内容概要：该项目为学籍管理项目，主要编程语言为java。 适用人群：已工作或未工作的软件开发人员。 使用场景及目标：适合研究学习使用，以及项目初期快速搭建脚手架。 其他说明：暂无

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基于深度学习的骨骼行为识别项目论文合集。 简单列举如下：（一小部分） 基于二维骨架运动特征向量的行为识别项目 基于图卷积网络的行为识别方法 基于残差时空图卷积网络的3D人体行为识别项目 基于骨骼时序散度特征的人体行为识别算法 多尺度方法结合卷积神经网络的行为识别项目 多模态轻量级图卷积人体骨架行为识别方法 多流卷积神经网络的骨架行为识别项目

matlab指纹定位代码Project_Finger_Water版本1_0 以下最终项目论文是通过数字音频指纹识别和水印技术在音频识别和第二屏幕系统中的应用程序集。该工作基于以下论文： 王立春“一种工业强度的音频搜索算法”，2003年。 Ingemar J. Cox，IEEE高级成员，Joe Kilian，F。Thomson Leighton和Talal Shamoon，IEEE成员；多媒体安全扩频水印，1997年。 我们总体上尝试将最后提到的水印技术的音频数据扩展到音频数据。 代码实现基于以下站点：和 有什么必要 该项目是在Matlab中完全开发的，应该可以在Windows / mac操作系统中使用。但是，重要的是： -Matlab版本至少为R2017a或更高版本，因为它支持使用simulink对所有android设备进行编程。 -安装适用于Android设备的Simulink支持软件包：在matlab中的“添加附件”选项中进行搜索。 原型系统说明 创建了一个歌曲数据库来识别一条可能与此数据库中的歌曲匹配的曲目，该曲目位于服务器优先的设备中。 确定了最适合剪辑的指纹特征的歌曲，然后继

1、钢琴软件的app软件 2、实现各种琴谱的选择，根据用户按键发出声音，录制弹奏的乐曲，音频播放，视频播放等功能。 3、实现C/S架构，采用json解析数据 4、美观的界面，温和的主题颜色 5、适合于毕业生以及开发工作者参考 6、使用MVC+三层架构搭建服务端，mysql数据库存储数据信息 7.采用jdk1.8以上，Android9.0以上，AndroidStudio开发软件，Mysql数据库环境开发

网络编程项目：论文管理系统（基于tcp传输、并发服务器、sqlite数据库等） c语言开发 linux操作系统 项目描述：该项目是实现论文上传下载功能(通过使用)，并通过数据库创建表，留下记录。 服务端是使用并发服务器，接收到客户端上传的文件后，创建一个数据库表，把上传记录，记录在表中。根据客户端的的需求，进行文件发送和接收。 客户端用户可以在登陆界面输入的账号和密码获取不同权限（管理员权限，和普通权限两种）。 管理员能够查看服务端所有论文，和上传者的信息，按照上传的先后顺序排序打印信息，可以上传和下载论文，并且创建(如果存在数据库文件就打开，否则创建数据库文件)一个数据表，根据用户登陆，上传和下载文件的记录。还可以创建新的普通用户。 普通权限客户端只能查看自己上传的论文信息和上传下载服务器论文。根据用户登陆，创建一个表，显示上传和下载文件的记录。 服务端编译执行：直接make ->然后运行./main 客户端编译编译执行：在第一层文件夹 make -> cd bin -> ./main 客户端要上传和下载的文件，放在bin目录中 客户端用户账号和密码如下：

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使用R的集成方法 ######我已经完成了关于集成方法的个人项目（论文）。 首先，我对不同的集成方法进行了背景研究，然后在基础机器学习算法上实现了Boosting，AdaBoost，Bagging和随机森林技术。 我使用了提升方法来提高弱小的学习者（如决策树桩）的性能。 为决策树（包括回归和分类问题）和KNN分类器实施装袋。 将随机森林用作分类树。 我已经在使用不同阈值的逻辑回归算法上实现了一种特殊的增强算法，称为“ AdaBoost”。 然后绘制不同的图形，例如错误率与增强，装袋和随机森林迭代的关系。 比较装袋与提振的结果。 在应用集成方法之前和应用集成方法之后，分析了分类器的性能。 使用了诸如交叉验证，MSE，PRSS，ROC曲线，混淆矩阵和袋外误差估计之类的不同模型评估技术来评估集成技术的性能。