使用Qt Creator（9.0.2、11.0.0）直接加载工程文件（cryptopp880.pro），选择MinGW构建（如需MSVC构建请参考博文）。建议Qt 5.15.2及以上版本，采用Release-x64构建。 已剔除无效代码（测试和验证等），经测试，编译过程正常，输出动态链接库引用正常。 无需再进行其他设置，直接【重新构建】即可。

包括项目管理、项目开发、项目组织过程、质量管理四大部分的100多个标准文档模板。

不想拿低工资？挑战大厂offer，月薪50k，最潇洒的爬虫工程师都在学它，IT入门教程大放送，python基础全套学习资源，远离内耗，有效提升10倍工作效率，IT职场必备技能。 自学python，往往会因为缺乏专业的指导而苦恼，或者一根筋的盯着一本书啃，不仅见效慢，还容易放弃，自学python的有福啦，这套python教程资源非常稀缺，基础知识讲解全面，不要错过这套python基础系统学习教程。学会后你也是职场中的NO.1,不用羡慕别人用python爬文献，爬资源，自己都能搞定。 Python超越Java，成为最受欢迎的语言的原因：1、Python最适用人工智能和大数据的语言，在这个以人工智为趋势的时代，python可以说是掌握了绝对的优势。2、Python拥有着许多优质的文档和丰富的库，对于科学用途的广泛编程任务都是非常用用的。3、Python本身，快速、坚固、可移植、可扩展。4、开源，而且拥有一个健康、活泼且支持度高的社区。数据分析处理方面，Python有很完备的生态环境。“大数据”分析中涉及到的分布式计算、数据可视化、数据库操作等，Python中都有成熟的模块可以选择完成其功能。

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采用窄相关技术和双△相关技术，对BPSK（1）信号和BOC（1，1）信号在不同预相关带宽和不同相关器间隔时的平均加权多径误差包络进行了仿真，提取了多径误差典型值。结果表明，随着相关器间隔的减小，多径误差逐渐减小，但当相关器间隔为0.1个码片时，多径误差的减小已不明显；多径误差并不是随着预相关带宽的增大一直减小，而是有一个最小值。

1.本项目专注于解决出国自驾游特定场景下的交通标志识别问题。借助Kaggle上的丰富交通标志数据集，我们采用了VGG和GoogLeNet等卷积神经网络模型进行训练。通过对网络架构和参数的巧妙调整，致力于提升模型在不同类型交通标志识别方面的准确率。 2.项目运行环境包括：Python 环境、Anaconda环境。 3.项目包括3个模块：数据预处理、模型构建、模型训练及保存。项目使用德国交通标志识别基准数据集(GTSRB)，此数据集包含50000张在各种环境下拍摄的交通标志图像；模型构建包括VGG模型和GoogLeNet模型简化版深度学习模型，MiniGoogLeNet由Inception模块、Downsample模块和卷积模块组成，卷积模块包括卷积层、激活函数和批量归一化；通过随机旋转等方法进行数据增强，选用Adam算法作为优化算法，随着迭代的次数增加降低学习速率，经过尝试，速率设为0.001时效果最好。 4.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/135080491

1.项目利用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency 词频-逆文档频率）检索模型和CNN（卷积神经网络）精排模型构建了一个聊天机器人，旨在实现一个能够进行日常对话和情感陪伴的聊天机器人。 2.项目运行环境：Python环境、TensorFlow 环境和Python包jieba、tqdm、nltk、pyqt5等。 3.项目包括4个模块：数据预处理、模型创建与编译、模型训练及保存、模型生成。数据来源于GitHub开源语料集，下 载地址为: https://github.com/codemayq。在TF-IDF模型中定义的架构为：计算TF-IDF向量，通过倒排表的方式找到与当前输入类似的问题描述，针对候选问题进行余弦相似度计算。模型生成一是通过中控模块调用召回和精排模型；二是通过训练好的召回和精排模型进行语义分类，并且获取输出。 4.准确率评估：测试准确率在90%左右。 5.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/131540115

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