乳腺肿瘤计算机辅助诊断(CAD)系统在医学检测和诊断中的应用日益重要。为了区分核磁共振图像(MRI)中肿瘤与非肿瘤，利用深度学习和迁移学习方法，设计了一种新型乳腺肿瘤CAD系统：1）对数据集进行不平衡处理和数据增强；2）在MRI数据集上，利用卷积神经网络（CNN）提取CNN特征，并利用相同的支持向量机分类器，计算每层CNN的特征图的分类F1分数，选取分类性能最高的一层作为微调节点，其后维度较低层为连接新网络节点；3）在选取的网络接入节点，连接新设计的两层全连接层组成新的网络，利用迁移学习，对新网络载入权重；4）采用固定微调节点前的网络层不可训练，其余层可训练的方式微调。分别基于深度卷积网络(VGG16)、Inception V3、深度残差网络(ResNet50)构建的CAD系统，性能均高于主流的CAD系统，其中基于VGG16和ResNet50搭建的系统性能突出，且二次迁移可以提高VGG16系统性能。

本资源为系统集成项目管理工程师考试(软考)2022年真题，包含答案与详细解析。每卷共分为两科，成绩均 ≥45 即通过考试： 1. 综合知识（选择题 75 道，75分） 2. 案例分析（问答题 4 道，75分） 计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试（以下简称计算机软件资格考试）是原中国计算机软件专业技术资格和水平考试（简称软件考试）的完善与发展。计算机软件资格考试是由国家人力资源和社会保障部、工业和信息化部领导下的国家级考试，其目的是科学、公正地对全国计算机与软件专业技术人员进行职业资格、专业技术资格认定和专业技术水平测试。工业和信息化部教育与考试中心负责全国考务管理工作，除台湾地区外，计算机软件资格考试在全国各省、自治区、直辖市及计划单列市和新疆生产建设兵团，以及香港特别行政区和澳门特别行政区，都建立了考试管理机构，负责本区域考试的组织实施工作。计算机软件资格考试在全国范围内已经实施了二十多年，近十年来,考试该考试由于其权威性和严肃性，得到了社会各界及用人单位的广泛认同，并为推动国家信息产业发展，特别是在软件和服务产业的发展,以及提高各类信息技术人才的素质和能力中发挥了重要作用。

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手写方程式求解 使用卷积神经网络求解手写方程 要求 OpenCV 凯拉斯 介绍 在这个项目中，我尝试使用opencv和pretrain resnet50模型评估手写表达式。 为了测试项目，我在油漆上创建了手写表达并将图像加载到Evaluate_Equation.ipynb中 代码说明 1. Extract_data.ipynb 从数据集中加载图像 图像->灰度->图像取反 查找轮廓 按boundingRect排序 查找具有最大面积的矩形 裁剪图片 将图像调整大小并调整为一维数组 附加课程（从0到12的数字） 存储在列表中并转换为csv 2. Handwriting_train.ipynb 使用熊猫导入csv 分为图像和标签 将1D图像转换为3D图像 将图像重塑为（，28,28,3） 导入预训练的Resnet50模型并添加密集层 训练模型 保存模型 3. Evaluate_Equ

华为OD机考-统一考试机试-含ABCD卷-含java、c++、JavaScript、python-题目截止到2023年年底

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资源名称：数据模型资源手册（修订版）卷1资源截图： 资源太大，传百度网盘了，链接在附件中，有需要的同学自取。

讲述数据建模的一本书第二卷分卷1/2

Python是一种高级、通用、解释型的编程语言，由Guido van Rossum于1989年发起，1991年正式发布。Python以简洁而清晰的语法著称，强调代码的可读性和易于维护。以下是Python的一些主要特点和优势： 易学易用： Python的语法设计简单直观，更接近自然语言，使初学者更容易上手。这种易学易用的特性促使了Python在教育领域和初学者中的广泛应用。 高级语言： Python是一种高级编程语言，提供了自动内存管理（垃圾回收）等功能，减轻了程序员的负担，同时具有动态类型和面向对象的特性。 跨平台性： Python具有很好的跨平台性，可以在多个操作系统上运行，包括Windows、Linux、macOS等，使得开发的代码可以轻松迁移。 丰富的标准库： Python内置了大量的模块和库，涵盖了文件操作、网络编程、数据库访问等各个方面。这些标准库使得开发者能够快速构建功能丰富的应用程序。 开源： Python是开源的，任何人都可以免费使用并查看源代码。这种开放性促进了Python社区的发展，使得有大量的第三方库和框架可供使用。 强大的社区支持： Python拥有庞大而活跃的开发社区，这使得开发者可以轻松获取帮助、分享经验，并参与到Python的发展中。 适用于多个领域： Python在各种领域都有广泛的应用，包括Web开发、数据科学、人工智能、自动化测试、网络编程等。特别是在数据科学和人工智能领域，Python成为了主流的编程语言之一。 支持面向对象编程： Python支持面向对象编程，允许开发者使用类和对象的概念，提高了代码的重用性和可维护性。