CS5801是HDMI2.0b到DP1.4a转换器。CS5801有一个HDMI2.0b输入，最大带宽高达18Gbps。它支持最高分辨率是4k@60Hz。对于DP1.4输出，由4条数据通道组成，支持1.62Gbps、2.7Gbps、5.4Gbps链路速率。内置可选SSC功能可降低EMI影响。

Udacity Capstone项目狗品种分类器 Udacity Capstone项目狗品种分类器 项目概况 提议的问题是对狗和人的图像进行分类，以估计更接近犬的品种。 给定狗的图像，该算法将识别犬的品种的估计值。 如果提供了人像，则代码将识别出类似狗的品种。 从初始数据集中，将存储图像的子集以进行测试，以测量估计的质量。 项目说明 该代码是使用AWS Sagemaker的笔记本实例开发的。 一切都旨在与jupyter实验室环境pytorch_p36一起使用，并利用SageMaker培训和端点功能。 数据集 。 它包含133个品种的狗图像。 。 它包含用于训练面部检测器的名人图像。 目录和文件 haarcascades /：文件夹，其中包含opencv进行面部检测所需的xml文件。 images /：测试笔记本的图像。 lambda /：包含带有lambda功能代码的文件的文件夹。

高级项目 我研究了使用不同的机器学习算法和python来预测英超联赛足球比赛的结果。 这是我高三毕业时作为Goucher大学计算机科学专业的Capstone项目。 我使用whoscored.com的数据，创建了用于预测游戏效果的大多数指标。 我表现最好的算法是Logistic回归模型和Random Forest Regressor（它们的精确度为68％）。 考虑到我只有357个数据点（仅包括108个验证测试集数据点），这给人留下了深刻的印象！ 文件： MyCapstone.ipynb： 该文件是一个jupyter笔记本，其中包含我在数据处理，数据分析和机器学习建模中使用的所有代码。 Table4.csv 这是一个csv文件，其中包含基于whoscored.com数据的数据，我已对其进行处理并将其用于执行预测。

聪明的长袍 CMU ECE 18500 Capstone-智能衣柜 运行此代码将有一些依赖性。 用户界面-我们将Flask用于后端，因此要运行，我们需要pip3 install -U Flask之后，我们将导出FLASK_APP：flask_practice.py 检索器->我们将使用pyserial与arduino pip3 install -U pyserial进行通信 硬件->伺服系统需要能够旋转35kg的衣架

应用数据科学界 这是IBM数据科学专业证书课程的基本项目。

CS5801AN是一款HDMI2.0到EDP转换方案芯片，主要用于HDMI2.0转EDP转接板或者HDMI2.0转HDMI屏驱动板方案设计产品当中。

Android_Capstone又名MyApplication 不知道为什么github不会让我克隆我们已经存在的仓库 项目名为MyApplication，下载后重命名所有文件周围的文件夹

顶石引擎 Capstone是一个反汇编框架，其目标是成为安全社区中进行二进制分析和逆转的最终Disasm引擎。 Capstone由Nguyen Anh Quynh创建，然后由一个小型社区开发和维护，具有一些无与伦比的功能： 支持多种硬件架构：ARM，ARM64（ARMv8），以太坊VM，M68K，Mips，MOS65XX，PPC，Sparc，SystemZ，TMS320C64X，M680X，XCore和X86（包括X86_64）。 具有干净/简单/轻巧/直观的中性API。 提供有关反汇编指令（其他人称为“分解器”）的详细信息。 提供反汇编指令的语义，例如读取和写入的隐式寄存器列表。

Spotify笔记本 这是Spotify的主要内容的Python部分，主要探讨python的数据分析技术和表示样式。 这是创建仪表盘的基础。 归纳法 这是通过名为Spotify.ipynb的文件中的python和jupyter notbook完成的数据可视化和分析 了解类别 内容 “ data.csv”文件包含从Spotify Web API收集的170,000首歌曲，您还可以在其他数据集中找到按艺术家，年份或流派分组的数据。 该数据集由Kaggle用户YamaçEren Ay上传，您可以在这里找到原始数据集 主： id（Spotify生成的轨道的ID） 数值： 声音（范围从0到1） 舞蹈性（范围从0到1） 能量（范围从0到1） duration_ms（整数通常为200k至300​​k） 工具性（范围从0到1） 价（范围从0到1） 受欢迎程度（范围从0到100） 速度（

伸出援手 About the app Helping Hands 是一款应用程序，旨在帮助您识别情绪压力或痛苦。 该应用程序使用由心理学家开发的症状评分系统。 最初开发的评级系统旨在支持心理学家尽快记录患者的心理症状，以便能够为进一步治疗做出有效、标准化的诊断。 在 Helping Hands 的帮助下，您现在可以自己进行评级测试，确定必要的治疗需求，并找到您所在地区的心理心理治疗师。 Tech Stack React React钩子 React路由器 样式组件 Maven MongoDB 莫基托 吉特 码头工人 持续集成/持续交付 JavaScript Java HTML5 CSS3 材质界面 JUnit5 Lombok Adobe Illustrator Setting up the project 克隆这个仓库 安装所有 npm 依赖项： npm install 开