我的CS50最终项目。 视频演示： : 将Flask与Python，SQL和Javascript结合使用的Web应用程序：临时摄影网站，用户可以在其中查看照片。 此Web应用程序中包含的功能：-用户可以注册-用户必须遵循一些必需的准则创建密码，否则消息将不允许注册-用户必须登录才能查看图像-CSS样式是确保平稳过渡/效果和观看乐趣的主要重点-我的VScode环境中的GitHub集成开始使用Git 语言/学习完成（CS50学者）：-我的主要目标是改善CSS样式-创建适合移动设备使用的页面CSS样式-使用新的IDE（来自Microsoft的Visual Studio代码）-熟悉VS中的Git及其功能代码 Application.py包含与CS50中我们的财务问题集非常相似的语法。 用户可以根据我们的注册进行注册和登录。 使用VS Code与CS50 IDE有所不同，但是语法相似，我必须

离散余弦压缩代码matlab 电信图像压缩项目（MPEG帧内和差分PCM算法） 该项目涉及数字视频编码技术。 对于该项目，开发了脉冲编码调制（PCM），差分PCM（DPCM）和离散余弦变换（DCT）方法，并在给定的压缩率，信噪比，平均降低的功率和主观测试之间进行了比较。 推介会 报告 MATLAB代码

matlab代码循环运行预测电池寿命 注意：请与Richard Braatz教授联系，以访问与Nature Energy论文相关联的代码存储库（具有学术许可）。 该存储库与《自然能源》论文无关。 该存储库包含有关我们的电池寿命早期预测工作的代码。 功能是在MATLAB中生成的，而机器学习是在python中执行的。 请参阅参考资料，以获得该分析的最新版本。 我们的关键脚本和功能总结如下： MATLAB代码： featuregeneration.m ：生成从电池数据集中提取的大量特征，并将其导出到csvs。 此功能以10为增量循环20至100。 Python代码： ElasticNet.py ：使用scikit-learn中的ElasticNetCV模块来训练弹性网络模型。 该模块自动执行5倍交叉验证，以选择alpha和l-1比率超参数的最佳值。 对于每个使用的初始周期数（20到100，以10为步长），分别对超参数进行了优化。 保存经过训练的模型，以便将其用于测试。 RandomForest.py ：使用scikit-learn中的RandomForestRegressor模块。 对于每个

档案 原始文件： ： 最终文件： ： 概括 该图表表示包含1,157名棒球运动员的击球平均值和本垒打的数据。 通过此图，可以观察两个参数之间的关系，并根据玩家所属的季度对他们进行分类。 设计 我不是棒球迷，但是在对数据集进行了一些探索之后，我对HR得分与击球平均值之间的关系感到惊讶，因此，我专注于尝试对此进行出色的可视化。 由于目的是显示两个拖曳变量之间的关系，因此散点图可能是一个很好的工具，因此我想到的图如下： 一旦获得了原始的可视化效果，我便根据模块视频中的建议以及我所要求的人员的反馈意见尝试对其进行改进。 改进之处： 所有用户都同意，低于50 HR的区域内的点密度很高，因此不容易进行分析。 因此，我将Y轴的比例从线性更改为对数。 通过这样做，我可以更好地了解该区域，并且可以更好地观察到HR和BA的关系。 我将圆圈的颜色更改为较柔和的颜色，并降低了不透明度来分析点密

matlab的欧拉方法代码CFD Lab最终项目 该存储库包含2019年夏季慕尼黑工业大学（TUM）[IN2186，IN2106]课程的Master-Praktikum：科学计算-计算流体动力学最终项目。 提供课程说明。 完整的项目报告可用 介绍 在这个项目中，我们考虑了域的几何形状，对应用Navier-Stokes方程的问题实施了不同的时间步长方法。 范围是分析是否有必要使用较精确的集成算法，并且可以以不增加太多成本的方式实现该算法。 当前版本的项目中实现的数值积分方法是： 固定时间步 明确的欧拉 Heun方法（龙格库塔2阶） 龙格库塔4阶（古典龙格库塔） 自适应时间步 Bogacki–Shampine（Runge-Kutta 3/4）（MATLAB：ode23） 龙格-库塔-菲尔伯格（龙格-库塔4/5）（MATLAB：ode45） 该存储库包含 一个makefile 标头 具有相应方法存根的文件 带有参数文件的文件夹（日期） 具有几何文件（几何）的文件夹 运行模拟 使用格式：./sim [problem_name]，其中[problem_name]是我们定义的问题之一：a）空腔10

BUAA-OperatingSystems：北京航空航天大学“ Operating Systems”课程的最终项目完成

FanoronaGame_JAVA

统计345决赛 ChessMaster最终项目

离散控制Matlab代码ADAS_Project-Auto-steering-ACC- 这是密歇根大学EECS 461的最终项目。 该项目的目标是模拟自动转向和自适应巡航控制。 ACC和自我转向在汽车行业中越来越多地被使用。 就像最近一样，本田在其新的思域和雅阁中实现了2016年的本田传感。 在这个项目中，我们使用嵌入式系统来实现虚拟车辆的相同功能。 我们使用Simulink建立车辆模型，并为嵌入式系统生成C代码。 汽车可以由人驾驶，也可以在ACC模式下工作，以保持与前方车辆的速度或距离。 同样，汽车可以自动转向以保持在道路中间。 您将在此项目中拥有六个文件 DrivingSimVR：包含Windows图形程序的文件夹 parameters.m：用于设置模型参数的MATLAB脚本 最终项目TEMPLATE.slx：项目的模板Simulink模型 controllers.slx：包含一个位置和一个速度控制器 rappid_564xl_user_copy_required_files.m：与主项目Simulink文件放在同一文件夹中。 Demo.mp4：显示ACC和自动转向的结果 自动转向

RCEP国家之间贸易关系和经济比较的可视化项目 该项目侧重于区域全面经济伙伴关系（RCEP），利用数据可视化来反映贸易关系和国家之间经济实力的比较。