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用python内置数据库sqite3和TK界面实现图书管理器
随着信息时代的发展,图书管理系统作为图书馆和学校重要的信息管理工具,面临着信息化需求和服务质量的提升。本选题旨在设计一套高效的图书管理系统,以满足日益增长的图书管理需求。
2024-05-30 11:48:16
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python
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电机气隙磁密FFT分析处理
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2024-05-30 11:34:20
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maxwell
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python
matlab
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Python编写的股票行情分析软件,界面采用Pyqt
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2024-05-29 20:06:24
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python
pyqt
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支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf
svm支持向量机python代码 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf
2024-05-29 17:17:50
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支持向量机
python
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毕业设计-基于python信息加密解密网站毕业设计与实现(源码+数据库+演示视频)
4.1 系统模块总体设计 基于Python技术的信息加密解密平台主要是前台管理类型的系统,但前台和后台独立存在但又相辅相成,前后台访问的是同一个数据库,但是所访问的数据库对象不同。 1.前台系统功能模块分为 (1)系统信息展示模块:展示网站中所有的系统信息,比如查看当前用户数、总算法数,当前服务器的所有信息。 (2)在线加密模块:使用各种精密的算法对信息进行加密或解密。 (3)用户管理模块:管理员可以对系统内所有的用户进行维护和管理,还可以新增用户和删除用户。 (4)退出功能:用户通过右上角的退出按钮进行账户注销处理。 (5)信息查看模块:可以查看自己信息加密机密的历史信息。 系统前台用户功能结构图如图4-1所示。 图4-1 系统前台用户功能结构图 2.后台系统功能模块分为 (1)算法管理模块:管理员按照各种加密算法的规则,可以对算法信息进行相关处理。 (2)用户管理模块:管理员可以对会员信息进行维护。 (3)系统信息管理模块:可以修改网站首页的系统信息。 具体后台管理模块图如下所示: 4.2 数据库设计 对于任何一个商务平台来说,为了保障用户大量数据的处理需求,必须使用专
2024-05-29 16:06:42
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毕业设计
python
基于Python + Django 的密码自助平台项目(完整代码)
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2024-05-28 22:27:45
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python
Django
Python-雪浪制造AI挑战赛视觉计算辅助良品检测testa952testb953
雪浪制造AI挑战赛—视觉计算辅助良品检测 test_a 952 test_b 953
2024-05-28 21:08:48
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Python开发-机器学习
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使用Yelp评论进行情感分类python程序源代码TSNE和PCA探索单词表示LSTM模型LinearSVC,Bernoulli
使用Yelp评论进行情感分类python程序源代码TSNE和PCA探索单词表示LSTM模型LinearSVC,BernoulliNB,MLPClassifier 情感分类情感分类是情感分类的项目。(以Yelp审查为输入)资料资源什么是新的3.1探索其他数字特征(而不是仅文本)利用“有用”信息(由yelp提供的属性)进行weighted samples实验使用“均值”处理缺失值2.4伯特转移学习建立和调整bert模型。可视化数据分配2.3改变表达句子向量的方式建立和调整LSTM模型。2.2建立和调整LinearSVC模型。建立和调整BernoulliNB模型。建立和调整MLPClassifier模型。建立和调整LogisticRegression模型。建立和调整DecisionTree模型。2.1使用W2F创建情感分类训练word representation模型使用TSNE和PCA探索单词表示1.1使用tf-idf创建情感分类建立和调整LinearSVC模型。 使用Yelp评论进行情感分类python程序源代码TSNE和PCA探索单词表示LSTM模型LinearSVC,B.zi
2024-05-28 20:19:57
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python
lstm
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python基于opencv的传统指针式仪表读数
图像预处理:对输入的仪表图像进行灰度化预处理,以提高后续图像识别算法的准确性。 仪表区域定位:基于FLANN的匹配器进行模版匹配,将仪表在图像中的位置进行定位并提取出来。 指针识别:采用Kmeans算法把图像进行二值化分割,同时只保留内切圆部分,采用旋转虚拟直线法获取指针在表盘的角度。 读数:根据得到的指针角度通过标定的刻度、圆心数据,采用圆心角计算法读出当前仪表刻度
2024-05-28 19:03:01
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opencv
python
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YOLO船舶识别数据集
YOLO txt格式的船舶识别数据集,图片数量5000,标签共有10类,类别:['BULK CARRIER', 'CONTAINER SHIP', 'GENERAL CARGO', 'OIL PRODUCTS TANKER', 'PASSENGERS SHIP', 'TANKER', 'TRAWLER', 'TUG', 'VEHICLES CARRIER', 'YACHT']。
2024-05-28 18:14:26
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数据集
YOLO
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