学习进度07

最新推荐文章于 2024-05-29 19:26:09 发布
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周学习进度07

第七周

所花时间：

580min

代码量（行）

580

博客量（篇）

3篇

了解到的知识

1、搭建服务器

2、如何实现短信接收验证码

3、用css美化界面

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周学习进度07
weixin_30616969的博客
01-13 68
　周学习进度07 周学习进度07 第17周 所花时间： 60min+60min+100min+100min+100min+100min+90min+60min+60min 代码量（行） 500-800 博客量（篇） 4 了解到的知识 软件测...
ANTLR4 学习进度
qq_20974385的博客
07-06 168
ANTLR4 学习计划,与君共勉
深度学习进度显示神器：tqdm详解
十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
10-10 1万+
tqdm是一个强大的工具，它简单易用，高度可定制，适合于各种循环任务，特别是在数据处理和机器学习领域中。通过使用tqdm，开发者可以提供更好的用户体验，准确地展示程序的执行进度。
如何解决学习进度缓慢?
ZCC的专栏
02-18 2167
一、先开一剂药 针对前端来说，掘金是一个绝佳的学习网站，里面的大牛每天都会推各种学习的路线。我特意花了一上午的时间找了几个。 1）前端开发中 79 条不可忽视的知识点汇总，这篇文章截止到目前共获得了 1494 个赞。https://juejin.im/post/5d8989296fb9a06b1f147070 2）解密初、中、高级程序员的进化之路（前端），这篇文章截止到目前共获得了 1406 个赞...
计算机语言学习进度
解琛的博客
09-08 257
计算机语言学习进度 作者：解琛 时间：2020 年 9 月 8 日 计算机语言学习进度
测试基础07：测试工作流程规范、进度同步与把控
土小帽_Tester的博客
05-29 592
【干货】土小帽工作时，在团队内推行使用的测试流程。
00_00 python机器学习_各章实例代码汇总(随学习进度更新)
辛欣的博客
05-19 3158
第一章 001 散点图 + K邻近算法 + 模型训练 # 多维数组基础包 import numpy as np # 数据表格 import pandas as pd # 颜色方案 import mglearn # 绘图 import matplotlib.pyplot as pt # 机器学习 数据模型 from sklearn.datasets import load_iris # 机器学习 数据分离 from sklearn.model_selection import train_test_split
sklearn学习07——可视化
qq_42929168的博客
01-05 4344
sklearn学习07——可视化前言一、一些常用数据集1.1、手写数据集1.2、肿瘤数据集1.3、波斯顿房价数据集二、性能可视化2.1、交叉验证绘制2.2、重要性特征绘制三、机器学习度量3.1、混淆矩阵（Confusion Matrix）3.2、ROC、AUC曲线3.3、P-R曲线3.4、轮廓分析3.5、可靠性曲线（Calibration Curve , Reliability Curves）3.6、KS检验3.7、累计收益曲线3.8、Lift曲线四、聚类方法4.1、手肘法（Elbow Method）五、降
软考 - 07 机器学习应用开发平台
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小工匠
10-30 3万+
但事件触发者也并不知道哪些构件会被这些事件影响。请将合适的质量属性名称填入图1-1中(1)、(2)空白处，并从题干中的(a)-(i)中选择合适的质量属性描述，填入(3)-(6)空白处，完成该平台的效用树。通常包括完成解释工作的解释引擎，一个包含将被解释的代码的存储区，一个记录解释引擎当前工作状态的数据结构，以及一个记录源代码被解释执行的进度的数据结构。请针对平台的核心应用场景，从机器学习流程定义的灵活性和学习算法的可扩展性两个方面对三种架构风格进行对比与分析，并指出该平台更适合采用哪种架构风格。
蓝牙协议栈学习笔记
szxhcljyjsjdff的博客
12-12 4719
H4 是 UART 传输中最简的一个 Transport，只是在HCI raw data 的前面加一个 type 就行，如下 HCI 一共有五种 HCI data:1）HCI COMMAND:由蓝牙协议栈发送给芯片的命令（HOST->CONTROLLER）2）HCI EVENT:由蓝牙芯片上报给蓝牙协议栈的事件（HOST
（03-07）工程项目施工进度管理问题探究.zip
09-14
本资料“（03-07）工程项目施工进度管理问题探究”深入剖析了这一主题，旨在提供解决实际工程中进度管理问题的方法和策略。 【描述】：“（03-07）工程项目施工进度管理问题探究” 这份文档详细讨论了工程项目在...
（正文）07-25工程项目进度优化管理研究.zip
09-14
"07-25工程项目进度优化管理研究"这个标题表明这是一个关于工程项目管理的研究，重点在于进度的优化。"07-25"可能是研究的日期或者一个版本号，暗示了这是一个特定时间点完成的工作。关键词“进度优化”意味着探讨的...
参考资料-07-第五章 工期及施工进度计划.zip
02-05
通过深入学习"参考资料-07-第五章 工期及施工进度计划.zip"中的内容，不仅可以掌握如何制定和管理施工进度计划，还能理解如何有效应对项目延误、成本超支等问题，提升项目管理的专业水平。这份资料对于建筑行业的...
基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型（代码仅使用了一个较小数据集的训练及预测，内含使用使用逻辑，适合初学者观看，模型结构是可行的，有能力的请尝试使用更大的数据集训练）
08-23
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/f4901605d35f (最新版、最全版本)基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型（代码仅使用了一个较小数据集的训练及预测，内含使用使用逻辑，适合初学者观看，模型结构是可行的，有能力的请尝试使用更大的数据集训练）
MATLABSimulink扩频通信系统仿真：BPSKQPSK调制与WalshmGold序列的误码率分析及GUI设计
08-23
基于MATLAB/Simulink平台的扩频通信系统仿真研究。主要内容包括构建扩频通信系统的仿真模型，应用BPSK和QPSK调制技术，使用Walsh、m序列和Gold序列进行扩频处理，生成并分析信号波形图，计算误码率，并设计了用户友好的GUI界面。通过这些步骤，研究人员可以深入了解扩频通信系统的性能特点及其抗干扰能力。 适合人群：从事通信工程领域的科研人员和技术开发者，尤其是对扩频通信技术和MATLAB/Simulink有初步了解的人群。 使用场景及目标：①用于教学和培训，帮助学生掌握扩频通信系统的理论知识和实际操作技能；②为科研项目提供技术支持，验证不同调制方式和扩频码对系统性能的影响；③辅助产品开发，优化通信设备的设计。 其他说明：文中提供了详细的建模方法和具体的实现步骤，附带m源代码，便于读者理解和复现实验结果。
Day09_随堂笔记.pdf
08-23
Python进阶
MATLAB中深度神经网络多特征输入单输出分类模型的实现与可视化
08-23
内容概要：本文档详细介绍了如何在MATLAB中实现深度神经网络（DNN）的多特征输入单输出分类模型，涵盖二分类和多分类任务。文档提供了详细的代码注释，指导用户从数据导入、预处理到模型构建、训练以及最终的预测和效果评估全过程。此外，还展示了如何利用MATLAB内置函数生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图，帮助用户直观地理解和评估模型性能。 适合人群：具有一定MATLAB编程基础的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解深度学习及其应用的人群。 使用场景及目标：适用于需要解决多特征输入分类问题的研究项目或工业应用场景。通过学习本文档，用户能够掌握如何快速搭建和调优DNN模型，从而提高分类任务的准确性。 阅读建议：建议读者先熟悉MATLAB的基本语法和深度学习工具箱的功能，再逐步跟随文档中的步骤进行实践。同时，鼓励读者尝试不同的数据集和参数配置，探索最佳模型表现。
电力市场中基于价值认同的电能共享分布式交易策略研究 价值认同
08-23
内容概要：本文围绕电能共享市场的交易机制展开分析，提出了基于价值认同的需求侧电能共享分布式交易策略。文章首先介绍了电能共享市场的背景及其重要性，接着详细阐述了价值认同机制的设计，通过建立用户满意度和服务质量评估体系，减少无序竞争带来的无谓损失。此外，文章还设计了一致性算法支持的分布式交易策略，实现了产消者间的去中心化交易，提高了交易透明度和效率，保护了用户隐私。最后，基于剩余理论，文章探讨了边际价格驱动下的电能共享模式，并通过市场博弈模型揭示了无序竞争的问题。 适合人群：从事电力市场研究的专业人士、能源政策制定者以及对电能共享市场感兴趣的学者和技术专家。 使用场景及目标：适用于希望深入了解电能共享市场运作机制的人群，特别是那些致力于优化电力市场交易机制、降低成本、提高市场效率的研究者和从业者。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还提出了具体的技术解决方案，有助于推动电能共享市场的创新发展。
【医学影像处理】基于跨模态核磁共振图像超分辨率的T2WI重建：融合T1WI辅助信息的高效网络设计与量化部署（论文复现含详细代码及解释）
最新发布
08-23
内容概要：该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题，提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括：提出基于高频信息约束的网络框架，通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节；设计渐进式特征匹配融合框架，采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性；引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明，该方法不仅提高了超分辨率性能，还保持了图像质量。 适合人群：从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师，尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标：①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景；②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量，解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题；③为临床诊断提供更高质量的影像资料，帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明：论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码，还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外，作者还对模型进行了量化处理，使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理，理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
深入理解Jini技术学习资源汇总
从提供的文件名称列表（02.pdf、09.pdf、08.pdf、06.pdf、05.pdf、01.pdf、03.pdf、07.pdf、04.pdf）可以看出，这些文件很可能是由章节、主题或学习进度编号的文件，它们可能包含了Jini技术的不同方面，从基础介绍、...
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