(免费)基于SpringBoot+Vue的在线教育平台设计与实现
2024-04-11 18:15:47 286.07MB spring boot spring boot
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这个是完整源码 SpringBoot+mybatis 实现 基于SpringBoot实现商城系统(仿天猫) 毕业设计 源码+sql脚本+文档+PPT 完整源码 数据库是mysql
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实现lzss压缩/解压算法 跨平台,可移植到单片机及ARM上
2024-04-11 15:33:35 7KB lzss
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CRC32C 新的文件格式作者应考虑 。 该代码的初始版本是从中提取的, 是稳定的键值存储,已在Google上广泛使用。 该项目在一个伞下收集了一些CRC32C实现,并根据主机的硬件功能将其分发给合适的实现。 CRC32C被指定为使用的iSCSI多项式的CRC。 多项式由G. Castagnoli,S。Braeuer和M.Herrmann引入。 CRC32C用于Btrfs,ext4,Ceph和leveldb等软件中。 用法 # include " crc32c/crc32c.h " int main () { const std:: uint8_t buffer[] = { 0 , 0 , 0 , 0 }; std:: uint32_t result; // Process a raw buffer. result = crc32c::Crc32c (buffer,
2024-04-11 15:14:28 44KB
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 本文采用高压大带宽MOSFET运放PA92和高精度运放OP07设计了一种基于电压控制型的可动态压电陶瓷驱动电源。该驱动电源由放大电路、功率放大电路、过流保护电路和负反馈环节组成。克服了目前常用的压电陶瓷驱动电源所存在的成本高、驱动能力不足、静态纹波大等缺点。最后对实际电路的各项性能进行了测试和分析,结果表明:该电路具有良好的动态和静态性能,能够很好的满足驱动压电微位移平台的要求。
2024-04-11 11:12:01 560KB
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yolov8 基于yolov8的FPS游戏自瞄软件 实现基本的自瞄功能等。 基于yolov8的FPS游戏自瞄软件 实现基本的自瞄功能等。 基于yolov8的FPS游戏自瞄软件 实现基本的自瞄功能等。 基于yolov8的FPS游戏自瞄软件 实现基本的自瞄功能等。
2024-04-11 11:01:35 2.08MB 人工智能
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利用Nginx进行分布式部署,并使用redis实现session共享,https://blog.csdn.net/qq_34742298/article/details/80857173
2024-04-11 10:38:08 81KB session共享 负载均衡 Nginx Spring
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大多数CompactRIO模块和R系列设备上的DIO线是单端3.3V TTL,而RS-422和RS-485是差分电压信号。要拥有真正的RS-422 / RS-485接口,您将需要在FPGA卡和RS-422 / RS-485设备之间添加一个信号转换器。
2024-04-11 10:27:09 401KB
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课堂专注度及考试作弊系统、课堂动态点名,情绪识别、表情识别和人脸识别结合 转头(probe)+低头(peep)+传递物品(passing) 课堂专注度+表情识别 侧面的传递物品识别 **人脸识别**:dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat - detection_system/face_recog/weights **人脸对齐**:shape_predictor_68_face_landmarks.dat - detection_system/face_recog/weights **作弊动作分类器**:cheating_detector_rfc_kp.pkl ## 使用 ### 运行setup.py安装必要内容 ## 使用 ### 运行setup.py安装必要内容 ```shell python setup.py build develop ``` [windows上安装scipy1.1.0可能会遇到的问题](https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose/issues/722) ### 运行
2024-04-11 09:11:37 105.52MB 深度学习 python 毕业设计 人脸识别
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基于深度学习与词嵌入的情感分析系统设计与实现【毕业设计源码+答辩PPT+论文】 1、研究目的 针对文本进行句子和段落级的情感倾向性分析,利用算法来判断句子的情感色彩。研究的目标在于提高情感分析算法的准确性,不断学习,不断提高和优化算法。在实际数据集上的进行模型训练与调优,并对模型进行简单的封装和部署。 2、研究方法 主要使用基于深度学习的方法,数据集采用论文常用的 IMDB 数据集,旨在提高最终设计模型的准确性。本文尝试吸收其他深度学习模型优点,自己设计了 7 个深度学习模型。本文主要创新点在于,利用模型集成融合里的堆叠法的思想,实现了 3 个树形的传统机器学习算法与 7个深度学习模型的集成。 3、研究结论 在第一个IMDB数据集上经过AUC评分,计算重合的面积, 可以达到95.97%分,排名能达到前15%。 在第二个twitter数据集上经过F1 Score的评分方法,得到了 0.7131280389的分数,排名196/614,30%左右。
2024-04-10 23:58:02 3.79MB 毕业设计 深度学习 情感分析 论文
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