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两人一组完成本次面向对象的综合实验： 请参考附件一《图书管理系统》了解具体实验内容；

5页html源码带css作业开源版   

本资源为国科大图像处理课程中的个人所写作业，仅供参考

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基于python实现的BP神经网络手写数字识别模型实验源码+详细注释+数据集+项目说明+实验结果及总结.7z 人工智能 课程作业 手写数字数据集 BP网络模型识别手写数字 反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。反向传播要求有对每个输入值想得到的已知输出，来计算损失函数梯度。因此，它通常被认为是一种监督式学习方法。反向传播要求人工神经元（或“节点”）的激励函数可微。

基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别实验源码+详细注释+数据集+项目说明+实验结果及总结.7z 人工智能课程作业 手写数字识别 数据集 详细注释 好理解 实验结果及总结 基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别实验源码+详细注释+数据集+项目说明+实验结果及总结.7z

统计学期末课程作业_python自定义实现CNN_KNN_NN_SVM网络模型源码+说明文件.zip 【CNN实现】 cnn1.py: LeNet+ReLU; cnn2.py: 在cnn1的基础上加宽全连接层; cnn3.py: 在cnn2的基础上修改卷积核; cnn4.py: 在cnn3的基础上修改卷积核; cnn5.py: 在cnn4的基础上加宽全连接层; cnn6.py: 在cnn3的基础上加宽全连接层; cnn7.py: 在cnn6的基础上加宽全连接层; cnn8.py: 在cnn6的基础上加入Dropout层; 等等 【KNN实现】 knn.py: 标准KNN,k=1,3,5,7,9; 【NN实现】 nn1.py: 784-800-15 (修改激活函数); nn2.py: 784-2500-2000-1500-1000-500-15 (修改激活函数); nn3.py: 在nn2的基础上修改数据预处理方式; 【SVM】 svm.py: 核函数(linear,rbf,poly,sigmoid); 另包含【运行指南】和【最终选择模型】

基于python实现的广度优先遍历搜索(BFS)实验源码+代码详细注释+项目说明+实验结果及总结.7z 广度优先搜索算法（英语：Breadth-First-Search，缩写为BFS），是一种图形搜索算法。简单的说，BFS是从根节点开始，沿着树的宽度遍历树的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。BFS是一种盲目搜索法，目的是系统地展开并检查图中的所有节点，以找寻结果。 BFS会先访问根节点的所有邻居节点，然后再依次访问邻居节点的邻居节点，直到所有节点都访问完毕。在具体的实现中，使用open和closed两个表，open是一个队列，每次对open进行一次出队操作（并放入closed中），并将其邻居节点进行入队操作。直到队列为空时即完成了所有节点的遍历。closed表在遍历树时其实没有用，因为子节点只能从父节点到达。但在进行图的遍历时，一个节点可能会由多个节点到达，所以此时为了防止重复遍历应该每次都检查下一个节点是否已经在closed中了。