stu_manager_sys:学生管理系统

ZXing C ++端口 是/曾经是Java库。 在某个时候，完整的C ++端口/重写已创建并维护在官方的库中。 但是，在撰写本文时，C ++端口已不再维护，并已从官方ZXing存储库中删除。 该项目是从上派生的，以包含C ++项目，但以下情况除外 scons（Python）构建系统已被删除。 删除黑盒测试，因为它们引用了ZXing存储库中的大量测试数据。 添加了适当的版权/许可详细信息（基于ZXing存储库中的详细信息）。 更新了README.md 删除了构建系统，以最大程度地减少维护负担。 如果需要测试和XCode项目（除了自动生成的项目不是CMake），则应创建另一个存储库，并将此存储库引用为子模块。 使用CMake构建 CMake是一个工具，可以生成本机的makefile和工作区。 它与包括Qt Creator和Visual Studio在内的许多IDE很好地集成在

CNN-FaceRec 基于Keras的CNN人脸识别 所需环境 tensorflow-gpu==2.0.0 Keras==2.3.1 h5py==2.10.0 使用方法 文件下载 链接： 提取码：9uea 下载好权重文件放到logs文件夹里 链接： 提取码：w5wu 下载人脸训练集图片face放到data/face/中 链接： 提取码：73uy 下载人脸测试集图像test放到data/test中 运行Face_Rec.py即可实现data/test文件下的人脸识别 训练方法 运行EasyNet_train.py可训练一个简单模型

Retina-Unet 来源： 此代码已经针对Python3进行了优化，数据集下载： 百度网盘数据集下载： 密码：4l7v 有关代码内容讲解，请参见CSDN博客： 基于UNet的眼底图像血管分割实例： 【注意】run_training.py与run_testing.py的实际作用为了让程序在后台运行，如果运行出现错误，可以运行src目录下的训练与预测文件。

CenterNet:Objects as Points目标检测模型在Pytorch当中的实现 目录 性能情况 训练数据集 权值文件名称 测试数据集 输入图片大小 mAP 0.5:0.95 mAP 0.5 VOC07+12 VOC-Test07 512x512 - 77.1 COCO-Train2017 COCO-Val2017 512x512 38.4 56.8 所需环境 torch==1.2.0 注意事项 代码中的centernet_resnet50_voc.pth是使用voc数据集训练的。 代码中的centernet_hourglass_coco.pth是使用coco数据集训练的。 注意不要使用中文标签，文件夹中不要有空格！ 在训练前需要务必在model_data下新建一个txt文档，文档中输入需要分的类，在train.py中将classes_path指向该文件。 文件下载 训练所需的

TSP问题的求解方法 data.C-TSP问题中国34个城市的经纬度。 ga.遗传算法求解TSP问题代码。 TSP问题博文链接： License tsp is published under the MIT License (MIT) License. See the LICENSE file for more.

GoBang 这是简单的五子棋项目。它采用的编程软件是Eclipse。 其中GoBangAI工程采用的是手绘棋盘和棋子的方式。而GoBangAI2则采用了添加棋盘和棋子图片的方法。界面最漂亮的是GoBang3，后期做了不少界面的优化。每一个工程都可以独立运行起来。 实现了人人对战和人机对战两种模式。其中人机对战是采用权值法实现的。 在使用时，需要点击“开始新游戏”的按钮才能在棋盘上下棋。每次重新选择完“人人对战”或“人机对战”的模式之后需要再重新点击一次“开始新游戏”。 需要了解整个项目的实现过程，请参考我的博客： 里面一共有三篇，分别介绍了实现这个项目的全过程和一些细节信息

信息隐藏 这是我在大学三年级期间进行信息隐藏课程的家庭作业。

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