原理图编辑、封装、修改元件、复合分层电路图、生产网表、快捷操作等。

利用ViT模型实现图像分类，本项目具有强大的泛化能力，可以实现任何图像分类任务，只需要修改数据集和类别数目参数。这里采用的是开源的“猫狗大战”数据集，实现猫狗分类。 本项目适用于Transformer初学者，通过该实践项目可以对于ViT模型的原理和结构有清晰地认识，并且可以学会在具体项目中如何运用ViT模型。本项目代码逻辑结构清晰，通俗易懂，适用于任何基础的学习者，是入门深度学习和了解Transformer注意力机制在计算机视觉中运用的绝佳项目。

深度学习图像分类数据集 脑PET图像分析和疾病预测挑战赛%2F脑PET图像分析和疾病预测初赛数据 可以用来训练自己的模型

主要语言：TypeScript 项目分类：[AI] 项目标签：[深度学习] [图像工具箱] 推荐理由：一个支持拖拽屏幕截图并将其转换为干净的HTML/Tailwind/JS代码。这个工具可以帮助开发者快速地将设计图转化为可用的前端代码，提高开发效率。

水果分类数据集，包括apple、banana、grape、orange、pear五个类别，并含有分类标签

基于粒子群算法(PSO)优化门控循环单元(PSO-GRU)的时间序列预测。 优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数，要求2020及以上版本。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

学习笔记：层次分析法（AHP）

本项目基于朴素贝叶斯和SVM 分类模型，通过对垃圾邮件和正常邮件的数据训练，进行相关词汇词频的统计分析，实现垃圾邮件的识别功能。本项目包括3个模块：数据模块、模型构建、附加功能。需要Python 3.6 及以上配置，在Windows 环境下载Anaconda 完成Python 所需的配置，也可以下载虚拟机在Linux 环境下运行代码。从github 网站下载与python PIL 库配搭使用的文字引擎pytesseract，将PIL 文件夹里的.py 文件，改为相应pytesseract.exe 路径。注册百度云账号，分别建立图像文字识别和图像识别的小程序。

哔哩哔哩上的ansys课程张老师配套，主要是机械，额，本人也在学习，只是搬用工，咱也不需要啥收益。

c#DoubleBuffer画图，适用于学习双缓存画图的同学，Form1.cs，Form1.Designer.cs Program.cs AssemblyInfo.cs Settings.Designer.cs