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资源包含文件：设计报告word+Java开发的APP源码+Python代码及数据+项目截图 城市感知（Urban perceptions）指的是居民对于城市场所的心理感受，对于城市规划和公共卫生领域有着重要的作用。通常可将对城市场所的心理感受分为beautiful、boring、depressing、lively、safety和wealthy六类。传统上，由于缺乏高通量方法、样本不足，人们对城市感知评估的仍然困难。鉴于这些调查方法成本高、耗时长，因此亟需一个高效率的框架来优化城市感知评估过程。笔者在此提出一个基于卷积神经网络的城市感知分析框架。 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/122449534?spm=1001.2014.3001.5502

基于机器学习二手车交易预测评估系统设计与实现项目（源码+数据集）。 这是一个非常完整的python语言实现关于机器学习的二手车预测评估系统，带注释新手也可以看懂，里面used_car_train_20200313.csv是本次使用的二手车预测数据集。 支持向量机回归模型中的svr_final(1).csv是对测试集的二手车交易价格的预测结果。 多元线性回归模型中的linear_regression_test_final.csv是对测试集的二手车交易价格的预测结果，linear_regression_standardize_data.csv是将原始数据标准化的数据集，w_data.npy是指的模型的参数值。 lightGBM模型中lgb_train_final.csv是指的对训练集价格预测得到的二手车交易价格，lgb_test_final.csv是对测试集的二手车交易价格的预测结果，相似度较高的特征.txt是指的在特征交叉后由spearman筛选出的相似度较高的冗余特征。 cnn中CNN_test_final.csv指的是测试集的二手车交易价格的预测结果，20.h5指的是模型参数

一个完整的网络安全扫描系统，可以在此基础上加入最新漏洞特征库，形成优秀的安全评估软件。软件采用Visual C++ 6.0开发，可直接编译运行。

TMC评估系统 Trinamic评估系统 设置 要克隆此存储库，只需使用以下命令以递归方式克隆子模块： git clone --recurse-submodules git@github.com:trinamic/TMC-EvalSystem.git 变更日志 有关详细的变更日志，请参阅提交历史记录。 3.06版：（测试版） 全面的TMC2160支持 Landungsbruecke HW v2.0支持，具有内部HWID检测功能，可用于将来的修订 在FW和IDE中处理内部/外部步骤/目录生成器 各种错误修正 内部优化 版本3.05 ：（已发布） TMC5072-EVAL寄存器访问时的严重错误修复 TMC2160-EVAL校正后的引脚布局 3.02版：（已发布） 重做的芯片寄存器配置机制（在API中实现的通用重置/恢复过程） 更改了寄存器访问权限，以使用统一的掩码/移位宏方法 各种错