一只小小的土拨鼠-优快云博客

原创 Fortuneteller: A Focal Transformer for Boundary-Aware Prostate Segmentation Using CT Images

在子窗口池化步骤中，输入特征图x ∈ Rd×H''×W''被分割成大小为{sw, sw}的子窗口网格，然后通过一个简单的线性层fpl在空间上对子窗口进行池化。不同层级l的池化特征图提供了精细粒度和粗糙粒度的丰富信息，在获得所有层级l的池化特征图后，使用三个线性投影层fq、fk和fv来计算第一级的查询Q，以及所有级的键K和值V。对于第i个窗口内的查询Qi ∈ Rd×sw×sw，从包含查询所在窗口的周围区域中的Kl和Vl中提取sr× sr的键和值。边界感知轮廓，是通过考虑前列腺掩膜边界附近的像素来生成的。

2025-04-01 01:25:28 256

原创 EMCAD: Efficient Multi-scale Convolutional Attention Decoding for Medical Image Segmentation

接着，应用3×3深度卷积（DW C(·)），随后是批归一化（BN(·)）和ReLU激活函数，以增强上采样后的特征图。EMCAD通过高效的多尺度卷积增强特征图，同时使用通道、空间和分组（大核）门控注意力机制来整合复杂的空间关系和局部注意力。多尺度卷积注意力模块（MSCAM）结合了通道注意力块（CAB）、空间注意力块（SAB）和高效多尺度卷积块（MSCB）来增强特征图，同时保持上下文关系。高效上卷积块（EUCB）被设计用于逐步上采样当前阶段的特征图，以匹配来自下一个跳跃连接的特征图的维度和分辨率。

2025-04-01 01:22:58 618

原创 MAGIC：重新思考医学图像分割的动态卷积设计

近年来，动态卷积在医学图像分割的CNN相关网络中展现出性能提升。其核心思想是根据输入相关的注意力函数，用多个卷积核的线性组合替换静态卷积核。然而，现有的动态卷积设计存在两个局限性：其一，卷积核通过在输入特征图上施加一维注意力函数进行加权，忽略了多维信息之间的协同作用，导致卷积核的计算并非最优；其二，线性核聚合效率低下，限制了模型学习更复杂模式的能力。在本文中，作者重新思考动态卷积设计以解决这些局限性，并提出了多维聚合动态卷积（MAGIC）。

2025-03-30 01:50:20 807

原创 MSV-Mamba: 用于超声心动图分割的多尺度视觉Mamba网络

超声心动图图像分割在分析心脏功能和诊断心血管疾病中起着至关重要的作用。超声成像经常面临诸如高噪声水平、低时空分辨率以及解剖结构复杂性等挑战。这些因素显著阻碍了模型准确捕捉和分析心脏各区域的结构关系和动态模式的能力。Mamba作为一种新兴模型，是目前最前沿的方法之一，广泛应用于各种视觉和语言任务。它能够以线性复杂度高效捕捉全局信息，并弥补了卷积神经网络（CNN）和传统Transformer的不足。

2025-03-30 00:43:13 448 3

原创 EGA边缘引导注意力：有效保留高频边缘信息，提升分割精度，助力高效涨点

编码器：负责从输入图像中捕获和抽象特征。解码器：专注于提取显著特征，生成与输入图像分辨率匹配的解码图。边缘引导注意力模块（EGA）：利用拉普拉斯算子增强边缘信息，确保在解码过程中保留高频细节。MEGANet通过结合编码器、解码器和EGA模块，能够在多个尺度上保留边缘信息，从而提高了息肉分割的精度。EGA模块的主要作用是通过拉普拉斯算子提取和保留高频边缘信息，增强模型对弱边界的检测能力。编码器特征：来自编码器的视觉特征。高频特征：通过拉普拉斯算子提取的边缘信息。解码器预测特征：来自更高层的解码器预测特征。

2025-03-26 00:53:24 311

原创 SLAB：具有简化线性注意力和渐进从参数化批量归一化

RepBN是用于加速Transformer模型推理的归一化方法，其核心思想是将BatchNorm与线性层合并，以减少推理时的计算开销：1. RepBN的定义：RepBN通过引入一个可学习的参数η，与BatchNorm的输出相结合，形成新的归一化公式。2. RepBN的优势：RepBN结合了BatchNorm在训练时的稳定性和线性层在推理时的高效性，从而在不牺牲模型性能的前提下，提高了Transformer模型的推理速度。图2放大：RepBN是BatchNorm的一种新的重参数化公式，用以进一步提高性能。

2025-03-17 17:51:43 57

原创注意力机制+多尺度卷积

创新点：通过多尺度和门控机制改进大核注意力，能够在不同粒度水平上聚合全局和局部信息，避免潜在的阻塞伪影。结合经典多尺度机制和新兴的大核注意力，优化了模型的性能和计算效率。整合门控机制和空间注意力，去除不必要的线性层，聚合信息丰富的空间上下文。创新点：提出了AGGN模型，该模型在不依赖手动标记肿瘤掩码的情况下，依然能够实现优异的分级性能。设计了双域注意力机制，能够同时考虑通道和空间信息，突出MRI特征图中的关键模态和位置。多尺度卷积先提供丰富的特征信息，注意力机制再从中筛选出关键信息，这样结合起来，

2025-03-17 17:17:54 390

原创 LM-UNet: Whole-Body PET-CT LesionSegmentation with Dual-Modality-BasedAnnotations Driven by Latent

然而，PET-CT图像的自动病灶分割仍面临三大挑战：1）现有公共数据集的单模态标注限制（仅依赖PET或CT）；2）难以区分病理性与生理性高代谢区域；3）CT结构信息利用不足。题目：LM-UNet: Whole-body PET-CT Lesion Segmentation with Dual-Modality-based Annotations Driven by Latent Mamba U-Net。LM-UNet: 全身 PET-CT 病变分割，基于双模态注释的潜在 Mamba U-Net 驱动。

2025-03-11 01:17:29 129

原创 YOLOv12涨点优化：Shape IoU，Focal-EIOU 更加关注边界框本身的形状和尺度

边界盒回归损失作为检测器定位分支的重要组成部分，在目标检测任务中起着重要的作用。现有的边界盒回归方法通常考虑GT盒与预测盒之间的几何关系，利用边界盒的相对位置和形状来计算损失。

2025-03-10 20:35:36 641

原创【报错处理】NVIDIA GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch

GeForce3090等高性能显卡配置pytorch时出现错误：错误是当前3090显卡与torch的版本不支持。30系列的显卡不支持CUDA11.0以下的版本解决办法就是更改torch版本。PyTorch版本和对应的CUDA版本的关系在上看。假设使用的是RTX 3090，项目依赖的PyTorch为1.7.1sm_8611.0-12.21.7.1取交集，得到适合的CUDA版本为CUDA-11.0通过安装正确版本的PyTorch库。

2024-11-13 14:25:16 1123

原创 F.pad函数、torch.chunk函数、torch.roll函数、torch.narrow函数

首先创建了一个4x6的张量，并分别沿着第一个维度（行）和第二个维度（列）将其分割成了多个块。沿着第一个维度分割时，我们得到了两个2x6的张量；沿着第二个维度分割时，我们得到了三个4x2的张量。原始的3x3张量被填充成了一个5x7的张量。左边和上边各填充了1个单位的0，右边和下边各填充了2个单位的0。这样，填充后的张量尺寸变大了，但原始数据仍然保留在中心位置。

2024-11-10 17:03:40 178

原创【报错分析】安装mmcv-full失败，三次失败均已解决

在github上寻找mmcv_full，按照github上的指令安装包，

2024-11-04 13:03:36 1171

原创 UNeXt：基于MLP的快速医学图像分割网络

近年来，UNet及其最新扩展（如TransUNet）一直是医学图像分割领域的主流方法。然而，这些方法参数量大、计算复杂度高且使用速度慢，因此无法有效地应用于需要快速图像分割的点护理场景中。为此，我们提出了UNeXt，这是一个基于卷积多层感知器（MLP）的图像分割网络。我们有效地设计了UNeXt，包括一个早期的卷积阶段和一个潜在阶段的MLP阶段。我们提出了一种标记化的MLP块，其中我们高效地标记和投影卷积特征，并使用MLP来建模表示。

2024-11-04 11:30:29 20

原创 Optimizing Medical Image Segmentation with Advanced Decoder

U-Net因其简洁且灵活的架构设计在医学图像分割中得到了广泛应用。为应对医学任务在规模和复杂性方面的挑战，已提出了多种U-Net变体。特别是近年来，以Swin UNETR为代表的基于Vision Transformer（ViT）的方法受到了广泛关注。然而，这些改进通常仅聚焦于编码器，忽视了解码器在优化分割细节中的关键作用。这种设计上的不平衡限制了进一步提升分割性能的可能性。为解决这一问题，我们分析了各种解码器组件的作用，包括上采样方法、跳跃连接和特征提取模块，以及现有方法的不足。

2024-11-04 10:25:32 157

原创 DB-SAM：深入探索高质量的通用医疗图像分割

近期，分割任何事物模型（SAM）在各种下游分割任务中展现出了卓越的分割能力。然而，在通用医疗图像分割的背景下，由于自然图像与2D/3D医疗数据之间存在领域差异，直接应用SAM会导致显著的性能差异。在本研究中，我们提出了一种双分支适配的SAM框架，即DB-SAM，旨在有效弥合这一领域差异。我们的双分支适配SAM包含两个并行分支：一个ViT分支和一个卷积分支。ViT分支在每个冻结的注意力块之后融入了一个可学习的通道注意力块，用于捕捉特定领域的局部特征。

2024-11-03 04:16:21 120

原创 UNROLLED DIFFUSION-GUIDED DEEP IMAGE PRIOR FOR MEDICAL IMAGERECONSTRUCTION

深度学习（DL）方法已广泛应用于各种图像恢复问题，包括磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）重建。除了监督模型外，最近还探索了其他方法，其中两个关键的新方案是：深度图像先验（DIP），这是一种无监督的扫描自适应方法，利用网络架构作为隐式正则化，但可能受到噪声过拟合的影响；以及扩散模型（DMs），其中预训练生成模型的采样过程被修改，以允许通过近似从测量条件分布中进行采样。本文提出将DIP和DMs结合用于MRI和CT重建，这一想法的动机源于两个方面：（i）DIP网络输入的影响；

2024-11-01 18:29:34 7

原创 DIP（Deep Image Prior，深度图像先验）和DMs（Diffusion Models，扩散模型）

DIP（Deep Image Prior，深度图像先验）和DMs（Diffusion Models，扩散模型）是计算机视觉和深度学习领域中的两种重要模型，它们各自具有独特的特点和优势。在DIP中，网络架构本身被用作隐式正则化，通过对网络输入的随机噪声进行优化，可以逐渐生成与输入图像相似的图像。由于它们是通过学习数据的分布来生成新样本的，因此可以生成与真实数据相似但又不完全相同的样本，这增加了生成样本的多样性和丰富性。DIP具有扫描自适应的特性，即它能够根据输入图像的特定特征进行自适应的学习和优化。

2024-11-01 15:22:32 1138

原创 Vision Transformer(vit)原理分析+实践测试+代码实践(Pytorch)

Vision Transformer（ViT）是一种基于Transformer架构的深度学习模型，用于图像识别和计算机视觉任务。与传统的卷积神经网络（CNN）不同，ViT直接将图像视为一个序列化的输入，并利用自注意力机制来处理图像中的像素关系。ViT通过将图像分成一系列的图块（patches），并将每个图块转换为向量表示作为输入序列。然后，这些向量将通过多层的Transformer编码器进行处理，其中包含了自注意力机制和前馈神经网络层。这样可以捕捉到图像中不同位置的上下文依赖关系。

2024-10-29 21:14:59 1061

原创 mamba的应用实例与一般性的实验结果[精简版本]（5）

Mamba模型在推理时，可根据不同的输入数据（x）动态计算矩阵B、C和步长Δ（映射与随机参数共同决定Δ）的值，但用于这些计算的参数(即决定如何计算这些矩阵和步长的函数或映射)是固定不变的。Mamba针对这一情况进行了改进，在对B C矩阵进行计算时，加入了选择性机制，即在计算时引入一个额外的线性层，对输入的控制量和状态量进行选择，加强模型对不同输入形式的适应能力，算法流程如下图所示。Copy任务是SSM擅长的，因为它可以卷积化，卷积的权值共享性质，导致输出肯定不会有变化。

2024-10-29 20:22:50 640

原创【深度学习基础】详解Pytorch搭建CNN卷积神经网络实现手写数字识别

数据集，其包含70000 个28×28 的手写数字的数据集，其中又分为60000 个训练样本与10000 个测试样本。

2024-10-24 14:48:51 631

原创 Anaconda和Pycharm超详细安装教程（2024版本+Win11）

打开下载的安装包，并按照安装向导的指示进行安装。可以选择安装专业版（Professional Edition）或者社区版（Community Edition）根据自己的需求进行选择。选择之前conda的安装地址，依次点击envs\（自定义的环境名称，示例是python38）\python.exe，点击确定即可将虚拟环境导入到pycharm里面了。在安装过程中，你可以选择默认的安装选项，也可以根据需要进行自定义设置。（这里选择安装路径，最好选择C盘以外的路径，路径中不要有中文，再次点击“Next”）

2024-10-23 23:28:29 3258

原创颠覆Transformer的Mamba模型[精简版本]（4）------Mamba

Mamba()是一种状态空间模型(SSM)，建立在更现代的适用于深度学习的结构化SSM (简称S6)基础上，与经典架构RNN有相似之处。与先前的研究相比，Mamba主要有三点创新：（1）（2）(Hardware-aware Algorithm），该算法采用“并行扫描算法”而非“卷积”来进行模型的循环计算(使得不用CNN也能并行训练)，但为了减少GPU内存层次结构中不同级别之间的IO访问，它没有具体化扩展状态。（3）

2024-10-22 21:08:03 1429

原创颠覆Transformer的Mamba模型[精简版本]（3）------S4中的HiPPO

发现HiPPO在低阶信号上work后，我们希望将它扩展到高阶信号上。阶数越高——与LLM越相似，工作的价值就越大，但是我们不能直接堆叠HiPPO算子，因为不断增加维度会引起维数爆炸解决方法如下图所示，通过蓝色state的线性组合得到最终的输出红色，至于是skip connection，是绕开state直接从input到输出的一个连接改用上文第一部分的表达，则如下图所示(state改由h 表达，input改由表达)最终把这两个方程统一放到一块，便是上文第一部分所述的这个图。

2024-10-18 21:16:15 1201

原创颠覆Transformer的Mamba模型[精简版本]（2）------SSM、S4

将 SSM 表示为卷积的一个主要好处是它可以像卷积神经网络CNN一样进行并行训练。然而，由于内核大小固定，它们的推理不如 RNN 那样快速，SSMs可以当做是RNN与CNN的结合，作为从输入信号到输出信号的参数化映射，即推理用RNN结构，训练用CNN结构。这类模型可以非常高效地计算为递归或卷积，在序列长度上具有线性或近线性缩放。

2024-10-18 18:26:13 884

原创颠覆Transformer的Mamba模型[精简版本（1）]------Flash Attention

文章的介绍从HiPPO、SSM、S4起步，逐步推导到mamba。

2024-10-17 17:31:39 766

原创 Video-LLaMA论文解读和项目部署教程

Video-LLaMA基于BLIP-2和MiniGPT-4构建，主要由两个核心组件构成：(1) 视觉-语言(VL)分支和(2) 音频-语言(AL)分支。VL分支（视觉编码器：ViT-G/14 + BLIP-2 Q-Former）引入两层视频Q-Former及帧嵌入层，计算视频表示。在Webvid-2M视频字幕数据集上训练VL分支，以执行视频到文本生成任务。同时，添加来自LLaVA的约59.5万个图像标题对到预训练数据中，以增强静态视觉概念的理解。预训练后，我们使用来自MiniGPT-4。

2024-10-14 21:24:40 1047

原创【报错分析】“If you tried to load a PyTorch model from a TF 2.0 checkpoint, please set from_tf=True.”

1、可能是权重文件损坏了，此时可以先使用代码进行验证，是的话下载新的权重即可。再次运行代码会从huggingface上重新下载相关文件，然后就不会报错了。这个文件下面分别有以.json和.lock结尾的文件，一共三个文件全部删了。最近跑代码遇到了一个奇怪的问题，调了很久。pytorch 版本升级到1.6.0 就可解决该问题。transformer版本太低有可能也有问题。进入以下目录：（不同用户的路径可能不太一样）

2024-10-14 19:25:36 874

原创【报错分析】expected ＜block end＞, but found ‘＜scalar＞‘

不能用缩进，所以就把报错的行检查了几遍，都改成空格还是报错；最后注意到注释上面，字段的值后面加注释，注意也不能用缩进隔开字段值与注释，否则也会报错！知道不能用缩进，所以就把报错的行检查了几遍，都改成空格还是报错；再 Ctrl + Alt + L。先 Ctrl + A。

2024-10-13 19:37:55 468 1

原创深入理解Transformer的笔记记录(精简版本)---- ELMO-＞GPT-＞BERT

ELMO采用双向LSTM结构，因为两个方向是彼此独立训练的，所以可以根据上下文预测中间词，尽管效果可能不是最佳GPT由于采取了Transformer的单向结构，只能够看见当前以及之前的词，故只能根据上文预测下一个单词BERT没有像GPT一样完全放弃下文信息，而是采用了双向的Transformer。第一个创新点，即Masked Language Model（MLM），所谓MLM是指在训练的时候随即从输入预料上mask掉一些单词，然后通过的上下文预测该单词。

2024-10-11 20:36:43 1393

原创深入理解Transformer的笔记记录(精简版本)---- Transformer

我们已经了解了模型的主要部分，接下来我们看一下各种向量或张量(注：张量概念是矢量概念的推广，可以简单理解矢量是一阶张量、矩阵是二阶张量)是怎样在模型的不同部分中，将输入转化为输出的。最后，流入解码器中，解码器中除了也有自注意力层、前馈层外，这两个层之间还有一个编码-解码注意力层，用来关注输入句子的相关部分（和seq2seq模型的注意力作用相似）接下来，自注意力层的输出会传递到前馈(feed-forward)神经网络中，每个位置的单词对应的前馈神经网络的结构都完全一样（注意：仅结构相同，但各自的参数不同）

2024-10-09 23:52:42 630

原创深入理解Transformer的笔记记录(精简版本)----Seq2Seq → Seq2Seq with Attention

比如，图书馆（source）里有很多书（value），为了方便查找，我们给书做了编号（key）。当我们想要了解漫威（query）的时候，我们就可以看看那些动漫、电影、甚至二战（美国队长）相关的书籍。可以看到，将Source中的构成元素想象成是由一系列的数据对构成，此时给定Target中的某个元素Query，通过计算Query和各个Key的相似性或者相关性，得到每个Key对应Value的权重系数，然后对Value进行加权求和，即得到了最终的Attention数值。

2024-10-09 23:43:14 1154

原创深入理解Transformer的笔记记录（精简版本）NNLM → Word2Vec

文章的整体介绍顺序为：自然语言处理相关任务中要将自然语言交给机器学习中的算法来处理，通常需要将语言数学化，因为计算机机器只认数学符号。向量是人把自然界的东西抽象出来交给机器处理的数学性质的东西，基本上可以说向量是人对机器输入的主要方式了。词向量是对词语的向量表示，这些向量能捕获词语的，如相似意义的单词具有类似的向量。假定我们有一系列样本(x,y)，其中的 x 是词语，y 是它们的词性，我们要构建f(x) to y的映射：首先，这个数学模型 f（比如神经网络、SVM）只接受数值型输入；

2024-10-08 20:13:00 1348

原创 2024华为杯研究生数学建模，代码思路和参考文章

保姆级教程讲解数学建模华为杯助攻教程讲解应急车道模型思路研赛。全套详细代码加思路，手把手教你，附参考思路和参考代码。全天在线持续更新，欲购从速，比赛时间不等人！免费思路、代码、可视化、成品不限量论文等。C题数据驱动下磁性元件的磁芯损耗建模，B题W LAN 组网中网络吞吐量建模，2024研赛E题思路全家桶（助攻汇总）全网最低价标价即卖价，无额外收费，F题X射线脉冲星光子到达时间建模，E题高速公路应急车道紧急启用模型，D题大数据驱动的地理综合问題，A题风电场有功功率优化分配，

2024-09-21 21:56:24 498

原创 2024年中国研究生数学建模竞赛C题数据驱动下磁性元件的磁芯损耗建模思路讲解

第五步是运用各种机器学习方法进行分类例如逻辑回归，xgboost，随机森林，gb dt等等，然后我们可以绘制对应的模型评价图表，例如roc曲线混淆矩阵等等，这里三分类的roc曲线是比较难画的。第二种方法是通过机器学习仿真预测的方法，也就是构建一个磁芯损耗预测模型，以题目涉及到的各种变量作为自变量，通过调整这三个因素，形成一个笛卡尔基，找出什么组合情况下磁心损耗达到最小。在这里比较推荐使用第一种方法，因为第二种方法事实上就是我们第四第五问要做的,或者一步到位，把3，4，5问放一起解题。

2024-09-21 14:51:10 798

原创 2024”华为杯“数学建模小白全攻略【近五年题目、获奖名单、类型、策略】

topsis 综合评价法：根据有限个评价对象与理想化目标的接近程度进行排序，是在现有对象中进行相对优劣评价的方法，只要求各效用函数具有单调递增（或递减）性，是多目标决策分析中常用的有效方法，又称为优劣解距离法，可尝试用于大体系的综合评价，要求有理想化指标数据，如环境质量评价、医疗质量综合评价等。多目标优化：存在多个评测函数，且不同评测函数的解也不同，即同时存在多个最大化或最小化的目标函数，它们之间可能存在冲突，适用于构建的优化目标函数不唯一的情况，常见于金融投资领域，追求风险更小、收益更大。

2024-09-19 17:04:05 2725 1

原创 1，修改图片后缀名 2，重新按顺序重命名图片 python实测有效

使用Python脚本批量重命名图片文件的方法，主要针对.bmp格式的图片，将其后缀改为.jpg。脚本首先设定根目录，然后遍历目录下的所有文件，通过os模块的os.path.splitext()函数分离文件名和后缀，检查是否为.bmp文件，如果是，则进行重命名操作。用户可以在命令行中通过python命令运行rename.py来执行此脚本。Python 批量按照原图片名称顺序自定义修改图片名，及顺序读取文件夹中图片处理。

2024-09-11 21:29:22 307

原创如何在Conda环境中配置GPU加速的Python深度学习环境

摘要：本文将向您介绍如何在Conda环境中创建并配置一个支持GPU加速的Python深度学习环境。我们将使用CUDA和cuDNN来充分利用NVIDIA GPU的性能，并通过实际示例来验证配置的正确性。这里，我们创建了一个名为`dl_gpu_env`的环境，并指定了Python版本为3.8。如果您想使用PyTorch，可以访问PyTorch官方网站，根据您的CUDA版本和Python版本选择合适的命令进行安装。同样，将`xx.x`替换为与您的CUDA Toolkit版本兼容的cuDNN版本。

2024-09-09 22:48:06 714

原创 24年最新版pycharm找不到conda可执行文件解决办法（简单完美解决）

找不到conda可执行文件，在这个文件夹里面怎么也找不到python.exe。第二步：选择现有环境，在目录里面找到你conda配置的环境。这个已经旧了，不适用可以直接忽略，第一步：打开虚拟环境添加解释器。第三步：点击确定添加完成。首先是比较复杂的方法，

2024-09-09 18:13:10 13699 16

原创春秋招笔试题库整理与购买-值得投资的资源

这份题库包括了北森、腾讯（智鼎、牛客）、普华永道等知名企业的新版笔试题库，以及美团、字节跳动、京东、联想、网易、百度、携程、B站、小米、快手、OPPO、360、大疆、华为、新浪、去哪儿等30多家大厂，还有国企、央企、外企、证券公司、四大八大、银行等各行各业的题目。我承诺，这份题库中的很多题目都是原题，我这么做的目的，就是希望能够帮助到更多的人，让他们在求职的路上少走一些弯路。但是，这份题库可以为你提供大量的复习资料，帮助你全面了解不同公司的笔试要求和考点，提升你的备考效率，为你的顺利上岸增加一份保障。

2024-02-26 21:30:36 704

原创基金券商公司校招试题资料--历年真题和题库--东方财富、南方基金、华泰证券、申万宏源、平安银行金融笔试、中金、易方达基金、中信证券、中信建投、东北证券、安信证券、东吴证券、东方证券、国海证券、广发证券

以下是一些基金券商公司的校招试题资料，包括东方财富、南方基金、华泰证券、申万宏源、平安银行金融笔试、中金、易方达基金、中信证券、中信建投、东北证券、安信证券、东吴证券、东方证券、国海证券、广发证券、海通证券、国泰君安、华西证券、华安基金、上海证券交易所、华夏基金、招商银行、太平洋保险、宝盈基金、招商证券、同高毅资产北森、东方基金、宁波银行、国联证券、刷前必读、人寿和口兴业证券。这些试题资料包含了各个公司的自我介绍、行业背景、发展规划、岗位职责、工作环境等多方面的内容。

2024-02-26 03:17:31 1104 1

三创赛国赛项目（新）.7z

三创赛国赛项目.7z 核心特征赛制结构采用三级竞赛机制（校赛→省赛→全国总决赛），2025年第十五届赛事已覆盖全国超18万支参赛团队设置资格赛（线上知识考核）、理论赛（数据分析报告书）、实践赛（现场答辩）三阶段选拔技术聚焦重点考查数据建模、挖掘分析、可视化呈现三大核心能力命题涵盖跨境电商、乡村振兴、直播电商等前沿领域，要求选手结合具体业务场景提出解决方案资源体系提供思睿智训等企业级大数据分析平台支持配套《商务大数据分析与可视化》课程资源库，包含行业数据集、案例库及分析工具链参赛要求团队构成：3-5人跨专业组队，需配备1-2名指导教师作品规范：提交项目报告书（含数据源说明、分析模型、商业应用方案）、可视化展示文件及答辩材料成果转化：优秀项目可接入企业孵化通道，往届特等奖团队已实现专利转化和创业融资资料获取赛事官网（www.3chuang.net）提供往届获奖作品集、数据分析模板及培训视频，2025年最新竞赛规程可通过省级承办院校（如浙江师范大学、广州工商学院等）的赛事联络处获取。建议重点关注《商务大数据分析工具应用指南》及《行业数据合规使用规范》等配套

2025-03-26

三创赛答辩PPT模板.zip

2025-03-26

三创商务大数据.zip

核心特征赛制结构采用三级竞赛机制（校赛→省赛→全国总决赛），2025年第十五届赛事已覆盖全国超18万支参赛团队设置资格赛（线上知识考核）、理论赛（数据分析报告书）、实践赛（现场答辩）三阶段选拔技术聚焦重点考查数据建模、挖掘分析、可视化呈现三大核心能力命题涵盖跨境电商、乡村振兴、直播电商等前沿领域，要求选手结合具体业务场景提出解决方案资源体系提供思睿智训等企业级大数据分析平台支持配套《商务大数据分析与可视化》课程资源库，包含行业数据集、案例库及分析工具链参赛要求团队构成：3-5人跨专业组队，需配备1-2名指导教师作品规范：提交项目报告书（含数据源说明、分析模型、商业应用方案）、可视化展示文件及答辩材料成果转化：优秀项目可接入企业孵化通道，往届特等奖团队已实现专利转化和创业融资资料获取赛事官网（www.3chuang.net）提供往届获奖作品集、数据分析模板及培训视频，2025年最新竞赛规程可通过省级承办院校（如浙江师范大学、广州工商学院等）的赛事联络处获取。建议重点关注《商务大数据分析工具应用指南》及《行业数据合规使用规范》等配套文件。

2025-03-26

MySQL 安装配置教程及常用命令大全资源实验报告.docx

mysql安装配置教程

2025-01-14

Linux 常用命令大全资源实验报告.docx

linux常用命令大全

2025-01-14

使用 C 语言与 EasyX 实现俄罗斯方块游戏的教学与实战教程

内容概要：本文详细介绍了通过 C 语言及 EasyX 图形库来实现经典游戏俄罗斯方块的方法和技术要点。文档首先明确提出了利用这个小游戏可以帮助学习者加深对C语言的理解以及提高编程动手能力的学习目标。接下来围绕着这一核心任务，依次从不同的在线平台上收集到了多种有价值的编程资料，其中包括但不限于完整的源代码片段、特定功能（如方块自动生成与移动，游戏边界检测）实现的代码示例等重要教学内容，并提供了具体的操作步骤指导，如怎样获取所需资源并配置开发环境。最后展示了一段简化的俄罗斯方块代码片段，直观地解释了如何构建和管理游戏网格及其上的元素变化规律。此外还给出了游戏规则执行的关键环节：检查游戏区域能否放置新方块、消除已填满整行的单元格等一系列操作流程的具体代码。适用人群：对C语言有兴趣的学生或是初级开发者，特别是想要加强自身实际编码技能和项目经验积累的群体。使用场景及目标：①作为个人自学或课堂上练习的一个小而美的实践课题，引导参与者深入探索编程思想与技术细节；②鼓励学习者模仿和借鉴本教程所提供的代码样例，独立完成属于自己的版本，从而更加透彻地理解所学知识点。其他说明：文中提及的所有外部资源链接都可供直接访问，以便于快速入手尝试。与此同时，在熟悉代码逻辑之后，也可以在此基础上进一步扩展更多有趣的特性。

2025-01-14

Java编程基础之数制转换及其他简单应用：提高学生的编程实践能力和对面向对象编程的理解

内容概要：这篇实验报告主要讲述了Java 编程中有关数制转换和其他简单Java应用的内容，包括设计和实施数制转换应用程序以及其他几个Java程序实例，如整数交换、计算cos函数、井字游戏以及学生成绩管理系统。文中详细介绍了数制转换的工作原理、实现的具体步骤及其涉及的方法，并附上了数制转换的应用程序完整代码；同时，也强调通过各种练习增强学生对不同知识点的掌握。适合人群：针对正在学习编程尤其是刚开始接触Java的学生或开发者；使用场景及目标：本实验报告适用于课堂教学或自学Java编程的情景，目标是为了让学生理解数制转换机制及提升编码技能。其他程序案例也有助于拓宽学习者的编程思路和技巧。阅读建议：阅读本文时需要有一定的计算机科学基础知识作为前置条件，最好能跟着例子自己动手编写代码进行练习。

2025-01-14

Python 编程实践指南：从基础语法到游戏开发的应用与实验

内容概要：本文档作为 Python 实验报告，旨在引导初学者由浅入深地学习 Python 编程。它覆盖了一系列的主题，如 Python 开发环境搭建、基本数据类型的操作（数值、字符序列）、流程控制语句（条件分支、循环迭代）、定义并重用功能块——函数；探讨更为复杂的容器对象，比如列表、集合、映射表的构建与运用，还涉及了对本地资源的基本存取以及文本转换的技巧，并初步接触了基于 Pygame 框架的游戏应用开发。所有章节都附有简明易懂的具体实例及其详细解析来辅助理解，便于边做边学。适合人群：面向初次接触编程的学生或开发者，尤其是希望通过动手实操提高 Python 技能的学习者。使用场景及目标：本指南可以被用作 Python 教材的一个组成部分，帮助学生建立起对于语言基础知识的全面认识，同时通过完成小项目积累实战经验。阅读建议：鉴于文档提供的例子都很直接具体，推荐跟着每一个步骤尝试操作一遍，亲自体验代码的效果，这有助于加深对概念和技术细节的记忆。对于那些想要深入研究某个特定主题的人，可以从对应的代码片段入手，逐步扩展探索范围。

2025-01-14

Python与Web技术实现新年烟花特效实验报告

内容概要：该实验报告主要展示了如何利用Python的turtle模块及HTML与JavaScript来实现新年主题的烟花效果。首先，用Python的turtle库创建了一个黑色背景下随机颜色和位置的烟花动画，接着提供了使用网页技术创造相似视觉特效的外部资源链接。每部分详细介绍了所需工具包及核心步骤，使用户可以在自己的环境中重现演示成果，并鼓励个人根据需要调整参数达到特定效果。报告旨在让编程初学者们在实践中学习绘图和动态效果制作的知识。适用人群：具有一定编程基础的学习者和技术爱好者。使用场景及目标：本教程适用于对GUI编程感兴趣的读者，以及希望通过简单有趣的案例深入理解Python图形化程序设计的人士。同时，它也可以引导学生探索Web开发的基本概念，特别是HTML/CSS布局及交互元素的设计。其他说明：为了确保最佳的学习体验，请尝试运行给出的所有代码片段，并访问提供的参考资料网址进行进一步的研究和拓展应用。此外，在完成所有任务之后，可以考虑结合两个版本的功能或者将代码移植到其他平台上。

2025-01-14

软件设计领域毕业设计实验报告：OpenCV图像增强与A*算法、深度学习二维码识别、协同过滤推荐系统实现

内容概要：这份实验报告覆盖了多个重要主题，主要包括三个部分的内容。首先是图像增强部分，利用 OpenCV 实现了几种重要的图像预处理方法，比如直方图均衡化、图像锐化、对数变换以及伽马变换，并附带 Python 代码实现。第二部分介绍了经典的 A* 算法及其具体应用，详细解析了 A* 算法的工作机制并通过 Python 编写的代码示例加深理解。最后针对二维码识别提出了完整的流程设计——从原始图像到最终解析结果的每一步骤都进行了介绍，涉及到的技术手段如灰度化处理、去除噪声、边缘轮廓识别和最终解析均在实验中有提及，同样给出代码展示整个流程。此外还包括了一个基于 Python 和 Django 开发并利用 Mysql 存储评分记录的简单电影推荐引擎。适用人群：面向计算机相关专业的大学生尤其是即将参与毕设的学生；也适用于有兴趣深入了解这些领域的开发者和研究人员。使用场景及目标：为有志于提高自身编程技能和专业知识的人提供详尽案例分析，旨在培养学生实际项目操作能力和对特定课题深入研究的能力；同时也可以作为初学者入门某些前沿科技领域的指导教程。其他说明：该文档不仅提供了丰富的代码样例以供参考模仿学习之用，还配有详细的步骤解释以便更好地理解和掌握各部分内容的本质特性和技术要点。通过动手实验可以有效地锻炼学员解决实际问题时所需的各项关键软硬技能并巩固理论知识。

2025-01-14

计算机专业实验报告: Visual Basic编程与软件工程项目实践

内容概要：这篇文档详细介绍了针对计算机专业学习者的实验报告，其目的在于提升计算机科学方面的理论知识和实践能力。报告内容涵盖编程语言介绍——尤其是Visual Basic (VB)，其环境搭建、代码设计的基本原则与注意事项，用户界面的设计及代码示例演示。此外还讲解了软件工程相关知识点，如定义、重要原则和发展历程，并通过‘中小学数学卷子自动生成程序’这一实际项目展示了软件工程的全流程应用。最后，在实验总结部分强调，学习者可以通过理论和实践相结合的方式增进理解，培养优秀的编程习性和协作意识。适用人群：计算机及相关领域的本科生、专科生以及其他有兴趣了解和深入探索计算机编程语言和软件工程技术的人士。使用场景及目标：为学习者提供详细的指南，以指导他们如何从零开始创建简单的Windows桌面应用程序；帮助理解软件工程概念以及如何在真实环境中实施；增强对编程和软件设计原理的认知水平和应用技巧。其他说明：这份实验报告不仅提供了理论基础的学习路径，更重要地是给出了具体的实战案例来进行指导。这对于初学者建立自信心至关重要，也有利于提高他们解决问题的具体能力。同时强调了良好的编码习惯对于长远发展的重要性。

2025-01-14

软件设计实验：基于VC++6.0的网络编程与应用设计探索

内容概要：这篇软件设计实验报告详细介绍了多个有关计算机网络及软件设计的实验。首先从如何操作早期集成开发环境VC++6.0入手，涵盖了从环境设置到项目创建的各种基础步骤。其次，报告聚焦于网络信息检索的技术环节，教授了利用代码取得本机的网络信息如IP地址等。最后，实验转向客户端-服务器架构的应用构建，包括UDP/TCP通讯模型的理解和简易实现，以及进一步拓展的经典网络应用程序如聊天室设计、简单浏览器实现甚至房产报修网络管理系统等较为复杂的任务设计思路探讨和简单实现。适用人群：针对计算机专业或对此有兴趣的学生、入门级别的软件开发者或工程师。使用场景及目标：该实验适用于想要提升自己在C/S架构下编程能力的学习者；希望通过实践理解基础网络编程概念并尝试构建不同复杂程度的网络应用的研发人士；希望学习VC++6.0集成开发环境中软件创建全过程的初学者。其他说明：通过本次实验不仅能够增强学员的实际动手操作能力，还能加深对计算机网络通信协议及其在现代应用系统设计中扮演角色的认知。

2025-01-14

Python爬虫资源：全面掌握爬虫技术的综合指南

内容概要：本文档提供了全面的Python爬虫知识，涵盖基础知识、爬虫实例、反爬机制和技术栈等内容。首先介绍了爬虫的基本流程，包括发送请求、获取响应、解析内容和存储数据；然后详解了常见的反爬手段及其应对策略；最后通过多个实际的爬虫案例（如新闻网站、电商网站、社交媒体）展示了具体的应用，附带了完整代码并有详细注释。适合人群：初级至中级水平的Python开发者，特别是对网络爬虫感兴趣的初学者。使用场景及目标：①快速入门并深入了解Python爬虫的基础和进阶技术；②实际动手操作多个爬虫案例，加深对理论的理解与应用；③构建自己的网络爬虫项目，提高数据分析和自动化能力。阅读建议：建议读者按章节顺序学习，先从理论入手，再动手实践具体的项目案例。过程中遇到的问题可以通过查阅相关文献资料或者参与线上社区讨论得到解决。对于重要概念和技巧，可以多加练习和巩固。

2024-12-30

构建高效企业人力资源管理系统的技术解析与源码剖析

内容概要：本文详细介绍了功能强大的企业人力资源管理系统的设计与实现，覆盖了员工信息管理、招聘管理、培训管理、绩效管理和薪酬管理等功能模块。系统的前后端分别采用了Vue.js/React和Spring Boot技术栈，数据库选择了MySQL。此外，还提供了关键代码示例并讨论了扩展需求，如用户认证、数据加密和日志记录等安全性措施。适合人群：IT开发人员，尤其是对企业级应用感兴趣的研发人员；项目经理；人力资源专业人员；技术决策者。使用场景及目标：适用于希望提高企业HR管理效率和水平的企业和技术团队，希望通过本文提供的方法和代码快速搭建自己的HR系统，实现从员工入职到离职全程的有效管理。其他说明：除了核心技术实现外，本文也强调了用户体验和系统安全的重要性，对于想要构建更加健壮和灵活的HRM平台来说是非常有价值的学习材料。

2024-12-30

蓝桥杯必过练习题刷题大全.zip

题库结构：分类：题目通常会按不同主题分类，比如：基础算法（排序、查找）、数据结构（数组、链表、树、图）、动态规划、贪心算法、回溯等。难度级别：题目可能按照简单、中等和困难等级别进行标记，方便用户选择合适的难度进行练习。题目详情：题目陈述：每道题目都有详细的描述，包括输入格式、输出格式、样例测试用例及其解释。约束条件：清晰列出题目的限制条件，以帮助解题者设计有效的解法。解题思路和解析：详细解答：每道题目后都附有详细的解题思路，包括如何分析问题、规划算法步骤，可能还会包含伪代码。复杂度分析：对每个解法进行时间复杂度和空间复杂度的分析，帮助学生理解算法效率。代码示例：多语言实现：提供每道题目的代码实现，语言可能包括C++, Java, Python等，便于不同语言背景的学生理解。标注和注释：代码中会有必要的注释，解释关键部分，帮助学生理解代码逻辑。附加练习：类似题目推荐：每个问题后可能推荐一系列相似的练习题，进一步巩固相应的知识点。阶段性测验：包括一些阶段性习题，帮助学生测试自己在特定领域的掌握情况。学习路线和建议：备考策略：提供有关如何系统地进行

2024-12-03

蓝桥杯必过试题大全.7z

蓝桥杯”是中国一项知名的大学生程序设计竞赛，它考查学生的编程能力、算法设计和解决问题的能力。通常，“必过试题”资源包含过去的比赛试题、解题思路及相关的学习材料。以下是一些可能包含在“蓝桥杯必过试题.7z”资源中的内容的详细描述：题目列表：一系列历史试题，可能按照年份或难度分类。这些题目通常包括多种类型，如算法题、数学题和数据结构相关问题。解答与解析：每道题目后可能附有详细的解答与解析，包括解题思路、算法步骤和关键代码片段。这对于理解不同题目的解法非常重要。代码示例：通常会包含各个问题的解决方案代码，使用多种编程语言（如C/C++、Java、Python等）。这些代码示例可以帮助参赛者更好地理解如何实现解决方案。笔记与学习材料：可能还会有针对某些常见算法和数据结构的笔记，解释其概念、应用场景及时间复杂度分析，帮助参赛者复习相关知识。比赛经验分享：一些资源可能会包含往届参赛者的经验分享，包括备赛策略、心态调整及实战技巧。在线资源链接：资源包中可能会提供一些有用的在线工具或网站链接，供参赛者参考和练习。

2024-12-03

51单片机答辩常见问题解答

2024-11-21

西北师范大学硕士研究生入学统一考试《电子与通信工程学科专业基础综合》科目大纲

2024-11-21

课程考试系统设计与开发：从理论到实践的全方位指南

内容概要：本文详细介绍了一个课程考试系统的设计与开发过程，涵盖语言教程、实战案例和项目资源。主要内容包括：选择Java作为开发语言，详细讲解Java基础语法和Web开发基础；实战案例包括用户管理、课程管理和考试管理模块的实现；提供了项目结构、数据库设计和依赖管理的详细示例。适合人群：适用于初学者和有一定经验的开发者，希望通过实际项目掌握课程考试系统的设计与开发。使用场景及目标：帮助学习者全面提升从理论到实践的能力，最终能够独立完成一个完整的课程考试系统。无论是学习编程基础还是进阶实战，本文都提供了全面的指导。其他说明：项目涉及多个关键技术和知识点，如Servlet、JSP、JDBC、MVC模式等，有助于深入理解和应用这些技术。此外，还包括项目部署和运行的具体步骤，方便学习者快速搭建和测试系统。

2024-11-21

毕业设计项目：构建基于Spring Boot的在线书店系统

内容概要：本文档详细介绍了如何从零开始构建一个基于Spring Boot框架的在线书店系统。该系统集成了Spring MVC、Spring Data JPA、Thymeleaf模板引擎等技术，涵盖了用户注册登录、商品浏览搜索、购物车管理和订单支付等功能模块。通过本项目的实施，读者不仅可以掌握Spring Boot的实战技能，还能深入了解Web应用开发的整体流程。适合人群：具备Java基础，对Web开发有兴趣的学习者和初级开发人员。使用场景及目标：适用于毕业设计、课程项目和个人技术提升。目标是培养读者从需求分析、系统设计、编码实现到测试部署的全过程能力。其他说明：文档提供了详细的代码示例和注释，以及各个关键组件的工作原理和技术要点。建议读者动手实践每个模块的功能，以巩固所学知识。

2024-11-21

Spring Boot设计实战：从入门到精通的语言教程、实战案例与项目资源

内容概要：本文详细介绍了Spring Boot的设计和应用，涵盖了从基本概念到高级用法的全方位教学。首先通过环境搭建、首个项目创建、核心概念解析等步骤帮助读者快速上手。接着阐述了Spring Boot的设计原则与最佳实践，强调代码整洁和系统可维护性。最后，提供了两个实战案例：构建简单的RESTful API和电商网站后台管理系统，涉及项目结构、依赖配置、数据库设计、实体类与控制器的创建等内容，指导读者进行真实项目的开发。适合人群：适合初学者到中级开发者的Java开发人员，尤其是对企业级应用开发感兴趣的人士。使用场景及目标：①帮助开发者全面掌握Spring Boot的基本用法及其设计理念；②提供实用的实战案例和资源，使读者能够在实际项目中熟练应用Spring Boot技术。阅读建议：跟随文章提供的步骤逐步操作，并结合实际开发需求灵活运用所学知识。建议多动手练习，加强对Spring Boot的理解和掌握。

2024-11-21

JavaWeb开发全攻略：从入门到实战

内容概要：本文档详细介绍JavaWeb开发的基础知识和技术核心，从初学者的角度出发，逐步引导读者理解和掌握JavaWeb开发的关键技术和应用场景。涵盖内容包括JavaWeb的简介、开发环境搭建、第一个JavaWeb项目创建、Servlet技术、JSP技术、JDBC技术、MVC设计模式以及多个案例实践，包括用户登录和商品管理等功能的实现。适合人群：适合零基础和有编程经验的开发者，尤其是希望从事或深入了解JavaWeb开发的人士。使用场景及目标：通过对文档的学习，读者能够独立完成JavaWeb项目的开发，并能够在实际项目中应用所学知识，包括开发环境的搭建、核心技术的应用、以及复杂功能的实现。其他说明：文档提供了详细的代码示例和实战项目，便于读者边学边练，快速上手。

2024-11-21

小程序项目开发实战指南：从入门到精通 - 微信小程序开发全解

内容概要：本文档《小程序项目开发实战指南：从入门到精通》旨在为初学者和有一定基础的开发者提供全面、细致的小程序开发资源。文中首先介绍了小程序的基本概念和开发环境的搭建方法，接着讲解了 WXML、WXSS 和 JavaScript 的基础知识。后续章节深入探讨了小程序的组件与 API 使用、页面路由与导航、数据存储与状态管理、生命周期与事件处理等内容。最后，通过多个实战案例，如天气查询小程序和电商小程序的详细实现，进一步巩固所学知识。适合人群：小程序开发初学者、具有一定基础的开发者。使用场景及目标：本文档适用于希望系统学习和掌握微信小程序开发的人员，无论是从小程序的概念开始还是直接进行实战项目开发都能找到有用的内容。其他说明：除了详细的理论知识外，文档还提供了丰富的实战案例和项目资源，帮助读者更好地理解和应用小程序开发的技术栈。

2024-11-21

嵌入式开发从入门到精通：详解嵌入式系统原理与实战

内容概要：本文档是一份详尽的嵌入式开发实战指南，适用于初学者和已有一定基础的开发者。文档从嵌入式系统的基本概念入手，详细介绍了嵌入式开发的基础知识、硬件设计与布线、实时操作系统的使用、设备驱动程序开发、通信协议的应用等方面的内容。每个部分都配有实战案例，涵盖了LED闪烁控制、UART通信实验、SPI通信实验等常见应用场景。除此之外，文档还提供了大量的项目资源，包括直接运行的项目代码、推荐的学习资料、常用的开发工具和软件。适合人群：对嵌入式开发感兴趣的初学者及有一定基础的研发人员。使用场景及目标：本指南旨在帮助读者全面掌握嵌入式系统开发的全流程，提升理论知识和实践技能，能够在真实的工程项目中独立承担开发任务。阅读建议：为了更好地理解和掌握文档内容，建议边读边动手实践，特别是通过实战案例来加强理解和记忆。

2024-11-21

Python设计源码全面学习指南：涵盖基础语法、高级特性、设计模式与Web开发

内容概要：本文档是一份详尽的Python设计源码学习指南，内容涵盖了Python的基础语法、高级特性、面向对象编程、设计模式、Web开发等方面的知识。首先，介绍了Python的基础语法，包括变量、数据类型、控制结构、函数和模块等。接着，深入探讨了文件操作、异常处理、生成器与迭代器、装饰器与上下文管理器等高级特性。然后，讲解了面向对象编程的基本概念，以及常见的设计模式如单例模式、工厂模式和策略模式。最后，通过Flask框架，详细介绍了Web开发的基础、扩展与中间件，并给出了一个实战案例——构建一个简单的博客系统。每个章节都配有详细的代码示例和注释，帮助读者更好地理解和应用所学知识。适合人群：具备一定编程基础，尤其是希望提升Python编程能力的研发人员、编程爱好者以及Python初学者。使用场景及目标：适用于Python新手到中级开发者的全面提升。通过阅读本文档，读者可以系统地学习Python的各项基础知识和技术要点，从而能够在实际项目中灵活运用所学内容。特别是对于想从事Web开发的读者，本文档提供了丰富的实战经验，有助于快速上手Flask框架，搭建自己的Web应用。其他说明：本文档不仅适合个人自学，也可以作为培训教材使用。通过详细的理论讲解和实战演练，使读者在理论和实践中不断进步，最终能够熟练掌握Python编程及其相关技术。

2024-11-21

软件工程与算法全攻略：从基础概念到实战项目的全面解析

内容概要：本文档《算法实现资源：从基础到进阶的全方位学习指南.docx》系统介绍了算法及其实施的技术路径，覆盖了基本算法概念、经典排序与搜索算法、动态规划、图算法以及高级数据结构的应用实例。不仅阐述算法原理，还有多个实战项目代码，适合于算法初学者至进阶者的全方位成长。适合人群：软件工程设计师、编程爱好者以及算法学习者。使用场景及目标：本文档能有效地辅助个人或团队提高算法设计与实操水平，无论是参加算法比赛、解决项目难题还是日常工作中遇到的计算挑战，均能找到实用的解决方案和技术指导。其他说明：除了提供理论知识外，文档还附带了大量的编程实践示例和在线学习资源链接，便于读者更好地吸收理解和应用所学知识。

2024-11-21

MySQL数据库项目资源：从入门到实战的全方位指南

内容概要：本文档旨在为初学者及具有一定基础的软件工程设计师提供详尽的MySQL数据库项目学习路径。内容涵盖MySQL基础入门、进阶技能和实战案例三个部分。基础知识包括MySQL的安装配置、基本操作和SQL语法；进阶技能涉及索引与查询优化、事务处理、存储过程与触发器等。实战案例包括用户管理系统和订单管理系统两个具体项目，通过详细代码和注释展示了如何将理论应用于实际项目。此外，文档还介绍了MySQL相关的在线学习平台、开源项目和实战书籍，为学习者提供更多的资源和支持。适合人群：具备一定编程基础的初学者及软件工程师，特别是对数据库设计和开发感兴趣的读者。使用场景及目标：通过本资源，读者可以从零开始学习MySQL，并逐渐掌握数据库设计、SQL查询优化、事务处理等核心技术。最终能够熟练运用这些知识完成实际项目，提高自身的数据库开发能力。其他说明：文档内容丰富，理论与实践相结合，有助于系统地理解和掌握MySQL。推荐读者边学边做，结合实例代码多加练习。

2024-11-21

软考必备软件设计师66题精解-涵盖网络攻击、线程管理与算法设计等领域知识点

内容概要：本文档主要涵盖了软件设计师在备考中可能会遇到的各种技术问题，包含但不限于网络攻击、数据库管理、操作系统机制、安全技术、计算机组成原理、数据结构、算法设计、软件开发生命周期等方面的知识。题目涵盖了SQL注入攻击、防火墙分区、段页式存储、中断保护机制、网络安全技术、文件权限管理等知识点，并提供了详细的解析，以加深考生对该领域相关技术的理解。适合人群：备考软件设计师资格证的专业技术人员，以及对此领域感兴趣的研发和技术爱好者。使用场景及目标：帮助备考软件设计师考试的学员系统复习软件工程、网络、安全、操作系统等专业知识，巩固理论基础，提高实际问题解决能力。其他说明：此文档中的试题不仅涵盖理论考点，还有大量实例解析，有助于理解复杂的概念并通过具体的例子进行应用练习。此外，文档还包括了一些专业术语的解释，对于提升行业术语的掌握度也非常有益。

2024-11-21

软考必备计算机系统与技术领域的基础知识点归纳（三万字必考知识点）

内容概要：本文档涵盖了计算机系统的各个方面，主要内容包括计算机系统基础知识、数据表示、浮点数、海明码、计算机体系结构的发展、流水线时间计算、存储系统、输入/输出技术、安全性与可靠性、加密技术、认证技术、程序设计语言基础知识、语言处理程序基础、数据结构、操作系统知识、软件工程基础知识、算法设计与分析、数据库技术基础、网络与信息安全基础知识及标准化和软件知识产权基础知识等。每部分内容详尽，深入浅出，既有理论讲解，又有实践应用。适合人群：具备一定计算机基础的本科生、研究生、从事信息技术行业的专业人士和科研人员。使用场景及目标：可用于大学课堂教学、行业技术人员的专业培训和个人自主学习，旨在帮助读者掌握计算机系统、数据结构、操作系统、数据库技术等领域的核心概念和技术，提高理论理解和实践应用的能力。其他说明：本文档内容覆盖面广，知识点密集，建议读者在阅读时配合具体的实验和练习，以便更好地理解和掌握所学知识。此外，部分内容较为复杂，需要多次阅读和深入思考才能完全消化。

2024-11-21

FashionMNIST数据集.zip

2024-11-14

普华永道.zip02普华GBA录屏03游戏GBA答题技巧5042023普华真题解析05计算题新题型更新GBA

【02】普华GBA录屏【03】游戏GBA答题技巧5[04】2023普华真题解析[05】计算题新题型【更新】GBA游戏

2024-11-14

基于MapReduce的电信数据清洗系统设计与实现

内容概要：本文详细介绍了如何使用MapReduce框架设计和实现一个电信数据清洗系统，涵盖数据预处理、无效数据过滤、重复数据检测与删除以及数据格式转换等关键技术步骤。通过具体的代码示例，解释了各阶段的实现细节。适合人群：具有MapReduce和Java基础知识的技术人员，特别是从事大数据处理和电信行业数据清洗工作的工程师。使用场景及目标：适用于需要处理大规模电信数据的企业，旨在提高数据质量和分析准确性，帮助技术人员理解和实现MapReduce数据清洗流程。其他说明：除了基本的数据处理技术，还提供了实用的代码片段和项目集成方法，便于快速上手实践。

2024-11-10

HBase全攻略：从安装配置到实战操作详解

内容概要：本文档是一份详尽的HBase学习教程，涵盖从安装配置、基础操作到实战项目的全方位内容。首先介绍了HBase的基本概念和特点，接着详细讲解了HBase的安装与配置步骤，包括环境准备、下载与解压、配置文件修改及启动流程。随后，文档深入讲解了HBase Shell的基本操作，包括创建表、插入数据、查询数据、删除数据等。此外，还提供了两个实战案例——用户信息存储系统和网页内容存储系统，详细演示了HBase的实际应用场景。最后，文档介绍了如何使用Java API操作HBase，包括项目搭建、创建表、插入和查询数据的具体代码示例和注释。适合人群：大数据领域的初学者、希望提升HBase技能的资深开发者和技术爱好者。使用场景及目标：适用于学习和实践HBase的各个阶段，帮助读者快速上手HBase的基本操作，并通过实际项目加深理解。无论是初学者还是有经验的开发者，都可以从中获得宝贵的知识和技术指导。其他说明：文中提供的代码示例和详细注释有助于读者更好地理解每个操作的具体实现细节，文档末尾还附有相关资源链接，方便读者进一步学习。

2024-11-10

电子工程与数字电路设计领域Logisim环境下的8位可控加减法器详解及实现

内容概要：本文档是一份详细的教程，教授读者如何在Logisim环境下从零开始构建8位可控加减法器，涵盖了从软件安装配置到电路设计及仿真的完整流程。通过具体的实例和丰富的图片，让读者能够深入了解8位可控加减法器的工作原理和技术要点。不仅涉及了数字电路的基本概念，还包括具体的设计思路、步骤和技术难点。适合人群：适用于所有希望提高数字电路设计能力的人士，尤其是电气工程、电子工程及计算机专业领域的学生或者技术人员。使用场景及目标：通过阅读此文，读者可以独立完成8位可控加减法器的设计与搭建，掌握在Logisim软件中的各种操作，增强实际操作能力和理论联系实际的能力。此外，文档还帮助理解如何利用逻辑门、多路选择器、寄存器等基础元件构建复杂的功能模块。其他说明：除了基础知识讲解外，文档还提供了一些项目资源链接以及进一步学习的建议，有助于扩展视野和发展长期技能。同时，文中强调了实践重要性，鼓励通过实际操作加深理解和提升水平。

2024-11-09

飞机选座系统从理论到实践的全方面教程

内容概要：本文档详细介绍了飞机选座系统的设计与实现过程，包括系统需求分析、数据库设计、后端开发、前端界面设计及测试与部署等环节。具体涵盖了用户注册与登录、航班查询、座位选择、订单管理等功能模块的设计和实现方法。文档提供了详细的代码示例和技术栈选择建议，帮助开发者理解和构建一个完整可靠的飞机选座系统。适合人群：软件开发工程师，特别是具备一定后端和前端开发经验的研发人员。使用场景及目标：适用于航空公司或在线票务平台，目的是提升用户的订票体验和满意度。通过学习本教程，开发者可以独立完成类似项目的开发工作。阅读建议：本文档内容详实，涉及多个方面的技术点。建议读者按步骤逐步阅读和实践，尤其是重点研究各个技术栈的选择及其应用场景。

2024-11-09

ZooKeeper分布式协调服务：从入门到实战详解

内容概要：本文档详细介绍了ZooKeeper这一开源分布式协调服务的技术细节及其应用。首先，从基本概念、数据结构、集群架构等方面入手，帮助读者全面了解ZooKeeper的基础知识。接下来，深入探讨了ZooKeeper的安装配置步骤，使读者能够在本地环境中部署和运行ZooKeeper服务。最后，通过多个实战案例（如配置管理、分布式锁、命名服务等），展示了如何在实际开发中利用ZooKeeper解决分布式系统中的数据一致性问题。适合人群：具有基本编程能力的技术人员，尤其是对分布式系统感兴趣的开发者。使用场景及目标：本指南适用于想要理解和使用ZooKeeper进行分布式应用开发的技术人员，旨在帮助读者掌握ZooKeeper的基本原理和实用技巧，能够在真实项目中有效应用ZooKeeper的功能。其他说明：文档不仅涵盖理论知识，还提供了大量实际操作案例，帮助读者加深理解和实践经验。推荐在阅读过程中配合动手实践，以便更好地掌握知识点。

2024-11-09

国家能源-20230827.zip

2024-11-07

全面掌握Java编程：基础语法、核心概念与实战案例解析

内容概要：本文详细介绍了Java编程语言的基础知识、核心概念和技术要点，涵盖Java的基础语法、面向对象编程、异常处理、集合框架、多线程编程、网络编程等内容。通过丰富的实例和详细的代码讲解，帮助读者深入了解Java的各种特性和应用场景，特别是八股文的形式使学习更加系统化和规范化。适合人群：适用于初学者和有一定经验的开发者，尤其是希望全面掌握Java编程技能的技术人员。使用场景及目标：① 初学者可以从头开始系统学习Java的基础语法和核心概念；② 中级开发者可以通过进阶内容进一步巩固和扩展技能；③ 实战案例部分帮助读者理解和应用Java在实际项目中的使用技巧。其他说明：本文不仅包含了理论讲解，还提供了大量的实战代码，让读者在动手实践中更好地理解和掌握知识点。通过跟随教程逐步完成各种任务，读者可以在短时间内快速提高Java编程水平。

2024-11-07

Java File 类：从基础到实践的文件操作全面教程

内容概要：本文详细介绍了 Java 中的 File 类，从基础的构造方法到高级的文件操作，涵盖了文件属性的获取、目录的遍历、文件的创建与删除等内容。并通过实战案例——文件管理器，展示了如何在实际编程中应用 File 类的功能。适合人群：具有一定 Java 编程基础的研发人员和技术爱好者。使用场景及目标：帮助读者全面掌握 Java File 类的使用方法，熟悉常见的文件操作技巧，并能在实际项目中灵活运用。其他说明：本文不仅讲解了理论知识，还提供了丰富的代码示例，使读者能够快速上手实践。推荐结合 Java 官方文档和在线教程进行深入学习。

2024-11-07

NBA数据分析之科比投篮预测：从数据处理到模型优化的完整指南

内容概要：本文档详述了科比投篮预测项目的整个过程，包括数据收集、数据处理、特征工程、模型选择与训练、模型评估与优化。首先介绍了科比·布莱恩特及其投篮数据的重要性和价值，接着逐步指导读者如何使用Python工具进行数据处理和预处理，提取关键特征，最终建立和优化一个逻辑回归模型，用于预测科比的投篮命中率。适合人群：具有一定数据分析基础和技术背景的研究者、数据科学家和机器学习爱好者。使用场景及目标：通过对真实数据集的实际操作，掌握从数据预处理到模型构建的全流程，提高数据分析和建模能力。其他说明：文档提供了完整的代码示例和详细的注释，有助于读者更好地理解和复现每一个步骤。此外，文档还提出了未来可能的拓展方向，鼓励读者进一步探索复杂模型和特征工程。

2024-11-07

空空如也

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