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深度学习大作业文本分类任务源代码。 使用说明如下： Baselines baseline运行方法：运行 codes/baselines/run.py ， 用 --model参数指定需要运行的模型（必选），用 --dataset 参数指定数据集（可选，默认为AGNews） baseline中各模型的超参数设置见各模型定义文件中 预训练参数下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1wqxUAA4LpE3LIgF3kP-6QQ 提取码：gaw3 下载后放入 codes/baselines/pre_trained 中即可 数据集： 中文数据集，原作者从THUCNews中抽取的20万条新闻标题。一共10个类别，每类2万条。 类别：财经、房产、股票、教育、科技、社会、时政、体育、游戏、娱乐。 英文数据集，来自文本分类经典数据集AG News，包含新闻的标题、内容和标签。使用中对数据进行了简单处理，将标题和内容进行了拼接作为一列，并将训练数据划分为了训练集和验证集。一共4个类别，每类13900条。 类别：世界、体育、商业、科技。

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计算机考研机试攻略 - 高分篇 第一章 从零开始 1.1 机试分析 1.2 IDE的选择与测评结果 1.3 DreamJudge的使用 1.4 输入输出技巧 1.5 头文件技巧 1.6 数组使用技巧 1.7 审时度势 — 复杂度与是否可做 1.8 C++ STL的使用 1.9 多组输入的问题 第二章 入门经典 2.1 简单模拟 2.2 进制转换类问题 2.3 排版类问题 2.4 日期类问题 2.5 字符串类问题 2.6 排序类问题 2.7 查找类问题 2.8 贪心类问题 2.9 链表类问题 第三章 数学 3.1 同模余定理 3.2 最大公约数（GCD） 3.3 最小公倍数（LCM） 3.4 斐波那契数列 3.5 素数判定 3.6 素数筛选 3.7 分解素因数 3.8 二分快速幂 3.9 常见数学公式总结 3.10 规律神器OEIS 第四章 高精度问题 4.1 python解法 4.2 java解法 4.3 C/C++解法 第五章 数据结构 5.1 栈的应用 5.2 哈夫曼树 5.3 二叉树 5.4 二叉排序树 5.5 hash算法 5.6 前缀树 第六章 搜索 6.1 暴力

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近两年来，受疫情影响，很多学校的课程都采用了线上授课的方式。理所当然，最后的考试也采用的是线上考试的方式。考试管理系统，正迎合了当前疫情线上教学形式的需求，教师账号登录后可以出考卷，设置试题，然后发布考卷。学生账号登录后选择试卷进行答题，答题完成后点击交卷，系统会自动计算最终成绩，每位学生可以查看自己的考试成绩记录。教师也可以查看每位学生的历史成绩。 本案例综合运用了activity、sqlite数据库、handler消息机制、adapter、自定义布局等知识，UI设计是一大亮点。 项目结构和运行演示可以查看相应博客介绍：https://blog.csdn.net/qq_42257666/article/details/125011807

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人工智能技术基于flask框架的手写数字识别系统源码+实现手册+项目文档+汇报ppt。 文档的latex代码 :sunglasses: 2.flask框架的代码(三种模型打包好了，在框架中直接加载使用) :sunglasses: 3.手写数字识别的代码(sklearn的决策树和svm模型，pytorch的ANN模型):sunglasses: 软件架构 用pytorch得到ANN模型 SVM和决策树模型我们是通过sklearn得到的 然后模型打包，在flask框架中使用(页面编写也比较精彩！) 安装教程 也许看一下实现手册可以帮助到你！