基于微信小程序的健康菜谱(毕业设计,包括数据库,源码,教程).zip
2024-04-14 19:52:42 5.52MB
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leetcode题库 description 数据结构和算法基础知识学习和总结。 Introduction 此项目是自己在准备找工作的时候,借助leetcode上的题目,对数据结构和算法的基础内容复习总结的。 基于Gitbook所写,代码实现使用C++语言。并且整个文档可以在上下载,文档中代码都是在Leetcode上经过测试并且顺利Accepted。Github上还上传了所有的代码,项目见。 常用的数据结构总结如下(个人总结,如有不对之处请指教): 数据结构是工具,算法是通过合适的工具解决特定问题的方法。也就是说,学习算法之前,最起码得了解那些常用的数据结构,了解它们的特性和缺陷。 注:第一部分C++基础部分的代码都在VC16.0(VS2019)或GCC(Clion2020)上测试过。有代码示例的地方,如果没有说明具体的平台,说明在两个平台上的支持是一样的,不一样的地方都会有说明。 推荐的刷题顺序:二叉树—>线性表—>排序算法—>死磕二叉树—>动态规划—>滑动窗口—>回溯法—>其他类型(顺序随意)。一定要先刷二叉树,先刷二叉树,先刷二叉树,重要的事情说三遍。。。 (说一下本人的复习情况
2024-04-13 20:43:24 6.78MB 系统开源
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基于opencv与机器学习的摄像头实时识别数字,包括完整代码、数据集和训练好的模型。识别准确率高达95%!!代码注释详细,方便理解!代码可以直接运行使用,没有门槛。
2024-04-13 19:52:48 68.25MB opencv 机器学习 数据集 数字识别
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等值线等值面功能实现.使用技术包括Java+Geotools+WContour+Openlayers.包括整套开发示例代码及其相关jar包,下载即可使用。
2024-04-12 19:41:50 88MB java geotools wcontour openlayers
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小程序毕业设计,小程序课程设计,含有代码注释,新手也可看懂。毕业设计、期末大作业、课程设计、高分必看,下载下来,简单部署,就可以使用。 包含:项目源码、数据库脚本、软件工具等,该项目可以作为毕设、课程设计使用,前后端代码都在里面。 该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷,具有很高的实际应用价值。 项目都经过严格调试,确保可以运行!可以放心下载 1. 技术组成 前端: 小程序 后台框架:SSM/SpringBoot(如果有的话) 开发环境:idea,微信开发者工具 数据库:MySql(建议用 5.7 版本,8.0 有时候会有坑) 数据库可视化工具:使用 Navicat 部署环境:Tomcat(建议用 7.x 或者 8.x 版本),maven
2024-04-11 15:00:48 32.07MB 小程序毕业设计 Java毕业设计
小程序毕业设计,小程序课程设计,含有代码注释,新手也可看懂。毕业设计、期末大作业、课程设计、高分必看,下载下来,简单部署,就可以使用。 包含:项目源码、数据库脚本、软件工具等,该项目可以作为毕设、课程设计使用,前后端代码都在里面。 该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷,具有很高的实际应用价值。 项目都经过严格调试,确保可以运行!可以放心下载 1. 技术组成 前端: 小程序 后台框架:SSM/SpringBoot(如果有的话) 开发环境:idea,微信开发者工具 数据库:MySql(建议用 5.7 版本,8.0 有时候会有坑) 数据库可视化工具:使用 Navicat 部署环境:Tomcat(建议用 7.x 或者 8.x 版本),maven
2024-04-11 09:24:22 32.07MB 微信小程序 小程序源码 毕业设计
用python3实现基于深度学习的AI人脸识别系统,脚本可以直接运行(包括源码文件、数据文件) 用到技术:Flask + OpenCV-Python + Keras + Sklearn 压缩包中包括:照片样本采集源码、深度学习和训练源码、人脸识别相关源码、Flask实现人脸识别接口等。 通过浏览器上传图片,或者打开摄像头即可识别。
2024-04-08 15:09:37 147.6MB 深度学习 人工智能 python3
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chatbot_simbert 检索类型的微信聊天机器人/问答系统,通过API异步通信,实现在微信上交互,可以查询天气、重复问句识别等情况;本项目包括模型和工程化部署一体化。用到SimBert等模型。 描述 各位可以根据自己的需求部署或修改: 问答库如果是任务型的,就是一个任务型聊天机器人,如果闲聊的问答库,那就是闲聊型聊天机器人; 后续也可以添加意图,用来用意图识别的匹配;也可以添加个知识图谱的API... 总之可以添加的模块很多,扩展性非常强大。 品尝方式(使用说明) 准备: 环境准备:安装requirement中的依赖包 下载模型,并放置在code/1.retrieve_match/3.simbert_match/config路径下: simbert模型: 启动: 1、 启动code/2.API_serve/KG_service.py 2、 启动code/3.wx_project/c
2024-04-07 10:07:55 1.23MB Python
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本人前几天手贱,升级了zendstudio。结果提示输入注册码,悲催的下了破解文件、注册码。但是作为一个新用户,根本不知道具体步骤。几经周转,刚破解成功。把资源和使用说明都上传给各位网友。希望节约各位时间。
2024-04-04 11:11:40 977KB zendstudio11
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