信息学竞赛资料学校上课所用，关于CSP-S/NOIP/NOI，低价出售。并且资料全部是学校原创，并不是盗取或下载。
2023-01-04 13:26:10
29.56MB
1
关于Pytorch的MNIST数据集的预处理详解
MNIST的准确率达到99.7%
用于MNIST的卷积神经网络（CNN）的实现，具有各种技术，例如数据增强，丢失，伪随机化等。
操作系统：ubuntu18.04
显卡：GTX1080ti
python版本：2.7（3.7）
网络架构
具有4层的CNN具有以下架构。
输入层：784个节点（MNIST图像大小）
第一卷积层：5x5x32
第一个最大池层
第二卷积层：5x5x64
第二个最大池层
第三个完全连接层：1024个节点
输出层：10个节点（MNIST的类数)
用于改善CNN性能的工具
采用以下技术来改善CNN的性能。
1. Data au
2023-01-03 15:54:31
241KB
1
系统开发利用软件工程知识，运用web技术，根据市场对家教的需求，采用B/S模式实现。后端采用SQL Server数据库进行开发，前端使用JavaScript语言进行页面制作。
（不含代码，代码在课程设计资源中，此报告包括总体设计、详细设计等理论部分）
2023-01-03 09:23:02
679KB
1