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原创 基于Seq2Seq模型的简易中文聊天机器人
临近毕业季，又想起了做过的简易聊天机器人chartbot毕业设计，因为算是自己第一次接触这个智能问答领域吧，所以到现在还觉得特别有意思且难忘。我是个行动派，觉得有意思的东西，肯定就要记录下来了。下面我会简要叙述当时我的一些思路以及注意事项，希望对大家有所启示。1. 解决的实际问题本项目类似于知识问答系统，就是用户任意输入一段话，我们的系统会自动生成回复内容，并在界面中展示出来。废话不多说，...
2020-03-31 23:21:54
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原创 基于微信小程序的校园二手商城设计与开发
时间过得可真快啊，转眼间大学四年就结束了，人总是到了要分别的时候才懂得去怀念过去啊。前段时间弄完了毕业论文，最近在导师实验室搬砖，一直没时间整理，今天终于有时间，所以想把毕设给整理一下，首先声明这个毕设做的很一般哈，给大家乐一下，也算是送给自己的毕业礼物吧正文如下：软件功能及核心代码4.1.1 用户登录注册首先是在用户进入平台时获取用户微信昵称，保存作为用户名。至于用户ID，是通过java中的U...
2020-03-11 22:22:23
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原创 简单人脸识别二之使用opencv+残差网络实现人脸识别
时隔半年，终于想着要把这个人脸识别的系列给补充完了，在家实在是太无聊了啊！！！因为这个系列也是拿来做毕设的，所以想着比较有回忆，就坚持把他写完了。上一篇文章，我是用opencv+简单的cnn网络实现了人脸识别，cnn网络是用来分类的，因为只有三层，觉得太简单了，刚好那段时间在学习残差网络相关的内容，就想着把残差网络给应用到分类网络里。针对残差网络，一般而言常用的就是三种：ResNet, Den...
2020-03-01 16:16:35
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原创 简单人脸识别一之使用opencv+cnn网络实现人脸识别
最近在研究目标检测这个方向，看到网上有很多的人脸识别帖子，所以也想着上上手看看。当时是做了三个模型出来，第一个就是网上很通用普遍的opencv+简单三层cnn网络来实现的，说实话效果真的一般吧！具体的下面再细细陈述。第二个是把三层cnn网络换成了残差网络。因为自己刚好也是学习了残差网络。就想着生搬硬套过来，但效果说实话很迷，时好时坏，把我是整蒙逼了，后面也会提的。最后一个是用opencv+MTCN...
2019-06-14 18:47:35
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原创 CS课程项目设计21：基于多图像识别模型的垃圾分类系统
本文提出了一种基于多模型融合的智能垃圾分类系统，采用ResNet、VGG、Inception、DenseNet和MobileNet五种深度学习模型实现对6类垃圾（纸质、玻璃、金属等）的自动识别。系统通过迁移学习技术优化模型性能，提供可视化界面支持单图/批量识别，平均准确率达85%以上。研究利用TrashNet数据集，采用PyTorch框架实现，具有训练过程可视化、模型灵活切换等特点，为垃圾分类智能化提供了高效解决方案。系统未来可通过扩充数据集和优化网络结构进一步提升性能。
2025-10-17 10:00:00
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原创 CS课程项目设计20：手把手教你实现垃圾分类系统
本文提出了一种基于ResNet50深度学习模型的智能垃圾分类系统。针对传统人工分类效率低、标准不统一等问题，系统采用PyTorch框架实现六大类垃圾（纸板、玻璃、金属等）的自动识别，支持单张和批量图像处理。核心技术包括：利用ResNet50残差连接解决梯度消失问题，通过迁移学习提升模型训练效率，并构建Tkinter可视化界面。系统实现了85%以上的分类准确率，具备模型自主训练、批量处理及结果报告生成功能。实验表明，该系统能有效提升垃圾分类效率和准确性，为垃圾分类智能化提供了可行方案。
2025-10-10 18:00:00
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原创 CS课程项目设计19：基于DeepFace人脸识别库的课堂签到系统
本文提出基于DeepFace人脸识别库的课堂签到系统，旨在解决传统签到方式效率低、易代签等问题。系统采用DeepFace实现人脸检测、特征提取和比对，结合OpenCV和SQLite3完成图像处理与数据存储。通过自动化签到流程，将单次签到时间缩短至1分钟内，准确率达95%以上。系统支持学生信息管理、实时考勤统计等功能，提供可视化操作界面。测试表明，该系统能有效提升课堂签到效率，但未来仍需优化活体检测和多摄像头支持等功能。
2025-10-03 18:00:00
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原创 CS课程项目设计18：基于Insightface人脸识别库的课堂签到系统
本文介绍了一个基于InsightFace人脸识别库的课堂签到系统。该系统通过整合深度学习技术和轻量化部署方案，实现了高效、精准的自动化考勤管理。系统采用InsightFace进行人脸检测、对齐和特征提取，结合SQLite数据库存储学生信息，支持批量导入、实时签到、数据统计等功能。测试表明，系统能在3分钟内完成50人班级签到，误识率低于0.1%。相比传统方式，该系统显著提升了签到效率和管理便捷性，适用于各类教育场景。
2025-09-26 18:00:00
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原创 CS课程项目设计17：基于Face_Recognition人脸识别库的课堂签到系统
本文介绍了一种基于Face_Recognition库的课堂智能签到系统，旨在解决传统签到方式效率低、易作弊等问题。系统采用HOG+线性SVM算法实现人脸检测，通过深度学习模型提取128维特征向量进行精准匹配，结合SQLite数据库存储签到数据。测试表明，该系统可将100人签到时间从10分钟缩短至30秒内，错误率低于0.1%，同时具备防代签、数据统计等功能。相比前文MTCNN方案，本系统在准确率和易用性方面有显著提升，为教育信息化提供了轻量级解决方案。
2025-09-19 18:00:00
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原创 CS课程项目设计16：基于MTCNN人脸识别库的课堂签到系统
本文介绍了一种基于MTCNN人脸识别技术的课堂签到系统，该系统通过三级级联卷积网络实现高效人脸检测，结合FaceNet进行特征提取，并使用SQLite数据库管理学生信息与签到记录。系统采用Tkinter开发GUI界面，支持学生信息管理（添加/更新/删除）、自动签到记录和实时统计功能，能够在复杂课堂环境下保持较高识别准确率。相比传统签到方式，该系统显著提高了签到效率和真实性，为教育信息化提供了实用解决方案。后续可优化方向包括增加活体检测和提升极端环境下的识别鲁棒性。
2025-09-12 19:00:00
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原创 CS课程项目设计15：基于Dlib人脸识别库的课堂签到系统
本文介绍了基于Dlib人脸识别库的课堂签到系统开发方案。该系统采用Python开发，通过Dlib实现人脸检测、特征点提取和特征描述，结合Tkinter构建GUI界面，使用SQLite存储学生信息和签到记录。系统主要功能包括：学生信息管理（添加/更新/删除）、实时人脸识别签到、出勤统计和记录查询等。相比传统签到方式，该系统能有效提高签到效率，防止代签行为，实现自动化管理。
2025-09-05 18:00:00
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原创 CS课程项目设计14：手把手实现支持AI辅助移动的俄罗斯方块小游戏
本文介绍了一个基于Pygame的俄罗斯方块游戏开发项目，重点实现了AI辅助功能。通过启发式算法评估方块落点的堆积高度、消除行数等指标，计算最优放置位置，并提供可视化提示（半透明紫色方块）和自动移动功能。项目支持AI开关、难度调节等交互控制，在困难模式还加入了随机路障设计。该实现既保留了传统俄罗斯方块的核心玩法，又通过AI辅助降低了新手入门门槛，为游戏AI研究提供了实践案例。后续可进一步优化算法或引入强化学习提升AI决策能力。
2025-08-29 18:00:00
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原创 CS课程项目设计13：手把手实现支持AI辅助移动的贪吃蛇小游戏
一、研究背景本专栏的第九篇文章介绍了手把手实现经典的贪吃蛇小游戏，具体内容可以参考以下帖子：CS课程项目设计9：手把手实现经典的贪吃蛇小游戏-优快云博客随着人工智能的火热，AI人机对战的引入显得很有必要，本质上就是引入强化学习的概念了，这也是现在大模型领域比较关心的方向了。因此，和本专栏第六个和第八个CS课程项目一样，我们继续在现有贪吃蛇小游戏基础上，增加AI辅助移动功能：CS课程项目设计6：基于Canvas支持人机对战的井字棋游戏-优快云博客。
2025-08-24 12:44:13
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原创 CS课程项目设计12：手把手实现支持AI人机对战的象棋游戏
本文介绍了一个基于AI的中国象棋人机对战系统开发项目。项目采用Pygame构建可视化界面，实现了中国象棋的核心规则和游戏流程。AI决策系统运用极大极小算法结合Alpha-Beta剪枝技术，通过调整搜索深度（1-3层）设置简单、中级、困难三种难度级别。系统具备棋子移动规则判定、胜负判定、悔棋、模式切换等功能，并优化了用户体验。文章详细阐述了技术方案，包括游戏界面设计、规则引擎实现和AI决策系统构建，提供了核心算法代码示例。该项目不仅实现了传统棋类游戏的智能化改造，也为理解博弈AI提供了实践案例。
2025-08-21 07:08:21
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原创 CS课程项目设计11：手把手实现经典的象棋游戏
本文介绍了基于Pygame开发的中国象棋电子游戏实现方案。项目采用Python语言，通过9×10二维数组表示棋盘状态，完整实现了各类棋子的移动规则、将军判定和胜负判断等核心功能。系统支持图形化界面、音效反馈、悔棋操作等交互功能，确保中文显示符合传统文化特征。研究表明，该方案不仅完整保留了传统象棋的游戏规则，还通过现代编程技术提升了用户体验，为传统棋类游戏的数字化传承提供了可行参考。系统具有良好的扩展性，可进一步开发AI对战、网络联机等高级功能。
2025-08-16 11:28:43
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原创 CS课程项目设计10：手把手实现经典的俄罗斯方块小游戏
本文介绍了基于Python和pygame库实现的经典俄罗斯方块游戏开发。通过模块化设计实现了方块下落、移动、旋转和消除等核心玩法，包含游戏界面设计、状态管理、碰撞检测和计分系统。技术方案采用pygame处理图形绘制和事件响应，json保存最高分记录。系统支持多难度调节，具备开始/结束界面和音效功能。代码结构清晰，可作为游戏开发教学案例，未来可优化界面美观度和暂停功能。随文附有项目演示视频以供参考。
2025-08-13 21:23:49
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原创 CS课程项目设计9：手把手实现经典的贪吃蛇小游戏
本文介绍了基于Python和pygame库开发的贪吃蛇游戏实现方案。游戏具有经典贪吃蛇的核心功能：玩家通过键盘控制蛇的移动，随机生成三种不同分值的食物，蛇吃食物后会增长并计分。实现过程包括：1）使用pygame处理图形绘制、用户输入和音效；2）实现碰撞检测（撞墙或咬到自身）判定游戏结束；3）记录最高分并保存；4）添加用户交互界面，支持自定义用户名和游戏速度调节。该方案结构清晰，可作为游戏开发入门教学案例，并具备扩展新功能的潜力。
2025-08-10 12:05:06
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原创 CS课程项目设计8：基于Canvas支持AI人机对战的五子棋游戏
本文介绍了基于Canvas改进的五子棋游戏项目，重点提升了界面美观度和交互体验。项目使用tkinter库创建GUI，采用Canvas组件绘制棋盘和棋子，优化了颜色、线条等视觉效果。核心功能包括：1）双人对战和人机对战模式；2）AI采用极小极大算法结合Alpha-Beta剪枝；3）支持游戏状态保存/加载和悔棋功能；4）添加音效和动画效果。改进后的界面包含更现代的设计元素，如自定义按钮、圆角样式、动画效果等，并优化了玩家昵称设置和胜负提示界面。
2025-08-06 19:00:00
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原创 CS课程项目设计7：基于Canvas交互友好的五子棋游戏
本项目基于Python和tkinter库实现了一个美观、交互友好的五子棋游戏。通过使用Canvas组件重新设计棋盘界面，优化棋子显示效果，并改进了按钮、状态栏等UI元素。核心功能包括：自定义玩家名称、悔棋、保存/加载游戏、胜负判定等。项目采用面向对象设计，通过动画效果和音效系统增强用户体验。相比之前的简陋版本，新版本在视觉美观度和交互体验上都有显著提升，同时保持了良好的代码结构和可扩展性。未来可进一步添加AI对战、多人在线等功能。
2025-08-02 19:00:00
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原创 CS课程项目设计6：基于Canvas支持人机对战的井字棋游戏
本文介绍了基于Python和tkinter的井字棋游戏改进方案，重点优化了游戏界面的视觉效果和交互体验。主要改进包括：1）使用Canvas组件重新设计棋盘和棋子，实现更美观的界面；2）优化胜负判定和平局显示界面；3）实现三种不同难度的AI对战（简单、中等、困难），其中困难难度采用Minimax算法；4）增加游戏辅助功能如悔棋、音效和动画效果。项目通过多线程处理确保AI决策效率，并引入时间控制机制防止AI思考超时。改进后的游戏具有更好的用户体验和视觉效果，同时保留了核心游戏逻辑。
2025-07-30 19:00:00
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原创 CS课程项目设计5：基于Canvas交互友好的井字棋游戏
本文介绍了基于Python tkinter Canvas组件改进的井字棋游戏项目。通过重新设计棋盘、按钮和界面元素，实现了更美观的视觉效果，包括圆角按钮、阴影效果、动画反馈等交互优化。项目采用面向对象设计，支持玩家自定义名称、悔棋、游戏保存/加载等功能，并添加了音效和动画增强游戏体验。相比原始版本，新设计显著提升了界面美观度和用户体验，同时保持了清晰的功能逻辑和代码结构。文章详细说明了技术方案、实现流程和核心代码，展示了从棋盘绘制到胜负判定的完整开发过程，为GUI游戏开发提供了实用参考。
2025-07-26 19:00:00
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原创 CS课程项目设计4：支持AI人机对战的五子棋游戏
摘要：本文介绍了一个支持AI人机对战的五子棋游戏项目，采用Python的tkinter库开发图形界面，实现双人对战和人机对战两种模式。项目核心在于使用极小极大算法结合Alpha-Beta剪枝技术实现AI决策，支持三种难度级别。系统具备游戏状态保存/加载、悔棋、音效和动画等功能，通过二维数组记录棋盘状态，并包含超时处理机制。代码结构清晰，模块分工明确，为人工智能算法实践提供了良好载体，同时保留了优化空间以提升AI决策质量和游戏趣味性。
2025-07-21 21:58:03
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原创 CS课程项目设计3：支持AI人机对战的井字棋游戏
本项目开发了一个支持AI人机对战的井字棋游戏，采用Python和tkinter实现。主要特点包括：1）三种难度AI（简单/中等/困难），分别采用随机策略、启发式规则和Minimax算法；2）10秒决策时间限制，通过多线程实现；3）增强游戏体验的悔棋、动画、音效等功能。项目验证了Minimax算法在简单博弈中的有效性，同时展示了如何通过启发式策略创建不同难度AI。代码模块化设计便于扩展，为研究AI决策算法提供了实践案例。
2025-07-18 13:43:15
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原创 CS课程项目设计2：交互友好的五子棋游戏
丰富的功能：支持自定义玩家名称、悔棋、保存 / 加载游戏进度等功能，满足用户多样化需求。良好的视觉体验：通过动画效果和高亮显示，增强游戏的视觉反馈，使游戏过程更加直观。音效系统：为关键操作添加音效，提升游戏的沉浸感。模块化设计：代码结构清晰，各个功能模块独立封装，便于后续扩展和维护。本地化支持：优化中文显示，适应中文用户的使用习惯。添加人机对战功能，实现 AI 对手，支持不同难度级别设计更精美的 UI 界面，使用现代设计元素和布局支持多人在线对战功能，实现玩家之间的远程对战。
2025-07-17 10:36:06
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原创 CS课程项目设计1：交互友好的井字棋游戏
摘要：本文介绍了一个基于Python的交互式井字棋游戏课程项目。项目采用tkinter开发GUI界面，具备玩家自定义名称、悔棋、游戏存档/读档、音效和动画等增强功能。通过面向对象设计将游戏逻辑与界面分离，核心功能包括棋盘状态管理、胜负判定、玩家轮流机制等。项目代码示例展示了关键功能的实现，如移动处理、胜负判断和名称设置等。该案例适合作为CS入门教学项目，帮助学习者理解GUI程序开发流程和基础游戏编程概念。
2025-07-13 15:49:10
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原创 基于深度学习的人脸表情识别实现
1. 前言关于人脸识别，其实我一直以来做过蛮多的项目，有些是整理出帖子了，有些是没有整理出，因为学业比较繁重，所以也是断断续续的来整理。最近刚好是五一假期，也出不去，就想着来整理一篇关于人脸表情识别的文章。这是可以既可以识别人的身份，还可以识别出人的表情出来，如开心、悲伤等基本情绪。2. 相关工作依我比较有限的知识来说的话，无论是人脸识别还是表情识别，亦或是把两者结合起来，也就是本文要实现的人脸+表情识别任务，其本质都是分类任务。关于人脸识别，我之前分别实现了不戴口罩和戴口罩的识别任务，具体可参
2022-05-02 14:20:12
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原创 基于深度强化学习的完全AI自动的俄罗斯方块游戏
最近在接触深度强化学习的概念，特地也实现了一个基于深度强化学习的俄罗斯方块游戏，这个游戏是完全基于AI自动的，自动学习一个最佳策略，来代替我们完成每一步的选择，还是蛮有意思的。先上个效果图吧，如下所示：自从20世纪80年代以来，游戏AI产生巨大的变化，诞生了“自主思考型AI”,游戏中的NPC会在游戏中观察及分析，根据玩家的行为做出针对性的应对，不再只是按照一个目标一直走下去，而是更加灵活多样。自主思考性的AI是基于有限状态机与行为树，也就是多个if-else的组合。有限状态机是以电脑AI的当前状
2022-03-31 11:19:36
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原创 Resolving dependency configuration ‘runtime’ is not allowed
最近在上手Fisco BCOS框架时，按照教程配置第一个区块链应用时，发现一直卡在了这一步。以下是教程截止至2021年11月3日给出的文档dependencies { testCompile group: 'junit', name: 'junit', version: '4.12' compile ("org.fisco-bcos.java-sdk:fisco-bcos-java-sdk:2.7.2") compile spring compile ('org.s
2021-11-03 15:31:58
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原创 联邦学习-区块链论文笔记：Record and Reward Federated Learning Contributions with Blockchain
链接：IEEE Xplore Full-Text PDF:作者：Ismael Martinez（蒙特利尔大学团队）前言：这篇文章虽然是投在国内举办的会议上面（没有丝毫瞧不起CyberC会议的想法哈），但是其想法我觉得还是很新颖的。该方案主体是采用了EOS区块链结构，使用off-chain来直接存储本地模型训练的梯度值，使用on-chain来存储本地模型训练得到梯度值的hash值，防止数据被篡改。激励机制是采用了token，文中没有提及太多，就是简单的根据数据消耗量来奖励。同时，off-chain是结
2021-10-14 22:05:51
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原创 联邦学习-区块链论文笔记：Blockchained On-Device Federated Learning
链接：IEEE Xplore Full-Text PDF:ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8733825作者：Hyesung Kim （延世大学团队） 一点感悟：区块链和联邦学习这块儿韩国大学这边起步很早，很经典的文章都能看到他们的身影。 Motivation：随着联邦学习的流行，谷歌团队也提出了vanilla FL模型。但是该模型存在3个缺陷：1）依赖唯一的中心服务器。该服务器一旦被攻击，将影响下属所有client客户
2021-10-12 16:40:11
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原创 联邦学习-区块链论文笔记：FLChain: A Blockchain for Auditable Federated Learning with Trust and Incentive
链接：IEEE Xplore Full-Text PDF:ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8905038作者：Xianglin Bao（中科大团队）Motivation：1）FL链缺乏对恶意训练节点的审计，不诚实的合作会扰乱模型的训练效果； 2）中心化服务器容易受到单点失误的攻击并且会将损失带给所有的训练节点； 3）在没有奖励制度的情况下，训练节点不情愿去训练本地模型。同时，由于担心不诚实的合作节点会窃取信息，
2021-10-12 16:38:33
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原创 联邦学习-区块链论文笔记：FLchain: Federated Learning via MEC-enabled Blockchain Network
链接：IEEE Xplore Full-Text PDF:作者：Umer Majeed（韩国庆熙大学团队） 又是韩国大学的团队，还挺好奇当时他们是怎么抓住这个风口的。Motivation：1）传统的联邦学习完全依赖于中央服务器的可靠性，来存储和计算全局模型的更新。Idea：亮点1-Channel：将peers隔离开，分成小的“区域”，每一小“区域”属于同一个channel。只有在同一个channel中的peers才有权在channel内读取、提交、验证事务。每个channel有单独的分类
2021-10-12 16:29:27
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原创 联邦学习-区块链论文笔记：Blockchain and Federated Learning for Privacy-Preserved Data Sharing in Industrial IoT
链接：IEEE Xplore Full-Text PDF:ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8843900作者：Yunlong Lu （北京邮电大学团队） Motivation：1）构建一联邦学习模型，不分享本地数据；2）提出了一种新的区块链授权协作架构，通过分布式多方共享数据，降低数据泄漏风险，数据所有者可以进一步控制共享数据的访问；3）将差异化隐私融入到联邦学习中，进一步保护数据隐私。 Idea：1）本文采
2021-10-12 16:25:23
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原创 PySyft中model.get()方法解释
最近在看联邦学习相关内容，上手了PySyft框架。该框架相当于是在Pytorch深度学习框架上扩展的第三方API，对我经常使用Pytorch深度学习框架的人来说再合适不过。然后在网上找各种帖子学习了一点基础的东西，其中有一篇比较经典的帖子是：Pysyft实战4：使用pysyft在MNIST数据集上训练CNN网路。当然，我没完全复现这篇帖子上的代码，我的代码精简了，如下所示：import torchimport syft as syfrom torch import nnfrom torch im
2021-08-27 16:09:18
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原创 tensorflow 2.0版本如何import mnist数据集
最近在写代码时，需要调用MNIST数据集，好久没用tensorflow写代码了，才发现版本已经更新到2.0版本了。按照网上给的代码调用数据集，过程是如下所示：from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist import read_data_sets# load mnist datasetmnist = read_data_sets("./dataset", one_hot=True)才发觉tensorflow 2.0版本中已
2021-08-20 12:38:59
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原创 如何理解凸优化中的共轭函数的定义？
共轭函数的意义主要就是：一个函数即便不是凸函数，但通过共轭法获得一个凸函数，很方便求解全局最优解的问题。另外，共轭函数亦称对偶函数、极化函数，函数的某种对偶变换。过多的东西我就不再赘述了。此处我是想着重讲一讲为什么共轭函数是可以“保凸”的，首先我们先给出共轭函数的表达式：其中注意变量z的定义域：这一步的限制非常关键，共轭函数g(z)反映的是线性函数与f(x)之间的最大差值，这个差值不是距离上的绝对值，可大于0也可小于0. 我们对变量z的取值加了限制，也就使得下图的凹函数对应的共轭函数取值
2021-08-05 15:15:34
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原创 基于图像超分辨率的降水预测实现
转眼间离硕士毕业已经有了一个多月了，真的是只有当自己随口喊出一声康哥，无人回应的时候，才发觉自己已经毕业了。三年前自己心血来潮写了本科毕设的帖子，不成想广受欢迎，这也给了我继续写硕士毕设的动力。这儿先说点欠打的话哈，很多人说觉得硕士毕设写起来好难，但私认为真心不难吧，我是根据平常做的项目来写的，实验数据确实早就有了。后面我就是花了一个月左右的时间就写好了吧，时间没记错就是3月初我的初稿就搞定了，后面除了降重也没改动什么。所以，也是很轻松的度过了最后的时光。我的论文成绩是4优1良吧，没有拿优毕确实有点小遗
2021-08-02 08:57:57
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原创 如何应对华为阿里公司的性格心理测评
去年从4月份到9月份，本人一直是忙着实习校招。作为面试了大几十家公司，面试次数达到上百次的老油条来说，我是真的想好好说说大厂面试前的性格心理测评了。这个玩意儿，怎么说呢？你说他难，上百道的题目都是问你一些基础生活判断的抉择，无关你的业务能力。你说他简单吧，但是也总有一批学生在这儿折戟沉沙了，其中也包括我的一些朋友。害，没办法啊！谁叫我们不是出题者呢。话不多说，先上图！这类心理测评我也做过几十次了，觉得尤以阿里华为的心理测评比较典型吧。题目来量大而且刁钻，作为老华为er了，还是有点经验想回馈给大家。毕
2021-04-14 20:39:59
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原创 戴口罩的人脸识别
上一次写技术文章是去年4月份了，时隔一整年终于又恬不知耻的上线了！其实这中间有好多事都想要写，找实习，找工作，申博，考试等但人的惰性太大了，停笔容易，但是想再拾起笔可真是太难了。最近研究了一个新的方向，感觉还是挺有意思的，很想记下来一点感触。去年年初疫情的爆发，迅速席卷了全球，由于管控措施的加强。现在大家出门基本上都要佩戴口罩了，如果在戴口罩的情况下对人脸进行识别，这就显得极为重要了。尤其是商场这些密集型场所，公共场合你叫顾客把口罩给摘下来，这也不太现实，人家肯定也不肯，心里肯定OS：妈得，
2021-04-13 15:22:59
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原创 LeetCode221-最大正方形
是不是只要有人在的地方就有邪恶，欲望以及黑暗思想高度进步的结果就是很多自认为是人性或者兽性的东西都会嗤之以鼻。题目描述：在一个由 0 和 1 组成的二维矩阵内，找到只包含 1 的最大正方形，并返回其面积。示例:输入:1 0 1 0 01 0 1 1 11 1 1 1 11 0 0 1 0输出: 4思路解析：这一题和第84题是一个类型的题目，第84题...
2020-04-23 12:46:50
381
Matlab调制解调仿真源码实现
2020-03-26
Matlab扩频通信
2020-03-26
VS操作ASP.NET开发，需要使用的图片该怎么存放
2016-10-18
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