本文介绍了利用VB实现PhotoShop作业的机器阅卷的方法。由于PS作为当前最热门的平面设计软件，其应用领域日益广泛，但在教学中存在一个问题，即学生的PS作品只能通过人工阅卷，费时费力。因此，本文提出了通过计算机技术实现自动阅卷的方法，以提高阅卷效率，解决信息技术教师的阅卷之苦，同时培养学生独立思考、自行纠错的自学能力，提升学生的学习效率。
2023-07-02 23:21:25
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已知：
1、系统采用的称重传感器，满量程为10000Kg
2、传感器灵敏度： 5Kg/0.01mA;
3、传感器分辨率： 0.01mA;
4、传感器信号输出频率：<1000Hz;
5、传感器输出采用电流输出：0-20mA电流信号输出
6、传感器中输出信号可能会瞬态过载输出
7、输入通道有高频噪声；
8、测量地点为高速公路收费口，路口宽度3.5米，测量区域（传感器安装区域）为3m*3m的矩形区域，称重传感器安装在地下；
9、被测对象为行进间的大型货车，货车长度假设在10米以上，底盘车轮4排，两排车轮之间间隔为依次1.5米、3.0米、4.0米，车体宽度2.5米；
10、超出放行重量，放下前端拦截装置。
要求：
1、被测对象为行进间的大型货车，设计一个高精度的不停车称重系统；
2、设计精度要求分别为±20Kg（货车满载重量小于10吨）
3、设计称重系统的系统原理图；
4、对各部分的设计给出相关的设计思路；
5、数据采集控制电路，其中ADC根据具体设计要求选用；DAC采用DAC124S085，其他器件根据需要自行选用；
6、各通道采样周期<5ms;
7、输入电路中设计4阶的低通滤波器。
8、需
2023-07-01 19:55:13
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机器学习训练AI游戏小鸟越过障碍，可达到150分左右甚至更高，里面还含有一些常见的人工智能专业的题目，更好的是里面的报告内容非常详细还有学习心得等，都是作者亲自做的，为的就是给师弟师妹啊。
2023-06-13 11:32:56
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本文是基于python的有声读物数据可视化分析，其中主要使用了python的matplotlib包以及pandas包，通过爬取数据，处理数据，最终实现可视化并完成分析，文中完成了折线图、直方图，以及他们的组合图，还有可视化最常见的词云图。属于初学者，本次也只是在校的一个期末大作业，希望在本文中能给予读者些微帮助。数据来自喜马拉雅官网，通过八爪鱼采集器抓取，个人独立完成数据的爬取、清洗等预处理步骤，查阅资料，最终实现数据的可视化，希望能够给予大家学习，也很期待各位的指点。
2023-06-10 21:59:16
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自然语言处理作业：基于CNN的文本分类模型训练
数据划分
分成训练集、验证集、测试集
加载预训练词向量模型
基于CNN的文本分类
数据划分
分成训练集、验证集、测试集加载预训练词向量模型
../资料/实验/第四章/sgns.sogou.word.bz2
使用Keras对语料进行处理
提取文本中的词并向量化处理，也可以使用其他工具，或自己编写
定义词嵌入矩阵生成Embedding Layer构建模型、训练、评估
输出模型的准确率(以图的形式)
2023-06-08 20:56:11
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