struts+spring+hibernate项目实战源码

对yolov5s进行稀疏化训练并剪枝，模型参数下降80%，mAP精度几乎不受影响

知识蒸馏是提升网络性能的方法，通过一个教师网络指导学生网络的学习，将教师网络学习到的知识迁移到学生网络上。 项目博客: https://blog.csdn.net/weixin_38346042/article/details/126065848

安卓kotlin语言MVVM架构实战-源码+教程分享 请注意： 需要有的kotlin语言基础。 需要有安卓编程经验，有难度小白搞不定，好在有源码分享供参考。

C语言从入门到精通（第5版）课后实战源码.7z

超级账本HyperLedger Fabric区块链开发实战-源码.rar

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基于Python和sklearn机器学习库实现的支持向量机算法使用的实战案例。 使用jupyter notebook环境开发。 支持向量机：支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane） [1-3] 。 SVM使用铰链损失函数（hinge loss）计算经验风险（empirical risk）并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险（structural risk），是一个具有稀疏性和稳健性的分类器 [2] 。SVM可以通过核方法（kernel method）进行非线性分类，是常见的核学习（kernel learning）方法之一。

《项目实战：Qt+OpenCV大家来找茬（Qt抓图，穿透应用，识别左右图区别，框选区别，微调位置）》配套的Demo运行包和源码包 https://hpzwl.blog.csdn.net/article/details/124768637

C++并发编程实战 源码 (C++ Concurrency in Action)