我的Lab成绩

最新推荐文章于 2024-06-13 13:22:50 发布

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我的N7成绩已经放在我的相册里了，哎83-86

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<csapp> malloc lab （《深入理解计算机系统》lab6） (附lab4\lab5下载地址)

Stone

08-05

7562

一直很懒，好久没更了，jiu

HCIE-Datacom LAB（含论述题解法）

10-08

同时，加强论述题目的练习和解法研究，也是提高整体成绩的关键。 HCIE-Datacom LAB考试不仅要求考生具备扎实的网络通信知识，还要求其能够灵活运用所学知识解决实际问题。考试内容涵盖了网络设计与实施的各个方面，...

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DeepLab V1学习笔记

passer__的博客

11-19

1504

本文结合了深度卷及网络(DCNN)和CRF两个已经比较成熟的模块，在实验过程中发现单纯的使用DCNN的效果不是那么的丝滑(DCNN对于高层语义信息拥有很好的能力，但是对于低级的位置信息不足。)，做语义分割不够那么精准，根本原因是DCNN的高级特征的平移不变形。我们通过将DCNN的最后一层和CRF结合，解决了定位准确率低的问题。将原先的全连接层通过卷基层来实现。

ucore lab5

sfadjlha的博客

05-26

1164

ucore lab5

ucore lab 2

sfadjlha的博客

06-01

2080

ucore lab 2

ucore lab7

sfadjlha的博客

06-01

543

ucore lab7

BUAA OS Lab6 实验笔记

weixin_73250804的博客

06-13

1261

示例代码中，父进程操作管道的写端，子进程操作管道的读端。如果现在想让父进程作为“读者”，代码应当如何修改？

DeepLab系列学习

weixin_38376693的博客

08-06

5557

DeepLab系列文章目录DeepLab系列DeepLabV1简介atrous algorithm利用全卷积增加感受野并加速运算条件随机场CRF实验结果多尺度预测VOC数据集上对比DeepLabV2主要改进简介模型主体ASPP实验结果DeepLabV3相应的改进实验DeepLabV3+(DeepLabV3 plus)相应改进整体结构解码器结构modified Xception实验参考 DeepLabV1 DeepLabV1 github 简介 DeepLab系列在2015年的ICLR上被提出，主要是使用D

break lab c语言,C语言实验lab10.doc

weixin_39743511的博客

05-20

105

C语言实验lab10C程序设计实验报告学院：国际商学院班级：14电商专业：电子商务姓名：熊靓男日期：15.5.25学号：1420070049实验目的复习一维数组掌握二维数组参数的传递掌握排序算法实验内容消灭怪物在阳光明媚月色皎洁的一个晚上，独自开车行驶在路上突然，天空中出现一个庞大的怪物正要向J袭来，反应迅速的J立马从车厢里拿武器准备消灭怪物，他车厢里有n把离子枪，每一把枪都有各自的伤害，而怪物...

LAB4

dihu2500的博客

06-20

556

目录 1 实验目标概述··· 1 2 实验环境配置··· 1 3 实验过程··· 1 3.1 Error and Exception Handling· 2 3.2 Assertion and Defensive Programming· 2 3.2.1 checkRep()检查invariants· 2 3.2.2 Assertion保障pre-/post-co...

VMware Lab Platform User Guide

04-15

* 查看已完成培训实验室和课程的成绩单。 * 查看所有可用的 VMware 培训实验室目录。 VMware Lab Platform User Guide 是一份完整的用户指南，旨在帮助用户访问实验室、运行实验室、跟踪实验室和自定义用户体验。 ...

lab2pdflkkk

11-19

哈尔滨工业大学（威海）计算机科学与技术学院开展了一次名为“lab2pdflkkk”的综合型实验课程，旨在加深学生对计算机系统内部数据表示及数据运算的理解，同时要求学生掌握Linux系统中常用命令的使用以及相关开发工具...

华为HCIE-RS3.0-LAB.rar拓扑图，预配

02-20

【华为HCIE-RS3.0-LAB拓扑与预配详解】华为HCIE（Huawei Certified ICT Expert）是华为认证体系...通过深入研究拓扑图和预配文件，考生可以更好地模拟实际考试环境，提高解决问题的能力，从而在考试中取得优异成绩。

springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip

09-05

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能

基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现

09-05

在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。一、机器学习基本概念机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。三、逻辑回归模型逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。四、支持向量机模型支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。五、数据预处理步骤在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。六、模型构建与验证借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。七、集成学习方法为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip

09-05

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