棒。 1.依旧采用saas版本,支持开通多运营账号 2.目前支持微信小程序和公众号h5 3.分销商等级自定义价格配置 4.二级分销功能 5.vip会员功能 6.强大的卡密兑换(vip卡密,积分卡密,经销商卡密) 7.多个云存储平台配置,自己的视频可自由选择存储平台 8.支持批量导入 9.支持接口采集
2024-08-10 14:22:26 39.07MB uniapp
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本系统依据开发要求主要应用于教育系统,完成对日常的教育工作中学生成绩档案的数字化管理。开发本系统可使学院教职员工减轻工作压力,比较系统地对教务、教学上的各项服务和信息进行管理,同时,可以减少劳动力的使用,加快查询速度、加强管理,以及国家各部门关于信息化的步伐,使各项管理更加规范化。 目前,学校工作繁杂、资料重多,虽然各类管理信息系统已进入高校,但还未普及,而对于学生成绩管理来说,目前还没有一套完整的、统一的系统。因此,开发一套适和大众的、兼容性好的系统是很有必要的。 本系统在开发过程中,注意使其符合操作的业务流程,并力求系统的全面性、通用性,使得本系统不只适用于一家教育机构。在开发方法的选择上,选择了生命周期法与原型法相结合的方法,遵循系统调查研究、系统分析、系统设计和系统实施四个主要阶段进行设计,而在具体的设计上,采取了演化式原型法,随着用户的使用及对系统了解的不断加深,对某一部分或几部分进行重新分析、设计、实施。本论文主要从系统分析、系统设计、系统实施与使用等几个方面进行介绍。 【关键词】成绩管理信息系统 信息化 数据库 Asp.net 谢谢大家的支持,祝大家每天开心快乐!
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