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立志在线学习系统，是基于java+vue开发的在线教育平台，将开发PC、小程序、手机端，集成RABC权限+在线考试+文档预览+视频播放+代码生成器等功能。目标是基于此项目可以巩固学习spring boot、vue、Mybatis等技术，欢迎star哟~~ 一、技术架构 版本控制：git 依赖管理：maven 接口文档：Swagger 权限验证：Spring Security 数据库：MySql、Druid连接池 数据访问层：Mybatis、Mybatis-Plus 3.1.0 框架：Spring Boot 2.2.6.RELEASE、Spring Cloud Hoxton.SR6、Spring Cloud Alibaba 2.2.0.RELEASE 工具类：commons-lang3、lombok、hutool工具类、swagger、jwt、oshi-core（系统监控框架）、UserAg

SpringBoot--课程在线学习系统--毕业设计/毕设/课程资源/视频

matlab代码设置参数范围迪普考夫曼 神经网络学习库普曼特征函数 Bethany Lusch，J。Nathan Kutz和Steven L.Brunton撰写的论文代码 运行代码： 克隆存储库。 在数据目录中，通过在Matlab中运行DiscreteSpectrumExample，Pendulum，FluidFlowOnAttractor和/或FluidFlowBox来重新创建所需的数据集。 （或通过电子邮件询问数据集） 返回主目录，使用python运行所需的实验。 有关运行Python实验的注意事项： 建议使用GPU，但不是必需的。 该代码可以在GPU或CPU上运行，而无需进行任何更改。 本文包含四个数据集的结果。 这些是运行脚本进行随机参数搜索（DiscreteSpectrumExampleExperiment.py，PendulumExperiment.py，FluidFlowOnAttractorExperiment.py和FluidFlowBoxExperiment.py）的最佳结果。 要使用产生论文结果的特定参数而不是进行参数搜索来训练网络，请运行DiscreteSpec

KDD99入侵检测数据为网络上注明的 训练数据集合，数据特征共计41种特征，41种特征分为4个大类。本算法基于微软的LightGBM实现，实现简练。包括了从数据处理到训练模块到预测的全过程，准确率极高

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在众多数据结构当中，线性表是最简单、也是最基本的一个。线性表按存储结构分，可 分为顺序表和链表，它们各有特色。本程序主要目的在于帮助同学熟练掌握线性表的基本 操作在顺序存储结构上的实现，顺序表的优点是可以实现随机存取，用数组对其进行定义， 主要操作时针对数组下标的运算。本实验相对比较简单，通过本实验，对顺序表基本操作及 其组合应用的演练，加深对线性表顺序存储方法及其基本操作的理解，为以后进一步学习更 复杂的数据结构打下基础。

ROS2官网教程学习笔记理解ROS2参数服务器篇背景准备条件学习内容1. 运行节点2. ros2 param list3. ros2 param get4. ros2 param set5. ros2 param dump6. Load parameter file总结 学习目标：了解如何获得、设置、保存修改参数 背景 参数是节点的配置参数值。你可以认为参数是节点配置的一部分。参数为整数，浮点数，布尔值，字符串和列表。在ROS2中，每个节点都有自己的参数。所有参数都是可动态重新配置的，并且是基于ROS2服务构建的。 准备条件 需要Turtlesim 学习内容 1. 运行节点 和之前一样启动两个

Python是一种高级、通用、解释型的编程语言，由Guido van Rossum于1989年发起，1991年正式发布。Python以简洁而清晰的语法著称，强调代码的可读性和易于维护。以下是Python的一些主要特点和优势： 易学易用： Python的语法设计简单直观，更接近自然语言，使初学者更容易上手。这种易学易用的特性促使了Python在教育领域和初学者中的广泛应用。 高级语言： Python是一种高级编程语言，提供了自动内存管理（垃圾回收）等功能，减轻了程序员的负担，同时具有动态类型和面向对象的特性。 跨平台性： Python具有很好的跨平台性，可以在多个操作系统上运行，包括Windows、Linux、macOS等，使得开发的代码可以轻松迁移。 丰富的标准库： Python内置了大量的模块和库，涵盖了文件操作、网络编程、数据库访问等各个方面。这些标准库使得开发者能够快速构建功能丰富的应用程序。 开源： Python是开源的，任何人都可以免费使用并查看源代码。这种开放性促进了Python社区的发展，使得有大量的第三方库和框架可供使用。 强大的社区支持： Python拥有庞大而活跃的开发社区，这使得开发者可以轻松获取帮助、分享经验，并参与到Python的发展中。 适用于多个领域： Python在各种领域都有广泛的应用，包括Web开发、数据科学、人工智能、自动化测试、网络编程等。特别是在数据科学和人工智能领域，Python成为了主流的编程语言之一。 支持面向对象编程： Python支持面向对象编程，允许开发者使用类和对象的概念，提高了代码的重用性和可维护性。