[实习项目]基于Python-Flask的在线图书管理系统

QuobileNet 正在进行中的基于MobileNetV2的混合量子经典对象检测器。 当前，它修改了一个简单的自制CNN模型，该模型的经典版本使用数据集中的和9在3类分类问题上达到了99.60％的准确性。 我们用一个量子当量替换了4个卷积层之一：“量子卷积”层。 有关如何运行的更多信息和说明，请参见下文。 介绍 该项目旨在创建流行的物体检测网络的混合模型。 的主要重点是与 （以及可能 ）的特征提取主链。 目标是引入量子层并测量各种性能统计数据，例如平均平均精度（mAP）和达到可比的损耗值所需的历元数。 重点关注的主要层是卷积层。 通过对人中引入的原始量子层模型进行修改 和在PennyLane上找到的，构建了一个定制的量子卷积层，该层将任何内核大小和输出层深度作为参数，自动确定所需的正确量子位数，并使用量子输出适当的特征图电路为基础。 当前的计划是用定制的量子卷积层代替Retina

程序中详细介绍博客专栏地址：https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/134043042。 01_raw_model.py：trimesh可视化原始示例模型。 02_top_view.py：三维模型俯视图投影。 03_left_view.py：三维模型左视图投影。 04_left_rotate.py：使用open3d根据旋转操作获取投影矩阵，以左视图为例。 05_left_vector.py：根据相机朝向向量获取投影矩阵，以左视图为例。 model.obj：示例模型的obj文件。

将Python环境由Python3.7更换为Python3.8 匹配文档：https://blog.csdn.net/m0_51197424/article/details/124975220

b站全称哔哩哔哩,是中国最大的ACG动漫网站，也是中国目前事实上最大的线上宅文化社区。 其中动漫通常以一个季度播出，因而被称为番剧。涉及题材范围广，有奇幻，日常，战斗等。一部番剧上线后，在一段时间内追番人数将上升并维持在某个值内，因此追番人数能够反应观看人数。观看后观众可进行打分，范围在0到10之间，打分分数将作为评价一部番剧重要的依据。分析历年动漫数据，可以了解到b站ACG和动漫文化发展状况 本资源主要爬取总榜获得各个动漫粗略信息以及直达链接，再访问每个动漫对应链接获取详细信息。 资源中包含了爬虫代码、数据处理代码、数据分析代码，也包含了爬取数据集、可视化结果图，同时资源中也提供了一个对本项目进行简单介绍的readme文件，其中包含了对爬虫细节以及数据处理、数据分析、数据可视化的详细介绍。 本资源可以作为python爬虫入门的参考资源进行学习。

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。

一些经典的、Python语言开发的好看的可视化大屏看板代码合集。效果很不错的。 从matplotlib到seaborn，以及pyecharts的代码都有。可视化大屏看板代码以pyecharts为主。很值得推荐。

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基于python的人脸识别考勤管理系统开题报告.doc

这个资源是一个包含了使用 PyTorch 实现的11种常见在线强化学习算法的代码集合。每个算法都有独立的文件夹，可以单独运行并测试相应算法在不同环境中的性能。以下是资源中包含的算法： 1、Q-learning 2、SARSA 3、DQN (Deep Q-Network) 4、Double-DQN 5、Dueling-DQN 6、PG (Policy Gradient) 7、AC (Actor-Critic) 8、PPO (Proximal Policy Optimization) 9、DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) 10、TD3 (Twin Delayed DDPG) 11、SAC (Soft Actor-Critic)