OpenGL ES应用开发实践 指南 iOS卷中文版一本；适合有mac开发环境的学习OpenGL ES；适合有iOS开发者的学习OpenGL ES！！

2023年全国职业院校技能大赛《网络建设与运维》正式赛卷解析。

针对全卷积神经网络多次下采样操作导致的道路边缘细节信息损失和道路提取不准确的问题,本文提出了多尺度特征融合的膨胀卷积残差网络高分一号影像道路提取方法。首先,通过目视解译的方法制作大量的道路提取标签数据;其次,在残差网络ResNet-101的各个残差块中引入膨胀卷积和多尺度特征感知模块,扩大特征点的感受野,避免特征图分辨率减小和道路边缘细节特征的损失;然后,通过叠加融合和上采样操作将各个尺寸的道路特征图进行融合,得到原始分辨率大小的特征图;最后,将特征图输入Sigmoid分类器中进行分类。实验结果表明:本文方法的提取精度优于经典全卷积神经网络模型,准确率达到了98%以上,有效保留了道路的完整性及其边缘的细节信息。

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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