用thinkphp编写的一个程序,主要功能: 一个用php编写的网络课堂系统，网络课堂系统打破了传统的学习模式，学员可以不受时间和地点的限制，只要在有网络的地方，都可以随时随地的学习老师制作的视频课程! 具体的功能为： 前台 会员模块: 学员注册,学员登陆,密码修改,在线支付,购买课程,财务明细 课程模块: 课程分类,课程信息,课程试听 在线支付: 文章中心: 文章分类,文章阅读; 论坛模块: 学习交流; 信息反馈: 广告模块： ........... 后台: 网站管理:网站的一般配置信息... 课程管理:课程分类管理,课程管理,课件管理,试题管理... 文章管理:文章分类管理,文章管理... 点卡管理:点卡账号填加,管理... 用户管理:用户添加,密码重置,账户充值.... 订单管理:查看用户购买课程的订单信息.. ....... 网络教学，打破了传统的教学模式。随时随地 ，不受时间很地点的限制!

钢冶炼数据处理与成分预测 这是一个pytorch深度学习项目，可识别炼钢的数据处理和组件预测。 钢冶炼中生产数据处理与成分预测的火炬深度学习项目 安装 下载部分数据文件'SteelmakingData' 冶炼数据转炉操作数据表下载： 转炉数据： 放置在： (用户文件夹)/SteelmakingData # 用户文件夹 在 Windows下是'C:\Users\(用户名)'，在Linux下是 '/home/(用户名)' 安装Pytorch和其他依赖： # Python 3.8.5 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch conda install ujson pip install visdom opencv-python imgaug scikit-learn joblib 参数

CJSON源码（.h，.c）

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Book-Crossing数据集是网上的Book-Crossing图书社区的278,858个用户对271,379本书进行的评分，包括显式和隐式的评分。这些用户的年龄等人口统计学属性(demographic feature)都以匿名的形式保存并供分析。这个数据集是由Cai-Nicolas Ziegler使用爬虫程序在2004年从Book-Crossing图书社区上采集的,包含三个表。 ①用户信息数据(BX-Users.csv)：用户信息数据展示了用户的基本信息，其数据格式为："User-ID";"Location";"Age" ②书籍信息数据(BX-Books.csv)：数据格式为："ISBN";"Book-Title";"Book-Author";"Year-Of-Publication";"Publisher";"Image-URL-S";"Image-URL-M";"Image-URL-L" ③书籍评分数据(BX-Book-Ratings.csv) User-ID: 用户标识 ISBN: 书籍标识 Book-Rating: 书籍评分，评分如果是明确的，以1-10分表示。未评

YOLO 是一种使用神经网络提供实时对象检测的算法。该算法因其速度和准确性而广受欢迎。它已在各种应用中用于检测交通信号、人员、停车计时器和动物。 YOLO 是“You Only Look Once”一词的缩写。这是一种算法，可以（实时）检测和识别图片中的各种对象。YOLO 中的对象检测是作为歼毁含回归问题完成的，并提供检测到的图像的类别概率。 YOLO 算法余轮采用卷积神经网络 (CNN) 实时检测物体。顾名思义，该算法只需要通过神经网络进行一次前向传播来检测物体。 这意味着整个图像中的预测是在单个算法运行中完成的。CNN 用于同时预测各种类别概率和边界框。 YOLO 算法由各种变体组成。

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Mnist手写数据集，包含训练集与测试集，与博客中深度学习专栏可配套学习使用