详细介绍： 　　一、基于scratch3.0的少儿编程在线模式，开启在线教学获客方式，体验有温度、有人情味的系统，解决编程培训机构线上业务的需求。 　　二、基于scratch3.0版本开发，平台采用THINKPHP5、VUE.js相结合 　　三、创新、丰富的商业系统。彩纸屋编程系统为培训企业提供一站式服务，从全终端建站到全网推广。给你最新体验!创新的商业模式，功能多，覆盖广。 　　四、性价比高，从全终端、全能型网站，尽在掌握。 　　五、家校沟通，作业作品实时批改推送，手机端PC端同步编程，引流、互动、营销一步到位。方便管理层，加快成交进度 　　六、应用范围广。专注于培训机构营销、平台之间的合作，支持网络多加公司，多人联网系统工作，更高效，更快捷。 　　七、权限分配和角色管理。灵活设置每一位成员的权限，角色不同分配管理层面。与各个角色无缝对接，获取海量用户，迅速进入盈利阶段。 环境推荐： 　　PHP = 7.0 　　Msyql = 5.6 　　Redis 　　Linux CentOS >= 8.5 　　WEB SERVER : Nginx

清华大学李军中文褒贬义词典：该资源共包含两个文件，一个为褒义一个为贬义。 该词典共包含褒义词5568个和贬义词4470个。

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼

python yolov5 训练数据集 无人机航拍数据集合 人工智能 深度学习 目标检测 目标识别

共4000+数据集，已划分好训练验证测试集，YOLO格式，可直接训练

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）

Beginning C++ Through Game Programming, Third Edition!!!

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