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RSS订阅原创 2024-OUC-软件工程第11组【Beta1/3】名画识别
团队分工不足部分成员在任务中职责不够明确，导致进度协调困难。任务分配时未充分考虑成员的技术优势，分工效率不高。工具流程问题前后端接口联调时，因缺乏规范的接口文档，测试工作量较大。技术难点前端开发人员初次接触Vue.js，对组件间数据交互不熟悉。后端在Django配置时遇到环境兼容性问题。模型训练过程中，因数据分布不均导致分类结果偏差。
2024-12-16 00:13:55
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原创 2024-OUC-软件工程第11组【Alpha 4/4】名画识别
讨论用户测试中发现的问题，并明确下一阶段（Beta阶段）的优化方向。制定任务分配计划，包括数据集扩充、前端新功能开发以及后端性能测试。总结Alpha阶段的最终成果，包括模型优化、前端改进及用户反馈。对多模块之间的数据交互设计有了更多理解。学到了如何优化复杂动态效果的实现。：2024年12月1日 14:00。会议时间、地点、内容记录（5分）：信南楼爱特工作室会议室。
2024-12-01 15:29:31
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原创 2024-OUC-软件工程第11组【Alpha 3/4】名画识别
确定下一阶段目标，包括数据集扩充、模型调优及前端功能完善。讨论页面视觉效果优化方案，并明确后续动态效果的设计方向。：2024年11月23日 19:00。汇报爬虫模块抓取成果及数据展示效果。会议时间、地点、内容记录（5分）（不知为何没有签入记录QAQ。：信南楼爱特工作室会议室。
2024-11-23 22:14:46
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原创 2024-OUC-软件工程第11组【Alpha 2/4】名画识别
新增了名画家简介功能，用户可点击进入详细页面，浏览画家简介、代表作及其相关信息。模块设计简洁直观，支持动态加载内容。站立会议合照（5分）会议时间、地点、内容记录（5分）
2024-11-16 19:06:00
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原创 2024-OUC-软件工程第11组【Alpha 1/4】名画识别
组织并完成了团队成员的分工，主导项目文档（readme）的编写，以及仓库的构建和初始化工作。：在小组会议中讨论了自动爬取画家信息的功能，以便在识别结果中为用户提供画家介绍、代表作推荐等信息，在后续迭代中，将进一步实现此功能，为用户提供更多有价值的信息。前端采用Vue.js开发，页面设计简洁、功能直观。：后端团队已完成Django的基础框架搭建，初步完成了路由配置和API接口的设计，并实现了与前端的初步数据传递。：在Github上完成了仓库的构建与初始化，为项目代码、文档的管理提供了统一的协作平台。
2024-11-09 22:12:48
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原创 2024年秋季软件工程原理与实践实验报告
主要特点： MobileNet V1 是为移动和嵌入式设备设计的轻量级卷积神经网络，核心理念是通过减少模型参数和计算量来提高效率。MobileNet V1 的核心操作是 Depthwise Separable Convolution，它分解标准卷积为和，从而大大减少计算量。负责对每个输入通道单独进行卷积操作，则通过 1x1 卷积将所有通道进行线性组合。优势。
2024-10-15 18:21:27
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原创 【2024夏季《移动软件开发》实验5】
实验问题本次实验较为简单，没有遇到问题收获与体会通过本次实验，我深入学习了微信小程序的开发，特别是在从0开始模仿网易新闻实现一个基于模拟数据的简易高校新闻小程序。我掌握了如何使用 tabBar并且注意到了要控制代码冗余。
2024-09-02 16:44:39
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原创 【2024年夏季《移动软件开发》实验4】
实验问题问题：一开始在视频列表中点击不同的视频时，新的视频无法正确加载并播放。解决方法：在 onLoad 函数中，通过 wx.createVideoContext 方法为视频元素创建一个上下文。在 wxml 文件中，为视频列表中的每个视频项添加 data-url 属性，用于存储视频的播放地址，并绑定 bindtap 事件来触发视频切换的逻辑。在点击事件的处理函数 onVideoTap 中，通过获取 data-url 的值，使用 setSrc 方法更新视频的播放源，并调用 play 方法开始播放。
2024-08-27 11:26:24
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原创 【2024年夏季《移动软件开发》实验3】
实验问题本次实验因为指南很详细，几乎没有遇到问题收获与体会此次实验让我熟悉了微信小程序的完整部署流程，尤其是云开发环境的使用和配置。通过实验，我学会了如何利用百度智能云的图像识别功能增强小程序的功能性，也掌握了如何在微信开发者工具中管理和部署项目。整个实验过程帮助我提升了开发小程序的实际操作能力，并加深了我对云端开发概念的理解。
2024-08-26 20:24:57
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原创 2023暑期培训【week 3】——ResNet+ResNeXt
右边是瓶颈模块(Bottleneck)连接方式，之所以称为瓶颈，是因为上面的1x1卷积用来降维(图示例即256->64)，下面的1x1卷积用来升维(图示例即64->256)，这样中间3x3卷积的输入和输出通道数都较小(图示例即64->64)。F是残差函数，表示学习到的残差。是一种深度神经网络的正则化技术，它通过对每一批数据中的每个神经元的输入进行标准化，来调整神经网络的权重和偏置，以加速训练并提高泛化能力。在传统的深度神经网络中，随着网络层数的增加，梯度会以指数级的方式衰减，导致难以训练非常深的网络。
2023-08-23 00:29:31
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原创 2023暑期培训【week 2】——卷积神经网络
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种专门用于处理具有网格结构数据（如图像和音频）的深度学习模型。CNN在计算机视觉领域取得了巨大成功，并广泛应用于图像分类、目标检测、图像生成等任务。CNN的核心思想是利用卷积层和池化层来提取输入数据中的空间结构特征，从而实现对图像中的物体、边缘等局部和全局信息的感知。下面是卷积神经网络的几个主要组成部分和特点：卷积层（Convolutional Layer）
2023-07-30 22:15:14
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原创 中国海洋大学面向对象的程序设计期中期末上机题整理
（1）寄信者（Sender）写了一封信（Letter），并将信件交给邮局（PostOffice）寄送。信的属性包括： 收信地址（address）、内容（content）、寄信者信息、收信人姓名（recipientName）等。寄送信件时，要选择是“平邮”（surface mail）还是“EMS”。 （2）邮局收到信件之后，首先根据业务类型向寄信者收费。平邮是 1 元 / 封信，EMS 是 15 元 / 封信。寄信者付费。然后，邮局将信件交给邮递员（Postman）送信。邮局共有 2 名邮递员。邮递员 Tom
2023-07-29 23:10:25
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原创 2023暑期培训【week 1】——深度学习基础
一般定义数据使用torch.Tensor ， tensor的意思是张量，是数字各种形式的总称Tensor支持各种各样类型的数据，包括：创建Tensor有多种方法，包括：凡是用Tensor进行各种运算的，都是Function最终，还是需要用Tensor来进行计算的，计算无非是基本运算，加减乘除，求幂求余布尔运算，大于小于，最大最小线性运算，矩阵乘法，求模，求行列式。
2023-07-29 22:46:43
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空空如也
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