自定义博客皮肤VIP专享

*博客头图：

格式为PNG、JPG，宽度*高度大于1920*100像素，不超过2MB，主视觉建议放在右侧，请参照线上博客头图

请上传大于1920*100像素的图片！

博客底图：

图片格式为PNG、JPG，不超过1MB，可上下左右平铺至整个背景

栏目图：

图片格式为PNG、JPG，图片宽度*高度为300*38像素，不超过0.5MB

主标题颜色：

RGB颜色，例如：#AFAFAF

Hover：

RGB颜色，例如：#AFAFAF

副标题颜色：

RGB颜色，例如：#AFAFAF

预览 取消 提交

自定义博客皮肤

-+
上一步保存

百锦再的博客

每天进步一点点，成全别人，成就自己。

  • 博客(816)
  • 资源 (18)
  • 收藏
  • 关注
排序：
按最后发布时间
按访问量
RSS订阅

原创 React编程入门示例：RxJava深度解析

Observable是RxJava中的基本构建块，代表一个可观察的数据源，能够发射0到N个数据项，然后可能以一个完成或错误通知终止。Observer是RxJava中的消费者，用于接收Observable发射的数据和通知。：创建一个不发射任何数据但以错误终止的Observable。：创建一个不发射任何数据但正常终止的Observable。：创建一个不发射任何数据也不终止的Observable。：创建一个发射特定整数序列的Observable。：创建一个发射指定值的Observable。

2025-04-01 11:33:11 608 19

原创 React编程模型：Project Reactor深度解析

在当前线程立即执行通常用于测试或不需要异步的场景使用单个可重用的线程适用于低延迟的轻量级任务所有调用者共享同一个线程无限扩展的线程池适合阻塞I/O操作每个新任务可能创建新线程有界的弹性线程池默认最多创建10 * CPU核心数的线程适合阻塞I/O操作比elastic更可控，避免资源耗尽固定大小的并行线程池默认大小等于CPU核心数适合计算密集型任务从现有的ExecutorService创建允许与现有线程池集成Mono。

2025-04-01 11:25:23 647 16

原创 React编程模型：ReactX（Rx）深度解析

ReactX（简称Rx）是一套基于观察者模式的异步编程API，它结合了观察者模式、迭代器模式和函数式编程的最佳思想。最初由Microsoft开发，现已成为跨多种编程语言的响应式编程标准实现。操作符是ReactX的强大之处，允许以声明式方式转换、组合和操作数据流。创建操作符：创建Observable转换操作符：转换发射的值过滤操作符：选择性地发射值组合操作符：组合多个Observable错误处理：处理错误情况工具操作符：提供辅助功能条件与布尔：条件判断数学与聚合：数学运算。

2025-03-31 00:36:23 586 108

原创 React编程模型：React Streams规范详解

React Streams规范是响应式编程领域的一项重要标准，它为异步流处理提供了统一的接口和语义。这套规范最初由Reactive Streams组织制定，后来被纳入Java 9的java.util.concurrent.Flow API中，并成为响应式编程库如Project Reactor、RxJava等的基础。React Streams规范的核心目标是解决背压(Backpressure)问题，即在生产者(Publisher)和消费者(Subscriber)之间平衡数据流速的机制。

2025-03-31 00:09:18 1334 119

原创 React编程的核心概念：发布-订阅模型、背压与异步非阻塞

发布数据

2025-03-30 02:16:27 1092 278

原创 React编程的核心概念：数据流与观察者模式

);}, []);});return (</button>这个自定义Hook创建了一个可观察的状态，允许组件订阅状态变化通知。

2025-03-30 02:08:27 1442 301

原创 Reactive编程：数据流和观察者

数据流（Data Stream）是Reactive编程的核心概念之一，它代表一系列按时间顺序排列的事件或数据项的集合。在传统的命令式编程中，数据通常是静态的，程序通过顺序执行指令来处理数据。而在Reactive编程中，数据被视为。：当一个对象（Subject）的状态改变时，所有依赖它的对象（Observers）会自动收到通知并更新。当数据生产速度超过消费速度时，系统可能因资源耗尽而崩溃。观察者模式是Reactive编程的底层设计模式，它定义了。，程序通过订阅这些流来响应数据的变化。

2025-03-29 06:50:09 810 286

原创 Reactive编程：应用场景和传统比较

Reactive编程（Reactive Programming，简称RP）是一种面向数据流和变化传播的编程范式。它通过声明式的方式构建异步、非阻塞的应用程序，能够高效处理实时数据流、事件驱动系统和复杂的并发任务。Reactive编程的核心思想是。

2025-03-29 06:44:15 752 315

原创 Reactive编程：什么是Reactive编程？Reactive编程思想

Reactive编程（响应式编程）是一种面向。

2025-03-28 18:23:40 803 424

原创 编程技术水平横向和垂直发展的抉择全方位分析

本文全面分析了编程技术发展中横向扩展与垂直深化的战略抉择。通过系统比较两种发展路径的特点、优势、劣势及应用场景，为技术人员提供科学的职业规划框架。研究采用案例分析、数据统计和专家访谈方法，揭示了不同发展阶段的最优技术成长策略。结果表明，初级开发者宜侧重垂直深耕建立核心竞争力，中级需平衡两者，而高级专家则应主导横向整合。本文提出的动态调整模型可帮助技术人员在不同职业阶段做出最优发展决策，实现可持续的职业成长。关键词编程技术发展；横向扩展；垂直深化；职业规划；技能矩阵；全栈工程；领域专家；T型人才；技术决策。

2025-03-28 18:14:25 771 419

原创 全方位分析Vue与React：现代前端框架深度比较

特性ReactVue设计目标构建大型复杂应用渐进式框架，适应各种规模数据流单向数据流双向数据绑定(可选)响应式原理需要手动优化(useMemo等)自动依赖追踪组件通信Props/回调/Context/状态管理库Props/事件/Provide-Inject/总线学习曲线较陡峭(需理解JSX、Hooks等)较平缓(模板更直观)灵活性高度灵活(JSX允许任意JS逻辑)灵活但有约束(模板限制少)核心库关注点只关注UI(路由等由社区提供)核心包含路由等常用功能。

2025-03-27 14:25:11 1361 464

原创 勤学好问：Web编程页面美观的窍门有哪些？

单色调示例：Slack的紫色主题自然灵感示例：Airbnb的红色与中性色组合2. 渐变应用实例这些实例展示了现代Web设计中常见的美观技巧实现方式，涵盖了色彩、排版、交互和布局等多个方面。实际开发中可以根据项目需求进行调整和组合使用。

2025-03-27 08:20:57 857 489

原创 编程命名规范全方位优化指南

本文全面系统地探讨了编程命名规范的理论基础、实践方法和优化策略，旨在为软件开发人员提供一套完整的命名规范体系。研究从命名规范的基本原则出发，深入分析了变量、函数、类、接口等不同程序元素的命名策略，并针对不同编程语言的特点提出了差异化的命名建议。文章还探讨了命名规范在团队协作、代码维护和软件质量方面的重要作用，提供了命名规范的评估方法和优化路径。研究表明，良好的命名规范可以提高代码可读性30%以上，减少维护成本40%，显著提升团队开发效率。本文最后展望了命名规范在AI辅助编程时代的发展趋势。关键词命名规范；

2025-03-26 16:13:55 1499 198

原创 DeepSeek与GPT的全方位对比及其为编程工作带来的巨大变革

本文对DeepSeek和GPT两大AI模型进行了全方位的对比分析，重点探讨了它们在编程领域的应用差异及DeepSeek为软件开发工作带来的革命性变化。研究从模型架构、训练数据、编程能力、代码生成质量等多个维度展开系统比较，并深入分析了DeepSeek在代码补全、错误检测、算法优化等方面的独特优势。研究表明，DeepSeek凭借其专业化的训练和针对编程任务的优化，显著提升了开发效率，改变了传统编程工作流程，为软件工程领域带来了范式转变。文章还展望了AI辅助编程的未来发展趋势和潜在挑战。

2025-03-26 10:20:19 1510 351

原创 上位机项目与物联网项目的关系解析

本文深入探讨了上位机项目与物联网项目之间的关系，分析了两者在技术架构、功能定位和应用场景中的相互作用。研究表明，上位机作为物联网系统中的重要组成部分，在数据采集、处理、控制和可视化等方面发挥着关键作用。文章通过实际案例分析和未来趋势展望，揭示了二者融合发展的技术挑战与创新机遇，为相关领域的研发和应用提供了理论参考。关键词上位机；物联网；数据采集；系统控制；人机交互；边缘计算。

2025-03-26 10:11:09 1002 182

原创 Vue项目中访问指定链接并解析页面内容的完整指南

在现代Web开发中，经常需要从其他网页获取并解析内容。本文将详细介绍如何在Vue项目中实现这一功能，包括从访问外部链接到解析展示内容的完整流程。// 在usePageParser.js中添加try {return {})})return {})// 在parseContent中使用// ...其他解析逻辑return {// ...其他结果架构设计前后端分离，使用代理解决CORS问题组件化设计提高可维护性组合式函数封装核心逻辑功能实现支持静态和动态页面获取。

2025-03-25 02:33:36 1039 362

原创 使用JavaScript获取和解析页面内容的完整指南

本文详细介绍了如何使用JavaScript获取和解析页面内容，涵盖了从基础到高级的各种技术。获取页面HTML：使用outerHTMLinnerHTML等方法获取完整或部分的HTML代码DOM遍历和选择：使用各种选择器方法和遍历技术定位特定元素内容提取：从元素中提取文本、属性和结构化数据高级技术：XPath、TreeWalker、MutationObserver等高级API的使用动态内容处理：监控和等待动态加载的内容性能优化：批量操作、事件委托等提高性能的技术安全考虑。

2025-03-25 02:23:07 744 225

原创 jQuery 编程的 100 个实用技巧：原理解析与代码示例

本文详细介绍了 100 个 jQuery 编程技巧，涵盖了选择器、DOM 操作、事件处理、动画、Ajax、表单操作等多个方面。通过掌握这些技巧，开发者可以更高效地使用 jQuery 构建动态、交互性强的网页应用。尽管现代前端开发中，原生 JavaScript 和框架逐渐成为主流，但 jQuery 仍然是许多项目中的重要工具。

2025-03-24 02:28:09 936 324

原创 前端核心知识：Vue 3 编程的 10 个实用技巧

/本文详细介绍了 Vue 3 编程中的 10 个实用技巧，涵盖了响应式数据管理、组合式 API、跨组件通信、异步组件加载等多个方面。通过掌握这些技巧，开发者可以更高效地构建现代化的 Vue 应用，提升代码质量和开发体验。希望本文能为您的 Vue 3 开发之旅提供帮助！

2025-03-24 02:17:41 1865 290

原创 人工智能与人类社会的复杂关系：挑战与应对

本文探讨了人工智能与人类社会的复杂关系，分析了人工智能发展带来的机遇与挑战。文章重点讨论了人工智能对就业市场的影响、人口老龄化背景下的应用、社会不平等问题以及伦理和法律挑战。通过多维度分析，本文提出了应对策略，包括教育改革、社会保障体系完善、人工智能伦理框架建立和国际合作。研究表明，只有通过多方共同努力，才能实现人工智能与人类社会的和谐共处，推动社会可持续发展。关键词人工智能；人类社会；就业；老龄化；伦理；社会不平等；教育改革；社会保障。

2025-03-23 16:15:39 895 282

原创 消息订阅应用开发的最优5个方案及代码实现

本文详细介绍了5种最优的消息订阅方案，包括其原理、适用场景和Python代码实现。通过选择合适的方案，开发者可以构建高效、可靠的消息订阅系统，满足不同场景的需求。

2025-03-22 10:36:54 1278 330

原创 消息订阅的最优方案设计与实现

本文详细介绍了如何使用Python实现一个高效、可靠的消息订阅系统。我们选择了Redis作为消息代理，并探讨了消息的持久化、分发机制、负载均衡、容错与恢复等方面的设计。通过代码实现和性能优化，我们展示了如何构建一个高性能的消息订阅系统。最后，我们还讨论了系统的安全性考虑，确保消息的机密性和完整性。

2025-03-22 10:29:02 1021 179

原创 运维工程师的利剑：vim快捷键大全

删除从光标处到下一个单词开头的文本。: 移动到行首第一个非空白字符。: 替换整个文件中的所有匹配项。: 删除从光标处到行尾的文本。: 替换当前行的第一个匹配项。: 移动到下一个单词的开头。: 移动到上一个单词的开头。: 移动到下一个单词的末尾。: 替换当前行的所有匹配项。: 在当前行下方插入新行。: 在当前行上方插入新行。: 重做上一次撤销的操作。: 保存并退出 Vim。: 跳转到下一个匹配项。: 跳转到上一个匹配项。: 移动到上一个段落。: 移动到下一个段落。: 在光标前插入文本。

2025-03-21 00:39:36 801 333

原创 运维工程师的基本功：CentOS的常用命令大全

对于入门级的小朋友，上面的linux命令已经够用。: 实时查看系统进程和资源使用情况。: 查看文件的开头或结尾部分。: 查看 CentOS 版本。: 分页查看文件内容。

2025-03-21 00:34:53 1077 341

原创 C++的十大核心应用领域：技术栈与代码示例详解

本文详细探讨了C++最擅长的十大开发领域，包括游戏开发、嵌入式系统、高性能计算、金融科技、操作系统开发、图形与视觉计算、网络与通信、数据库系统、人工智能与机器学习以及编译器与工具链开发。本文将详细探讨C++最擅长的十大开发领域，分析其在这些领域中的独一无二的作用，并结合技术栈和代码示例进行深入解析。现代游戏引擎（如Unreal Engine和Unity的底层）大多使用C++编写，能够直接操作内存、优化资源管理，并实现高效的图形渲染和物理模拟。嵌入式系统通常资源有限，C++的高效性和灵活性使其成为首选语言。

2025-03-20 01:47:22 126 253

原创 Oracle数据库性能优化全攻略：十大关键方向深度解析与实践指南

Oracle数据库的性能优化是一个复杂而系统的工程，涉及多个方面的调整和优化。通过本文详细探讨的十大优化方向，包括SQL查询优化、索引优化、内存管理、I/O优化、分区表与分区索引、并行处理、统计信息管理、锁与并发控制、数据库参数调优以及应用设计优化，数据库管理员和开发人员可以全面提升Oracle数据库的性能。本文将详细探讨Oracle优化的十大方向，包括SQL查询优化、索引优化、内存管理、I/O优化、分区表与分区索引、并行处理、统计信息管理、锁与并发控制、数据库参数调优以及应用设计优化。

2025-03-20 01:36:35 1489 255

原创 Oracle数据库与MySQL数据库的全面对比分析

【代码】Oracle数据库与MySQL数据库的全面对比分析。

2025-03-19 21:15:46 847 130

原创 全方位对比oracle18c和oracle 19c

通过以上对比可见，Oracle 19c在性能、自治能力、云支持及安全性方面全面超越18c，是企业级部署的明确选择。升级时应充分测试业务兼容性，并参考Oracle官方升级手册逐步实施。：19c的自治能力更成熟，减少人工维护成本达40%以上。：19c在多租户管理上更自动化，支持大规模云化部署。需手动配置冲突解决策略，切换延迟较高。的云功能需依赖第三方工具补足。

2025-03-19 21:09:56 1216 129

原创 《C#上位机开发从门外到门内》3-5：基于FastAPI的Web上位机系统

Web上位机系统是一种通过网络实现对远程设备或环境进行实时监控和控制的系统。其核心目标是通过高效的数据传输和处理，确保监控的实时性和准确性，从而实现对远程设备的有效管理和控制。基于FastAPI或Flask的Web上位机系统利用Python的Web框架，通过互联网或局域网实现数据的传输和通信，具有广泛的应用前景。FastAPI和Flask是Python中常用的Web框架，具有高效、灵活和易于扩展的特点。

2025-03-17 13:27:12 1559 131

原创 《C#上位机开发从门外到门内》3-4：基于TCP/IP的远程监控系统设计与实现

远程监控系统是一种通过网络实现对远程设备或环境进行实时监控和控制的系统。其核心目标是通过高效的数据传输和处理，确保监控的实时性和准确性，从而实现对远程设备的有效管理和控制。基于TCP/IP的远程监控系统利用TCP/IP协议栈，通过互联网或局域网实现数据的传输和通信，具有广泛的应用前景。TCP/IP协议栈是互联网通信的基础，包括传输控制协议（TCP）和网际协议（IP）。TCP提供可靠的、面向连接的数据传输服务，确保数据的完整性和顺序；IP则负责数据包的路由和寻址，确保数据能够正确到达目的地。

2025-03-17 13:21:26 1327 123

原创 《C#上位机开发从门外到门内》3-3：基于USB的设备管理系统

在工业自动化和实验室环境中，许多设备（如工业相机、测量仪器等）通过USB接口与计算机通信。本项目旨在开发一个基于USB的设备管理系统，能够控制外设、监测设备状态，并将相关数据存储到数据库中，以实现设备的集中管理和数据分析。

2025-03-16 10:29:25 995 195

原创 《C#上位机开发从门外到门内》3-2：：Modbus数据采集系统

Modbus是一种广泛应用于工业自动化领域的通信协议，支持多种设备之间的数据传输。本项目旨在通过Modbus协议采集传感器数据，并将采集到的数据进行存储和可视化，以实现对工业设备的实时监控和数据分析。

2025-03-16 10:23:07 1571 167

原创 《C#上位机开发从门外到门内》3-1：串口调试助手

串口调试助手是一种用于调试和测试串口通信的工具，广泛应用于嵌入式开发、工业控制、物联网设备调试等领域。

2025-03-14 01:22:29 1014 178

原创 在 CentOS 上安装 Oracle 数据库

如果需要更高的安全性，可以配置 Oracle Net 使用 SSL/TLS 加密通信。具体步骤请参考 Oracle 官方文档。至此，Oracle 数据库已在 CentOS 上成功安装并配置完成。你可以通过 SQL*Plus 或其他工具连接到数据库。默认情况下，Oracle 监听器使用 1521 端口。确保防火墙允许该端口的流量。确保数据库服务名正确。确保客户端和服务器的时间同步，否则可能会导致连接问题。确保监听器正在运行，并且能够看到数据库实例的信息。如果使用动态服务注册，确保数据库参数。

2025-03-14 01:17:13 1270 174

原创 《C#上位机开发从门外到门内》2-7：网络通信（TCP/IP、UDP）

网络通信指的是通过一系列通信协议和硬件设备，实现不同计算机或嵌入式系统之间数据交换与信息共享的过程。网络通信的发展经历了从早期的点对点通信到如今分布式、分层架构的多种模式。在这种背景下，TCP/IP协议族成为了互联网和局域网中最为常用的通信协议，同时UDP协议也在需要低延迟和实时性的场合中发挥重要作用。本文从网络通信的基础理论出发，详细阐述了TCP/IP和UDP两种常见协议的特点及其在数据传输中的具体应用。

2025-03-13 09:43:41 1431 196

原创 《C#上位机开发从门外到门内》2-6：CAN总线通信

CANOpen是一种基于CAN总线的通信协议和设备配置标准，最初由CiA（CAN in Automation）国际组织制定。它专门面向嵌入式系统、工业自动化及医疗设备等领域，提供了统一的通信接口和设备描述，简化了系统集成与设备互操作性问题。J1939协议是美国SAE国际标准，主要用于重型商用车辆、卡车和工程机械等领域。作为在CAN总线之上的一套高层通信协议，J1939解决了大功率设备间的信息交换和诊断需求，提供了更为完善的网络管理、数据分组与地址分配机制。

2025-03-13 09:40:17 967 207

原创 《C#上位机开发从门外到门内》2-5：USB通信

USB是一种串行总线技术，采用主机与设备的架构进行数据传输。主机（Host）由计算机或上位机提供，设备（Device）则由外部硬件构成。负责电气信号的传输，确定传输速率（低速、全速、高速、超级高速等）。管理数据包的帧结构、CRC校验和位填充，确保数据的准确传输。负责设备枚举、地址分配、数据传输调度及错误处理。针对不同设备类别（如HID、CDC、Mass Storage等）提供标准化接口和数据协议。USB采用分组传输机制，每个数据包都包含同步头、数据字段和校验码，能够有效防止传输错误。

2025-03-12 14:39:53 1521 197

原创 《C#上位机开发从门外到门内》2-4：Modbus协议

Modbus协议最早由Modicon（现施耐德电气旗下品牌）于1979年推出，作为一种简单而高效的主从通信协议，它被广泛应用于PLC之间的控制和数据传输。随着工业自动化和分布式控制系统的发展，Modbus协议不断演进，逐渐从最初的串行通信标准（RTU/ASCII）扩展到基于以太网的Modbus TCP，使得其应用领域从传统的工业现场拓展到了现代智能制造、物联网和远程监控等更广泛的领域。随着工业物联网（IIoT）和智能制造的不断发展，Modbus协议虽然历史悠久，但依然焕发出新的生命力。

2025-03-12 14:32:45 1590 220

原创 《C#上位机开发从门外到门内》2-3：SPI总线协议详解及应用实践

片选控制在通信开始前，主设备首先通过拉低目标从设备的CS（Chip Select）信号，通知从设备准备进入通信状态。对于多从设备系统，只有被选中的从设备响应后续的数据传输。时钟同步主设备产生SCLK信号，作为所有数据传输的同步时钟。时钟的频率由主设备配置，确保数据传输速率满足系统要求。数据发送与接收全双工通信：SPI支持全双工数据传输，即在每个时钟周期内，主设备在MOSI线上发送数据的同时，从设备在MISO线上传回数据。这样设计使得数据交换效率极高。数据位序。

2025-03-11 07:43:59 1206 80

原创 《C#上位机开发从门外到门内》2-2：I2C总线协议及其应用详解

本文详细介绍了I2C总线协议的通信机制、设备寻址与数据传输，以及上位机实现I2C通信的关键技术。I2C通信机制利用SDA和SCL两根总线实现数据和时钟同步传输，通过起始信号、重复起始信号和终止信号确保传输帧的完整性。数据传输过程中采用应答机制（ACK/NACK），大大提高了数据传输的鲁棒性和错误检测能力。时钟伸展机制允许从设备根据处理需求主动延长时钟周期，为多种速度设备混合通信提供了可能。设备寻址与数据传输采用7位和10位两种地址模式，保证系统中每个设备具有唯一地址，避免总线冲突。

2025-03-11 07:37:47 1453 52

自动驾驶AI小车，基于遗传算法优化神经网络.zip
【国外优秀项目】 神经网络（Neural Networks）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）和遗传算法（Genetic Algorithms, GAs）是人工智能领域的三种不同技术，它们各自有不同的应用和特点。 1. **神经网络（Neural Networks）**： 神经网络是一种受人脑启发的计算模型，它由大量的节点（或称为“神经元”）组成，这些节点通常分层排列。神经网络通过学习从输入到输出的映射关系来解决各种问题，如分类、回归和模式识别。神经网络的学习过程通常涉及调整节点之间的连接权重，以最小化预测输出与实际输出之间的差异。 2. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**： CNNs是一种特殊类型的神经网络，专门用于处理具有已知网格状拓扑的数据，如图像。CNNs的核心是卷积层，它通过在输入数据上滑动小的滤波器（或称为“卷积核”）来提取特征。这些特征随后被传递到网络的后续层进行进一步的处理。CNNs在图像识别、视频分析、医学图像处理等领域表现出色。 3. **遗传算法（Genetic Algorithms, GAs）**： GAs是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索算法。它们通常用于优化和搜索问题。遗传算法通过模拟生物进化过程中的选择、交叉（杂交）和变异等操作来演化出问题的解决方案。GAs从一个可能解的种群开始，通过迭代过程不断改进解的质量，直到找到满意的解决方案或达到预定的停止条件。 这三种技术可以独立使用，也可以结合使用。例如，神经网络和CNNs通常用于模式识别和预测问题，而遗传算法可以用于优化神经网络的结构或参数。在某些情况下，遗传算法甚至可以用来训练神经网络

2024-06-05

专注优化算法开发，包括以下方面： （1）启发式算法，元启发式算法，群智能优化算法（2）凸优化 （3）多目标优化.zip
【国外优秀项目】 神经网络（Neural Networks）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）和遗传算法（Genetic Algorithms, GAs）是人工智能领域的三种不同技术，它们各自有不同的应用和特点。 1. **神经网络（Neural Networks）**： 神经网络是一种受人脑启发的计算模型，它由大量的节点（或称为“神经元”）组成，这些节点通常分层排列。神经网络通过学习从输入到输出的映射关系来解决各种问题，如分类、回归和模式识别。神经网络的学习过程通常涉及调整节点之间的连接权重，以最小化预测输出与实际输出之间的差异。 2. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**： CNNs是一种特殊类型的神经网络，专门用于处理具有已知网格状拓扑的数据，如图像。CNNs的核心是卷积层，它通过在输入数据上滑动小的滤波器（或称为“卷积核”）来提取特征。这些特征随后被传递到网络的后续层进行进一步的处理。CNNs在图像识别、视频分析、医学图像处理等领域表现出色。 3. **遗传算法（Genetic Algorithms, GAs）**： GAs是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索算法。它们通常用于优化和搜索问题。遗传算法通过模拟生物进化过程中的选择、交叉（杂交）和变异等操作来演化出问题的解决方案。GAs从一个可能解的种群开始，通过迭代过程不断改进解的质量，直到找到满意的解决方案或达到预定的停止条件。 这三种技术可以独立使用，也可以结合使用。例如，神经网络和CNNs通常用于模式识别和预测问题，而遗传算法可以用于优化神经网络的结构或参数。在某些情况下，遗传算法甚至可以用来训练神经网络

2024-06-05

在MATLAB上实现车牌识别的程序，识别算法有两种，分别为神经网络和模板匹配.zip
【国外优秀项目】 神经网络（Neural Networks）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）和遗传算法（Genetic Algorithms, GAs）是人工智能领域的三种不同技术，它们各自有不同的应用和特点。 1. **神经网络（Neural Networks）**： 神经网络是一种受人脑启发的计算模型，它由大量的节点（或称为“神经元”）组成，这些节点通常分层排列。神经网络通过学习从输入到输出的映射关系来解决各种问题，如分类、回归和模式识别。神经网络的学习过程通常涉及调整节点之间的连接权重，以最小化预测输出与实际输出之间的差异。 2. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**： CNNs是一种特殊类型的神经网络，专门用于处理具有已知网格状拓扑的数据，如图像。CNNs的核心是卷积层，它通过在输入数据上滑动小的滤波器（或称为“卷积核”）来提取特征。这些特征随后被传递到网络的后续层进行进一步的处理。CNNs在图像识别、视频分析、医学图像处理等领域表现出色。 3. **遗传算法（Genetic Algorithms, GAs）**： GAs是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索算法。它们通常用于优化和搜索问题。遗传算法通过模拟生物进化过程中的选择、交叉（杂交）和变异等操作来演化出问题的解决方案。GAs从一个可能解的种群开始，通过迭代过程不断改进解的质量，直到找到满意的解决方案或达到预定的停止条件。 这三种技术可以独立使用，也可以结合使用。例如，神经网络和CNNs通常用于模式识别和预测问题，而遗传算法可以用于优化神经网络的结构或参数。在某些情况下，遗传算法甚至可以用来训练神经网络

2024-06-05

用传统cv算法和卷积神经网络实现手势识别.zip
【国外优秀项目】 神经网络在计算机视觉（Computer Vision, CV）领域扮演着至关重要的角色。计算机视觉旨在使计算机能够“看”和理解图像或视频中的内容，而神经网络，尤其是深度学习模型，已经成为实现这一目标的关键技术。以下是神经网络在计算机视觉中的一些主要应用： 1. **图像分类**： 神经网络可以将图像分类到不同的类别中。例如，一个深度卷积神经网络（CNN）可以识别图像中的对象是猫、狗还是其他动物。 2. **目标检测**： 神经网络可以识别图像中的多个对象，并确定它们的位置和类别。例如，使用R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO（You Only Look Once）或SSD（Single Shot MultiBox Detector）等算法。 3. **图像分割**： 神经网络可以将图像分割成多个区域，每个区域对应于图像中的一个对象或背景。这包括语义分割（为图像中的每个像素分配类别标签）和实例分割（区分同一类别的不同实例）。 4. **人脸识别**： 神经网络可以识别和验证人脸。这在安全访问控制、社交媒体标签建议等场景中非常有用。 5. **姿态估计**： 神经网络可以估计图像或视频中人物的关节位置，从而推断出他们的身体姿态。 6. **图像生成和增强**： 神经网络可以生成新的图像，或者增强现有图像的质量。例如，使用生成对抗网络（GAN）生成逼真的图像，或者使用超分辨率技术提高图像的分辨率。

2024-06-05

用Paddle框架实现了胶囊网络模型.zip
【国外优秀项目】 神经网络在计算机视觉（Computer Vision, CV）领域扮演着至关重要的角色。计算机视觉旨在使计算机能够“看”和理解图像或视频中的内容，而神经网络，尤其是深度学习模型，已经成为实现这一目标的关键技术。以下是神经网络在计算机视觉中的一些主要应用： 1. **图像分类**： 神经网络可以将图像分类到不同的类别中。例如，一个深度卷积神经网络（CNN）可以识别图像中的对象是猫、狗还是其他动物。 2. **目标检测**： 神经网络可以识别图像中的多个对象，并确定它们的位置和类别。例如，使用R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO（You Only Look Once）或SSD（Single Shot MultiBox Detector）等算法。 3. **图像分割**： 神经网络可以将图像分割成多个区域，每个区域对应于图像中的一个对象或背景。这包括语义分割（为图像中的每个像素分配类别标签）和实例分割（区分同一类别的不同实例）。 4. **人脸识别**： 神经网络可以识别和验证人脸。这在安全访问控制、社交媒体标签建议等场景中非常有用。 5. **姿态估计**： 神经网络可以估计图像或视频中人物的关节位置，从而推断出他们的身体姿态。 6. **图像生成和增强**： 神经网络可以生成新的图像，或者增强现有图像的质量。例如，使用生成对抗网络（GAN）生成逼真的图像，或者使用超分辨率技术提高图像的分辨率。

2024-06-05

用logistic回归，SVM，神经网络实现分类算法.zip
【国外优秀项目】 神经网络在计算机视觉（Computer Vision, CV）领域扮演着至关重要的角色。计算机视觉旨在使计算机能够“看”和理解图像或视频中的内容，而神经网络，尤其是深度学习模型，已经成为实现这一目标的关键技术。以下是神经网络在计算机视觉中的一些主要应用： 1. **图像分类**： 神经网络可以将图像分类到不同的类别中。例如，一个深度卷积神经网络（CNN）可以识别图像中的对象是猫、狗还是其他动物。 2. **目标检测**： 神经网络可以识别图像中的多个对象，并确定它们的位置和类别。例如，使用R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO（You Only Look Once）或SSD（Single Shot MultiBox Detector）等算法。 3. **图像分割**： 神经网络可以将图像分割成多个区域，每个区域对应于图像中的一个对象或背景。这包括语义分割（为图像中的每个像素分配类别标签）和实例分割（区分同一类别的不同实例）。 4. **人脸识别**： 神经网络可以识别和验证人脸。这在安全访问控制、社交媒体标签建议等场景中非常有用。 5. **姿态估计**： 神经网络可以估计图像或视频中人物的关节位置，从而推断出他们的身体姿态。 6. **图像生成和增强**： 神经网络可以生成新的图像，或者增强现有图像的质量。例如，使用生成对抗网络（GAN）生成逼真的图像，或者使用超分辨率技术提高图像的分辨率。

2024-06-05

用BP算法实现神经网络.zip
【国外优秀项目】 神经网络在计算机视觉（Computer Vision, CV）领域扮演着至关重要的角色。计算机视觉旨在使计算机能够“看”和理解图像或视频中的内容，而神经网络，尤其是深度学习模型，已经成为实现这一目标的关键技术。以下是神经网络在计算机视觉中的一些主要应用： 1. **图像分类**： 神经网络可以将图像分类到不同的类别中。例如，一个深度卷积神经网络（CNN）可以识别图像中的对象是猫、狗还是其他动物。 2. **目标检测**： 神经网络可以识别图像中的多个对象，并确定它们的位置和类别。例如，使用R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO（You Only Look Once）或SSD（Single Shot MultiBox Detector）等算法。 3. **图像分割**： 神经网络可以将图像分割成多个区域，每个区域对应于图像中的一个对象或背景。这包括语义分割（为图像中的每个像素分配类别标签）和实例分割（区分同一类别的不同实例）。 4. **人脸识别**： 神经网络可以识别和验证人脸。这在安全访问控制、社交媒体标签建议等场景中非常有用。 5. **姿态估计**： 神经网络可以估计图像或视频中人物的关节位置，从而推断出他们的身体姿态。 6. **图像生成和增强**： 神经网络可以生成新的图像，或者增强现有图像的质量。例如，使用生成对抗网络（GAN）生成逼真的图像，或者使用超分辨率技术提高图像的分辨率。

2024-06-05

以树莓派的Raspbian系统为基础平台，使用Qt Creator进行界面开发.zip
在树莓派上使用Raspbian系统进行Qt Creator界面开发是一个相对直接的过程。以下是基本步骤： 1. **安装Raspbian**： 确保你的树莓派已经安装了Raspbian操作系统。你可以从树莓派官方网站下载最新版本的Raspbian，并使用NOOBS或通过SD卡烧录器安装到SD卡上。 2. **更新系统**： 在开始之前，确保你的系统是最新的。打开终端并运行以下命令： ```bash sudo apt-get update sudo apt-get upgrade ``` 3. **安装Qt Creator**： Raspbian默认仓库中包含了Qt Creator，你可以通过以下命令安装： ```bash sudo apt-get install qtcreator ``` 这将会安装Qt Creator以及一些必要的工具和库。 4. **配置Qt Creator**： 打开Qt Creator，你可能需要配置一些设置，比如构建套件（Kit）。在“工具”->“选项”->“构建和运行”

2024-06-05

一个中国象棋程序和一个配套的基于蒙特卡洛算法及神经网络的人工智能（模仿阿尔法狗）.zip
【国外优秀项目】 神经网络，尤其是深度学习模型，已经在多个行业中找到了广泛的应用。以下是一些主要的行业应用示例： 1. **金融服务业**： - 信用评分：使用神经网络来评估贷款申请人的信用风险。 - 欺诈检测：通过分析交易模式来识别信用卡欺诈或洗钱行为。 - 算法交易：利用神经网络预测股票市场走势，进行自动化交易。 2. **医疗保健**： - 疾病诊断：使用深度学习分析医学影像（如X光、CT、MRI）来辅助诊断癌症等疾病。 - 药物发现：通过神经网络预测分子与蛋白质的相互作用，加速新药的研发。 - 个性化治疗：根据患者的遗传信息和临床数据推荐最佳治疗方案。 3. **零售和电子商务**： - 推荐系统：使用神经网络为用户推荐商品。 - 需求预测：预测产品需求，优化库存管理。 - 客户细分：通过分析客户行为数据来进行市场细分和目标营销。 4. **制造业**： - 预测性维护：通过分析机器传感器数据来预测设备故障，减少停机时间。 - 质量控制：使用图像识别技术自动检测产品缺陷。 - 供应链优化：通过神经网络模型优化生产计划和物流。 5. **交通运输**： - 自动驾驶汽车：使用深度学习处理来自车辆传感器的数据，实现环境感知和决策。 - 交通流量管理：通过分析交通数据来优化信号灯控制，减少拥堵。 - 航空业：预测航班延误，优化航线和机组调度。 6. **电信**： - 网络优化：使用神经网络来预测网络流量模式，优化资源分配。 - 客户流失预测：分析客户行为来预测并减少客户流失。 7. **能源**： - 能源消耗预测：预测电力需求，优化发电和分配。 - 风力和太阳能发电预测：通过神经网络模型预测可再生能源的产量。 8. **安全领域**： - 视频监控：使用深度学习进行人脸识别、异常行为检测。 - 网络安全：通过神经网络检测和防御网络

2024-06-05

学习的一些基本神经网络算法.zip
【国外优秀项目】 神经网络，尤其是深度学习模型，已经在多个行业中找到了广泛的应用。以下是一些主要的行业应用示例： 1. **金融服务业**： - 信用评分：使用神经网络来评估贷款申请人的信用风险。 - 欺诈检测：通过分析交易模式来识别信用卡欺诈或洗钱行为。 - 算法交易：利用神经网络预测股票市场走势，进行自动化交易。 2. **医疗保健**： - 疾病诊断：使用深度学习分析医学影像（如X光、CT、MRI）来辅助诊断癌症等疾病。 - 药物发现：通过神经网络预测分子与蛋白质的相互作用，加速新药的研发。 - 个性化治疗：根据患者的遗传信息和临床数据推荐最佳治疗方案。 3. **零售和电子商务**： - 推荐系统：使用神经网络为用户推荐商品。 - 需求预测：预测产品需求，优化库存管理。 - 客户细分：通过分析客户行为数据来进行市场细分和目标营销。 4. **制造业**： - 预测性维护：通过分析机器传感器数据来预测设备故障，减少停机时间。 - 质量控制：使用图像识别技术自动检测产品缺陷。 - 供应链优化：通过神经网络模型优化生产计划和物流。 5. **交通运输**： - 自动驾驶汽车：使用深度学习处理来自车辆传感器的数据，实现环境感知和决策。 - 交通流量管理：通过分析交通数据来优化信号灯控制，减少拥堵。 - 航空业：预测航班延误，优化航线和机组调度。 6. **电信**： - 网络优化：使用神经网络来预测网络流量模式，优化资源分配。 - 客户流失预测：分析客户行为来预测并减少客户流失。 7. **能源**： - 能源消耗预测：预测电力需求，优化发电和分配。 - 风力和太阳能发电预测：通过神经网络模型预测可再生能源的产量。 8. **安全领域**： - 视频监控：使用深度学习进行人脸识别、异常行为检测。 - 网络安全：通过神经网络检测和防御网络

2024-06-05

学习神经网络算法.zip
【国外优秀项目】 神经网络，尤其是深度学习模型，已经在多个行业中找到了广泛的应用。以下是一些主要的行业应用示例： 1. **金融服务业**： - 信用评分：使用神经网络来评估贷款申请人的信用风险。 - 欺诈检测：通过分析交易模式来识别信用卡欺诈或洗钱行为。 - 算法交易：利用神经网络预测股票市场走势，进行自动化交易。 2. **医疗保健**： - 疾病诊断：使用深度学习分析医学影像（如X光、CT、MRI）来辅助诊断癌症等疾病。 - 药物发现：通过神经网络预测分子与蛋白质的相互作用，加速新药的研发。 - 个性化治疗：根据患者的遗传信息和临床数据推荐最佳治疗方案。 3. **零售和电子商务**： - 推荐系统：使用神经网络为用户推荐商品。 - 需求预测：预测产品需求，优化库存管理。 - 客户细分：通过分析客户行为数据来进行市场细分和目标营销。 4. **制造业**： - 预测性维护：通过分析机器传感器数据来预测设备故障，减少停机时间。 - 质量控制：使用图像识别技术自动检测产品缺陷。 - 供应链优化：通过神经网络模型优化生产计划和物流。 5. **交通运输**： - 自动驾驶汽车：使用深度学习处理来自车辆传感器的数据，实现环境感知和决策。 - 交通流量管理：通过分析交通数据来优化信号灯控制，减少拥堵。 - 航空业：预测航班延误，优化航线和机组调度。 6. **电信**： - 网络优化：使用神经网络来预测网络流量模式，优化资源分配。 - 客户流失预测：分析客户行为来预测并减少客户流失。 7. **能源**： - 能源消耗预测：预测电力需求，优化发电和分配。 - 风力和太阳能发电预测：通过神经网络模型预测可再生能源的产量。 8. **安全领域**： - 视频监控：使用深度学习进行人脸识别、异常行为检测。 - 网络安全：通过神经网络检测和防御网络

2024-06-05

一个蒙特卡洛树搜索算法实现的五子棋 AI+现可用神经网络训练模型。.zip
【国外优秀项目】 神经网络，尤其是深度学习模型，已经在多个行业中找到了广泛的应用。以下是一些主要的行业应用示例： 1. **金融服务业**： - 信用评分：使用神经网络来评估贷款申请人的信用风险。 - 欺诈检测：通过分析交易模式来识别信用卡欺诈或洗钱行为。 - 算法交易：利用神经网络预测股票市场走势，进行自动化交易。 2. **医疗保健**： - 疾病诊断：使用深度学习分析医学影像（如X光、CT、MRI）来辅助诊断癌症等疾病。 - 药物发现：通过神经网络预测分子与蛋白质的相互作用，加速新药的研发。 - 个性化治疗：根据患者的遗传信息和临床数据推荐最佳治疗方案。 3. **零售和电子商务**： - 推荐系统：使用神经网络为用户推荐商品。 - 需求预测：预测产品需求，优化库存管理。 - 客户细分：通过分析客户行为数据来进行市场细分和目标营销。 4. **制造业**： - 预测性维护：通过分析机器传感器数据来预测设备故障，减少停机时间。 - 质量控制：使用图像识别技术自动检测产品缺陷。 - 供应链优化：通过神经网络模型优化生产计划和物流。 5. **交通运输**： - 自动驾驶汽车：使用深度学习处理来自车辆传感器的数据，实现环境感知和决策。 - 交通流量管理：通过分析交通数据来优化信号灯控制，减少拥堵。 - 航空业：预测航班延误，优化航线和机组调度。 6. **电信**： - 网络优化：使用神经网络来预测网络流量模式，优化资源分配。 - 客户流失预测：分析客户行为来预测并减少客户流失。 7. **能源**： - 能源消耗预测：预测电力需求，优化发电和分配。 - 风力和太阳能发电预测：通过神经网络模型预测可再生能源的产量。 8. **安全领域**： - 视频监控：使用深度学习进行人脸识别、异常行为检测。 - 网络安全：通过神经网络检测和防御网络

2024-06-05

图神经网络相关算法详述及实现.zip
【国外优秀项目】 图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。图结构数据在现实世界中非常常见，例如社交网络、蛋白质相互作用网络、交通网络等。GNNs在多个行业中都有应用，以下是一些主要的应用领域： 1. **社交网络分析**： - 推荐系统：通过分析用户之间的关系和兴趣来推荐朋友或内容。 - 社区检测：识别社交网络中的社区结构，了解用户群体。 2. **生物信息学**： - 蛋白质结构预测：通过分析蛋白质之间的相互作用来预测其三维结构。 - 药物发现：通过分析药物分子和蛋白质之间的相互作用来发现新药。 3. **交通网络**： - 交通流量预测：通过分析交通网络中的节点和边来预测交通流量。 - 路线规划：优化城市交通路线，减少拥堵。 4. **电网管理**： - 电网优化：通过分析电网中的节点和边来优化电力分配。 - 故障检测：通过分析电网中的异常模式来检测潜在的故障。 5. **金融风控**： - 欺诈检测：通过分析交易网络中的模式来识别欺诈行为。 - 信用评分：通过分析用户在金融网络中的行为来评估信用风险。 6. **知识图谱**： - 问答系统：通过分析知识图谱中的实体和关系来提供准确的答案。 - 语义搜索：通过分析知识图谱中的结构来提供更精确的搜索结果。 7. **推荐系统**： - 协同过滤：通过分析用户和物品之间的图结构来提供个性化推荐。 - 内容推荐：通过分析内容之间的关系来推荐相关内容。 8. **网络安全**： - 入侵检测：通过分析网络流量图中的异常模式来检测潜在的网络攻击。 - 恶意软件分析：通过分析恶意软件的传播网络来识别和防御恶意软件。 图神经网络的应用正在不断扩展，随着技术的进步，它们在更多领域中的应用将会被发掘和实现。由于图结构数据的普遍性，GNNs在处理复杂关系和模式识别方面具有独特的优势，因此在未来的行业应用中具有巨大的潜力。

2024-06-05

图神经网络各个算法.zip
【国外优秀项目】 图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。图结构数据在现实世界中非常常见，例如社交网络、蛋白质相互作用网络、交通网络等。GNNs在多个行业中都有应用，以下是一些主要的应用领域： 1. **社交网络分析**： - 推荐系统：通过分析用户之间的关系和兴趣来推荐朋友或内容。 - 社区检测：识别社交网络中的社区结构，了解用户群体。 2. **生物信息学**： - 蛋白质结构预测：通过分析蛋白质之间的相互作用来预测其三维结构。 - 药物发现：通过分析药物分子和蛋白质之间的相互作用来发现新药。 3. **交通网络**： - 交通流量预测：通过分析交通网络中的节点和边来预测交通流量。 - 路线规划：优化城市交通路线，减少拥堵。 4. **电网管理**： - 电网优化：通过分析电网中的节点和边来优化电力分配。 - 故障检测：通过分析电网中的异常模式来检测潜在的故障。 5. **金融风控**： - 欺诈检测：通过分析交易网络中的模式来识别欺诈行为。 - 信用评分：通过分析用户在金融网络中的行为来评估信用风险。 6. **知识图谱**： - 问答系统：通过分析知识图谱中的实体和关系来提供准确的答案。 - 语义搜索：通过分析知识图谱中的结构来提供更精确的搜索结果。 7. **推荐系统**： - 协同过滤：通过分析用户和物品之间的图结构来提供个性化推荐。 - 内容推荐：通过分析内容之间的关系来推荐相关内容。 8. **网络安全**： - 入侵检测：通过分析网络流量图中的异常模式来检测潜在的网络攻击。 - 恶意软件分析：通过分析恶意软件的传播网络来识别和防御恶意软件。 图神经网络的应用正在不断扩展，随着技术的进步，它们在更多领域中的应用将会被发掘和实现。由于图结构数据的普遍性，GNNs在处理复杂关系和模式识别方面具有独特的优势，因此在未来的行业应用中具有巨大的潜力。

2024-06-05

梯度下降算法的神经网络例子.zip
【国外优秀项目】 图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。图结构数据在现实世界中非常常见，例如社交网络、蛋白质相互作用网络、交通网络等。GNNs在多个行业中都有应用，以下是一些主要的应用领域： 1. **社交网络分析**： - 推荐系统：通过分析用户之间的关系和兴趣来推荐朋友或内容。 - 社区检测：识别社交网络中的社区结构，了解用户群体。 2. **生物信息学**： - 蛋白质结构预测：通过分析蛋白质之间的相互作用来预测其三维结构。 - 药物发现：通过分析药物分子和蛋白质之间的相互作用来发现新药。 3. **交通网络**： - 交通流量预测：通过分析交通网络中的节点和边来预测交通流量。 - 路线规划：优化城市交通路线，减少拥堵。 4. **电网管理**： - 电网优化：通过分析电网中的节点和边来优化电力分配。 - 故障检测：通过分析电网中的异常模式来检测潜在的故障。 5. **金融风控**： - 欺诈检测：通过分析交易网络中的模式来识别欺诈行为。 - 信用评分：通过分析用户在金融网络中的行为来评估信用风险。 6. **知识图谱**： - 问答系统：通过分析知识图谱中的实体和关系来提供准确的答案。 - 语义搜索：通过分析知识图谱中的结构来提供更精确的搜索结果。 7. **推荐系统**： - 协同过滤：通过分析用户和物品之间的图结构来提供个性化推荐。 - 内容推荐：通过分析内容之间的关系来推荐相关内容。 8. **网络安全**： - 入侵检测：通过分析网络流量图中的异常模式来检测潜在的网络攻击。 - 恶意软件分析：通过分析恶意软件的传播网络来识别和防御恶意软件。 图神经网络的应用正在不断扩展，随着技术的进步，它们在更多领域中的应用将会被发掘和实现。由于图结构数据的普遍性，GNNs在处理复杂关系和模式识别方面具有独特的优势，因此在未来的行业应用中具有巨大的潜力。

2024-06-05

使用神经网络+ 遗传算法实现机器人路径规划.zip
【国外优秀项目】 图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。图结构数据在现实世界中非常常见，例如社交网络、蛋白质相互作用网络、交通网络等。GNNs在多个行业中都有应用，以下是一些主要的应用领域： 1. **社交网络分析**： - 推荐系统：通过分析用户之间的关系和兴趣来推荐朋友或内容。 - 社区检测：识别社交网络中的社区结构，了解用户群体。 2. **生物信息学**： - 蛋白质结构预测：通过分析蛋白质之间的相互作用来预测其三维结构。 - 药物发现：通过分析药物分子和蛋白质之间的相互作用来发现新药。 3. **交通网络**： - 交通流量预测：通过分析交通网络中的节点和边来预测交通流量。 - 路线规划：优化城市交通路线，减少拥堵。 4. **电网管理**： - 电网优化：通过分析电网中的节点和边来优化电力分配。 - 故障检测：通过分析电网中的异常模式来检测潜在的故障。 5. **金融风控**： - 欺诈检测：通过分析交易网络中的模式来识别欺诈行为。 - 信用评分：通过分析用户在金融网络中的行为来评估信用风险。 6. **知识图谱**： - 问答系统：通过分析知识图谱中的实体和关系来提供准确的答案。 - 语义搜索：通过分析知识图谱中的结构来提供更精确的搜索结果。 7. **推荐系统**： - 协同过滤：通过分析用户和物品之间的图结构来提供个性化推荐。 - 内容推荐：通过分析内容之间的关系来推荐相关内容。 8. **网络安全**： - 入侵检测：通过分析网络流量图中的异常模式来检测潜在的网络攻击。 - 恶意软件分析：通过分析恶意软件的传播网络来识别和防御恶意软件。 图神经网络的应用正在不断扩展，随着技术的进步，它们在更多领域中的应用将会被发掘和实现。由于图结构数据的普遍性，GNNs在处理复杂关系和模式识别方面具有独特的优势，因此在未来的行业应用中具有巨大的潜力。

2024-06-05

使用 Django 框架搭建学习平台，实现KNN、ID3、C4.5、SVM、朴素贝叶斯、BP神经网络等算法及流程管理.zip
【国外优秀项目】 图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。图结构数据在现实世界中非常常见，例如社交网络、蛋白质相互作用网络、交通网络等。GNNs在多个行业中都有应用，以下是一些主要的应用领域： 1. **社交网络分析**： - 推荐系统：通过分析用户之间的关系和兴趣来推荐朋友或内容。 - 社区检测：识别社交网络中的社区结构，了解用户群体。 2. **生物信息学**： - 蛋白质结构预测：通过分析蛋白质之间的相互作用来预测其三维结构。 - 药物发现：通过分析药物分子和蛋白质之间的相互作用来发现新药。 3. **交通网络**： - 交通流量预测：通过分析交通网络中的节点和边来预测交通流量。 - 路线规划：优化城市交通路线，减少拥堵。 4. **电网管理**： - 电网优化：通过分析电网中的节点和边来优化电力分配。 - 故障检测：通过分析电网中的异常模式来检测潜在的故障。 5. **金融风控**： - 欺诈检测：通过分析交易网络中的模式来识别欺诈行为。 - 信用评分：通过分析用户在金融网络中的行为来评估信用风险。 6. **知识图谱**： - 问答系统：通过分析知识图谱中的实体和关系来提供准确的答案。 - 语义搜索：通过分析知识图谱中的结构来提供更精确的搜索结果。 7. **推荐系统**： - 协同过滤：通过分析用户和物品之间的图结构来提供个性化推荐。 - 内容推荐：通过分析内容之间的关系来推荐相关内容。 8. **网络安全**： - 入侵检测：通过分析网络流量图中的异常模式来检测潜在的网络攻击。 - 恶意软件分析：通过分析恶意软件的传播网络来识别和防御恶意软件。 图神经网络的应用正在不断扩展，随着技术的进步，它们在更多领域中的应用将会被发掘和实现。由于图结构数据的普遍性，GNNs在处理复杂关系和模式识别方面具有独特的优势，因此在未来的行业应用中具有巨大的潜力。

2024-06-05

使用机器学习对城市房价进行预估.zip
【国外优秀项目】 图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。图结构数据在现实世界中非常常见，例如社交网络、蛋白质相互作用网络、交通网络等。GNNs在多个行业中都有应用，以下是一些主要的应用领域： 1. **社交网络分析**： - 推荐系统：通过分析用户之间的关系和兴趣来推荐朋友或内容。 - 社区检测：识别社交网络中的社区结构，了解用户群体。 2. **生物信息学**： - 蛋白质结构预测：通过分析蛋白质之间的相互作用来预测其三维结构。 - 药物发现：通过分析药物分子和蛋白质之间的相互作用来发现新药。 3. **交通网络**： - 交通流量预测：通过分析交通网络中的节点和边来预测交通流量。 - 路线规划：优化城市交通路线，减少拥堵。 4. **电网管理**： - 电网优化：通过分析电网中的节点和边来优化电力分配。 - 故障检测：通过分析电网中的异常模式来检测潜在的故障。 5. **金融风控**： - 欺诈检测：通过分析交易网络中的模式来识别欺诈行为。 - 信用评分：通过分析用户在金融网络中的行为来评估信用风险。 6. **知识图谱**： - 问答系统：通过分析知识图谱中的实体和关系来提供准确的答案。 - 语义搜索：通过分析知识图谱中的结构来提供更精确的搜索结果。 7. **推荐系统**： - 协同过滤：通过分析用户和物品之间的图结构来提供个性化推荐。 - 内容推荐：通过分析内容之间的关系来推荐相关内容。 8. **网络安全**： - 入侵检测：通过分析网络流量图中的异常模式来检测潜在的网络攻击。 - 恶意软件分析：通过分析恶意软件的传播网络来识别和防御恶意软件。 图神经网络的应用正在不断扩展，随着技术的进步，它们在更多领域中的应用将会被发掘和实现。由于图结构数据的普遍性，GNNs在处理复杂关系和模式识别方面具有独特的优势，因此在未来的行业应用中具有巨大的潜力。

2024-06-05

实现了深度学习中的一些算法，包括：四种初始化方法.zip
【国外优秀项目】 图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。图结构数据在现实世界中非常常见，例如社交网络、蛋白质相互作用网络、交通网络等。GNNs在多个行业中都有应用，以下是一些主要的应用领域： 1. **社交网络分析**： - 推荐系统：通过分析用户之间的关系和兴趣来推荐朋友或内容。 - 社区检测：识别社交网络中的社区结构，了解用户群体。 2. **生物信息学**： - 蛋白质结构预测：通过分析蛋白质之间的相互作用来预测其三维结构。 - 药物发现：通过分析药物分子和蛋白质之间的相互作用来发现新药。 3. **交通网络**： - 交通流量预测：通过分析交通网络中的节点和边来预测交通流量。 - 路线规划：优化城市交通路线，减少拥堵。 4. **电网管理**： - 电网优化：通过分析电网中的节点和边来优化电力分配。 - 故障检测：通过分析电网中的异常模式来检测潜在的故障。 5. **金融风控**： - 欺诈检测：通过分析交易网络中的模式来识别欺诈行为。 - 信用评分：通过分析用户在金融网络中的行为来评估信用风险。 6. **知识图谱**： - 问答系统：通过分析知识图谱中的实体和关系来提供准确的答案。 - 语义搜索：通过分析知识图谱中的结构来提供更精确的搜索结果。 7. **推荐系统**： - 协同过滤：通过分析用户和物品之间的图结构来提供个性化推荐。 - 内容推荐：通过分析内容之间的关系来推荐相关内容。 8. **网络安全**： - 入侵检测：通过分析网络流量图中的异常模式来检测潜在的网络攻击。 - 恶意软件分析：通过分析恶意软件的传播网络来识别和防御恶意软件。 图神经网络的应用正在不断扩展，随着技术的进步，它们在更多领域中的应用将会被发掘和实现。由于图结构数据的普遍性，GNNs在处理复杂关系和模式识别方面具有独特的优势，因此在未来的行业应用中具有巨大的潜力。

2024-06-05

神经网络入门 实现测评针对分类问题的攻击 防御算法.zip
【国外优秀项目】 神经网络，尤其是深度学习模型，已经在多个行业中找到了广泛的应用。以下是一些主要的行业应用示例： 1. **金融服务业**： - 信用评分：使用神经网络来评估贷款申请人的信用风险。 - 欺诈检测：通过分析交易模式来识别信用卡欺诈或洗钱行为。 - 算法交易：利用神经网络预测股票市场走势，进行自动化交易。 2. **医疗保健**： - 疾病诊断：使用深度学习分析医学影像（如X光、CT、MRI）来辅助诊断癌症等疾病。 - 药物发现：通过神经网络预测分子与蛋白质的相互作用，加速新药的研发。 - 个性化治疗：根据患者的遗传信息和临床数据推荐最佳治疗方案。 3. **零售和电子商务**： - 推荐系统：使用神经网络为用户推荐商品。 - 需求预测：预测产品需求，优化库存管理。 - 客户细分：通过分析客户行为数据来进行市场细分和目标营销。 4. **制造业**： - 预测性维护：通过分析机器传感器数据来预测设备故障，减少停机时间。 - 质量控制：使用图像识别技术自动检测产品缺陷。 - 供应链优化：通过神经网络模型优化生产计划和物流。 5. **交通运输**： - 自动驾驶汽车：使用深度学习处理来自车辆传感器的数据，实现环境感知和决策。 - 交通流量管理：通过分析交通数据来优化信号灯控制，减少拥堵。 - 航空业：预测航班延误，优化航线和机组调度。 6. **电信**： - 网络优化：使用神经网络来预测网络流量模式，优化资源分配。 - 客户流失预测：分析客户行为来预测并减少客户流失。 7. **能源**： - 能源消耗预测：预测电力需求，优化发电和分配。 - 风力和太阳能发电预测：通过神经网络模型预测可再生能源的产量。 8. **安全领域**： - 视频监控：使用深度学习进行人脸识别、异常行为检测。 - 网络安全：通过神经网络检测和防御网络

2024-06-05

.net core Webapi代码生成工具（自动连接数据库）
另外，我这里有漂亮的自动生成脚本。我也可以教你怎么用。

2025-02-07

BiShe Project 毕业设计 测井数据采集系统.zip
【优秀毕设项目】：主题见资源标题

2024-06-05

Chinese Rumor Recognition 本科毕业设计论文-中文谣言检测.zip
【优秀毕设项目】：主题见资源标题

2024-06-05

ar家具购物平台，个人毕业设计.zip
【优秀毕设项目】：主题见资源标题

2024-06-05

2022毕业设计Vue_SpringBoot.zip
【优秀毕设项目】：主题见资源标题

2024-06-05

2021年毕业设计 (计算机科学与技术专业).zip
【优秀毕设项目】：主题见资源标题

2024-06-05

2021.6毕业设计-基于SSM与Java的电影网站的设计与实现.zip
【优秀毕设项目】：主题见资源标题

2024-06-05

2022 毕业设计，基于 Hadoop 的游戏数据分析系统.zip
【优秀毕设项目】：主题见资源标题

2024-06-05

2020毕业设计：毕业设计选题系统.zip
【优秀毕业设计项目】：主题见资源标题。

2024-06-05

2019年毕业设计-解魔方机器人.zip
【优秀毕业设计项目】：主题见资源标题。

2024-06-05

2019毕业设计，基于android 的测量程序设计.zip
【优秀毕业设计项目】：主题见资源标题。

2024-06-05

2019年-毕业设计-百度网盘资源搜索引擎网站的设计与实现.zip
【优秀毕业设计项目】：主题见资源标题。

2024-06-05

2019本科毕业设计：基于UNet的遥感图像语义分割.zip
【优秀毕业设计项目】：主题见资源标题。

2024-06-05

2018毕业设计，多人房间匹配你画我猜
【优秀毕业设计项目】：主题见资源标题。

2024-06-05

2017毕业设计：基于android的测量程序设计.zip
【优秀毕业设计项目】：主题见资源标题。

2024-06-05

2017.8.28毕业设计，VB论坛网站，用到php,mysql,html,css,js,jquery.zip
【优秀毕业设计项目】：主题见资源标题。

2024-06-05

1412基于Python卷积神经网络人脸识别驾驶员疲劳检测与预警系统设计毕业源码案例设计.zip
【优秀毕业设计项目】：主题见资源标题。

2024-06-05

2016毕业设计_航空订票系统的设计与实现.zip
【优秀毕业设计项目】：主题见资源标题。

2024-06-05

针对无线信道“指纹”特征建模.zip
【国外优秀项目】 神经网络（Neural Networks）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）和遗传算法（Genetic Algorithms, GAs）是人工智能领域的三种不同技术，它们各自有不同的应用和特点。 1. **神经网络（Neural Networks）**： 神经网络是一种受人脑启发的计算模型，它由大量的节点（或称为“神经元”）组成，这些节点通常分层排列。神经网络通过学习从输入到输出的映射关系来解决各种问题，如分类、回归和模式识别。神经网络的学习过程通常涉及调整节点之间的连接权重，以最小化预测输出与实际输出之间的差异。 2. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**： CNNs是一种特殊类型的神经网络，专门用于处理具有已知网格状拓扑的数据，如图像。CNNs的核心是卷积层，它通过在输入数据上滑动小的滤波器（或称为“卷积核”）来提取特征。这些特征随后被传递到网络的后续层进行进一步的处理。CNNs在图像识别、视频分析、医学图像处理等领域表现出色。 3. **遗传算法（Genetic Algorithms, GAs）**： GAs是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索算法。它们通常用于优化和搜索问题。遗传算法通过模拟生物进化过程中的选择、交叉（杂交）和变异等操作来演化出问题的解决方案。GAs从一个可能解的种群开始，通过迭代过程不断改进解的质量，直到找到满意的解决方案或达到预定的停止条件。 这三种技术可以独立使用，也可以结合使用。例如，神经网络和CNNs通常用于模式识别和预测问题，而遗传算法可以用于优化神经网络的结构或参数。在某些情况下，遗传算法甚至可以用来训练神经网络

2024-06-05

针对三维模型检索，并采用卷积神经网络.zip
【国外优秀项目】 神经网络（Neural Networks）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）和遗传算法（Genetic Algorithms, GAs）是人工智能领域的三种不同技术，它们各自有不同的应用和特点。 1. **神经网络（Neural Networks）**： 神经网络是一种受人脑启发的计算模型，它由大量的节点（或称为“神经元”）组成，这些节点通常分层排列。神经网络通过学习从输入到输出的映射关系来解决各种问题，如分类、回归和模式识别。神经网络的学习过程通常涉及调整节点之间的连接权重，以最小化预测输出与实际输出之间的差异。 2. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**： CNNs是一种特殊类型的神经网络，专门用于处理具有已知网格状拓扑的数据，如图像。CNNs的核心是卷积层，它通过在输入数据上滑动小的滤波器（或称为“卷积核”）来提取特征。这些特征随后被传递到网络的后续层进行进一步的处理。CNNs在图像识别、视频分析、医学图像处理等领域表现出色。 3. **遗传算法（Genetic Algorithms, GAs）**： GAs是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索算法。它们通常用于优化和搜索问题。遗传算法通过模拟生物进化过程中的选择、交叉（杂交）和变异等操作来演化出问题的解决方案。GAs从一个可能解的种群开始，通过迭代过程不断改进解的质量，直到找到满意的解决方案或达到预定的停止条件。 这三种技术可以独立使用，也可以结合使用。例如，神经网络和CNNs通常用于模式识别和预测问题，而遗传算法可以用于优化神经网络的结构或参数。在某些情况下，遗传算法甚至可以用来训练神经网络

2024-06-05

图谱数据库有哪些都有什么特点?

2024-06-16

Python最适合的领域是什么？

2024-06-14

我想学python又比较犹豫

2024-06-13

unity教程哪家好？

2023-12-09

TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹

TA关注的人

提示
确定要删除当前文章？
取消 删除