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4.1 系统模块总体设计 基于Python技术的信息加密解密平台主要是前台管理类型的系统，但前台和后台独立存在但又相辅相成，前后台访问的是同一个数据库，但是所访问的数据库对象不同。 1．前台系统功能模块分为 （1）系统信息展示模块：展示网站中所有的系统信息，比如查看当前用户数、总算法数，当前服务器的所有信息。 （2）在线加密模块：使用各种精密的算法对信息进行加密或解密。 （3）用户管理模块：管理员可以对系统内所有的用户进行维护和管理，还可以新增用户和删除用户。 （4）退出功能：用户通过右上角的退出按钮进行账户注销处理。 （5）信息查看模块：可以查看自己信息加密机密的历史信息。 系统前台用户功能结构图如图4-1所示。 图4-1　系统前台用户功能结构图 2．后台系统功能模块分为 （1）算法管理模块：管理员按照各种加密算法的规则，可以对算法信息进行相关处理。 （2）用户管理模块：管理员可以对会员信息进行维护。 （3）系统信息管理模块：可以修改网站首页的系统信息。 具体后台管理模块图如下所示： 4.2 数据库设计 对于任何一个商务平台来说，为了保障用户大量数据的处理需求，必须使用专

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使用Yelp评论进行情感分类python程序源代码TSNE和PCA探索单词表示LSTM模型LinearSVC,BernoulliNB,MLPClassifier 情感分类情感分类是情感分类的项目。（以Yelp审查为输入）资料资源什么是新的3.1探索其他数字特征（而不是仅文本）利用“有用”信息（由yelp提供的属性）进行weighted samples实验使用“均值”处理缺失值2.4伯特转移学习建立和调整bert模型。可视化数据分配2.3改变表达句子向量的方式建立和调整LSTM模型。2.2建立和调整LinearSVC模型。建立和调整BernoulliNB模型。建立和调整MLPClassifier模型。建立和调整LogisticRegression模型。建立和调整DecisionTree模型。2.1使用W2F创建情感分类训练word representation模型使用TSNE和PCA探索单词表示1.1使用tf-idf创建情感分类建立和调整LinearSVC模型。 使用Yelp评论进行情感分类python程序源代码TSNE和PCA探索单词表示LSTM模型LinearSVC,B.zi

图像预处理：对输入的仪表图像进行灰度化预处理，以提高后续图像识别算法的准确性。 仪表区域定位：基于FLANN的匹配器进行模版匹配，将仪表在图像中的位置进行定位并提取出来。 指针识别：采用Kmeans算法把图像进行二值化分割，同时只保留内切圆部分，采用旋转虚拟直线法获取指针在表盘的角度。 读数：根据得到的指针角度通过标定的刻度、圆心数据，采用圆心角计算法读出当前仪表刻度

YOLO txt格式的船舶识别数据集，图片数量5000，标签共有10类，类别：['BULK CARRIER', 'CONTAINER SHIP', 'GENERAL CARGO', 'OIL PRODUCTS TANKER', 'PASSENGERS SHIP', 'TANKER', 'TRAWLER', 'TUG', 'VEHICLES CARRIER', 'YACHT']。

python课程设计、大作业爬虫，爬取某博客的网站的信息，并写了一个UI界面展示

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资源包含文件：设计报告word+源码及数据 Image Caption即我们常说的看图说话：给定一张图片，生成该图片对应的自然语言描述。 该任务涉及到了图像与自然语言两个模态，然而图像空间与自然语言空间本就十分庞大，并且两者之间存在巨大的语义鸿沟。 如何将两个庞大的语义空间进行对齐，这是该任务的重点。本项目对ClipCap: CLIP Prefix for Image Captioning 论文进行介绍，并且对论文在Flickr30k中文数据集上进行实验复现和效果展示。 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/125617468