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原创 《易语言学习大全》

易语言是由中国开发者吴涛于2000年创建的一门全中文编程语言，旨在降低中国程序员的学习门槛。其特点包括全中文编程环境、快速开发能力、面向对象支持、良好的兼容性和内置数据库支持。易语言的发展经历了初创期、成熟期和平稳发展期，广泛应用于教育、小型工具开发、企业管理系统、自动化办公和游戏辅助工具等领域。开发环境搭建包括系统要求、安装步骤和配置，首个程序通常为“Hello World”。易语言的基本语法与结构包括程序框架、数据类型与变量、控制结构、函数与过程、数组与集合、文件操作、错误处理与调试等。通过掌握这些基础

2025-05-08 22:03:44 414

原创 二维码抽奖系统设计与实现

在当今数字化营销时代，企业需要通过创新的互动方式来吸引客户、增强品牌影响力并收集有价值的用户数据。二维码抽奖系统作为一种高效的市场营销工具，结合了移动互联网的便捷性和传统抽奖活动的趣味性，能够有效提升用户参与度，同时为企业提供精准的用户信息收集渠道。本项目旨在开发一个完整的二维码抽奖系统，用户通过扫描二维码进入抽奖小程序，参与抽奖活动，在抽奖过程中完成微信登录，并在中奖后提交联系电话和地址等必要信息以便奖品发放。系统将涵盖前端用户界面、后端业务逻辑、数据库设计以及管理后台等多个模块。

2025-05-08 00:16:39 787

原创 常用非对称加密算法的Python实现及详解

等非对称加密算法的原理，并提供Python实现代码及安全性分析。非对称加密算法（Asymmetric Encryption）使用。，解决了对称加密的密钥分发问题。

2025-05-05 22:57:03 616 1

原创 常用对称加密算法的Python实现及详解

对称加密算法（Symmetric Encryption）使用相同的密钥进行加密和解密，适用于。等对称加密算法的原理，并提供Python实现代码及安全性分析。，如文件加密、数据库加密、TLS通信等。

2025-05-05 22:50:23 900

原创 还有人不会用AI辅助编程吗？

人工智能在编程领域的应用可以追溯到20世纪50年代，但真正的突破发生在最近十年。从早期的代码补全工具到如今能够理解上下文、生成完整函数甚至整个项目架构的AI系统，AI编程助手已经经历了革命性的发展。关键里程碑2018年：GitHub和OpenAI合作推出最初的Copilot原型2021年：GitHub Copilot正式发布，基于OpenAI的Codex模型2022年：ChatGPT发布，展示了大语言模型在代码生成方面的强大能力。

2025-05-03 22:41:09 1906 67

原创 Auto.js变成基础知识学习

Auto.js 是一个功能强大且灵活的 Android 自动化工具，通过 JavaScript 脚本可以实现各种自动化操作。本教程详细介绍了 Auto.js 的基础知识、常用 API、实战案例以及进阶主题，希望能够帮助读者快速掌握 Auto.js 的使用。

2025-05-02 12:44:34 1972 68

原创 Web虚拟卡销售店铺实现方案

随着数字经济的发展，虚拟卡(如礼品卡、会员卡、游戏点卡等)的市场需求日益增长。本项目旨在构建一个完整的Web虚拟卡销售平台，包含前端销售系统、后端管理系统和移动端H5支付功能，采用Java作为后端技术栈，Vue.js作为前端框架，并集成微信支付功能。

2025-05-02 00:13:41 1973 71

原创 Android Studio中OpenCV应用详解：图像处理、颜色对比与OCR识别

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，包含超过2500种优化算法，涵盖图像处理、模式识别、机器学习等众多领域。在Android平台上，OpenCV为开发者提供了强大的图像处理能力，可以用于实现各种复杂的计算机视觉应用。Mat：OpenCV的基础矩阵类，用于存储图像数据Bitmap：Android的位图类，需要与Mat相互转换Imgproc：图像处理类，包含各种图像处理算法Core。

2025-04-29 21:35:25 2652 73

原创 Python深度挖掘:openpyxl和pandas的使用详细

openpyxl是一个专门用于读写Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的Python库。它不依赖于Excel软件本身，可以直接操作Excel文件，非常适合自动化处理Excel报表。pandas是一个强大的开源数据分析和操作库，提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具。它特别适合处理表格数据（如Excel文件）和时间序列数据。注意：xlrd库用于读取旧版Excel文件(.xls)，而openpyxl则用于处理.xlsx文件。

2025-04-29 21:07:12 1972 67

原创 Android Studio 中使用 SQLite 数据库开发完整指南 (Java 版本)

设置项目和依赖设计数据库结构实现 Room 数据库组件（Entity, DAO, Database）创建 Repository 层实现 ViewModel构建用户界面添加数据库迁移支持性能优化建议通过遵循这些步骤，您可以构建一个功能完善、结构清晰的 Android 应用，充分利用 SQLite 数据库的强大功能。

2025-04-28 10:39:32 2240 265

原创 Android Studio 中使用 SQLite 数据库开发完整指南（Kotlin版本）

设置项目和依赖设计数据库结构实现 Room 数据库组件（Entity, DAO, Database）创建 Repository 层实现 ViewModel构建用户界面添加数据库迁移支持性能优化建议通过遵循这些步骤，您可以构建一个功能完善、结构清晰的 Android 应用，充分利用 SQLite 数据库的强大功能。

2025-04-28 10:26:54 3259 284

原创 动态心电图设备存储升级：STM32与贴片式TF卡MKDV08GCL-STPA的优化组合

高性能处理能力：STM32L431RCT6 主芯片提供强大的计算性能，支持复杂算法和实时数据处理。大存储容量：MKDV08GCL-STPA 贴片式 SD 卡的 8Gb 存储空间满足长时间、高频率数据采集需求。高速数据读写：确保心电图数据的实时采集和处理，提升诊断效率。数据安全可靠：ECC 技术和硬件加密功能保障数据的完整性和安全性。低功耗设计：延长设备续航时间，降低运行成本，提升设备稳定性。动态心电图设备作为现代医疗诊断的重要工具，其性能直接关系到临床诊断的准确性和效率。

2025-04-28 10:22:12 2605 332

原创 Jetpack Room 使用详解

Room 是 Android Jetpack 组件中的一部分，它是一个 SQLite 对象映射库，提供了在 SQLite 上更抽象的层，使开发者能够更流畅地访问数据库。Room 在编译时验证 SQL 查询，避免了运行时错误，并且减少了大量样板代码。Room 是 Android 开发中强大的持久化解决方案，它简化了 SQLite 的使用，提供了类型安全的数据库访问，并与 Android 架构组件深度集成。

2025-04-27 12:46:56 2157 212

原创 最近对javashop做了压力测试：百万级并发下完全不是问题

Javashop架构先进性：真正的云原生弹性架构工程成熟度：百万级订单的实战验证商业友好性：优异的性价比表现对于志在打造高性能电商平台的企业，Javashop不仅提供了技术解决方案，更带来了商业成功的保障。在数字化转型的浪潮中，选择与性能标杆同行，就是选择与成功同行。

2025-04-27 12:35:22 2037 330

原创 Jetpack Room 使用详解(下)

Room 是 Android 开发中强大的持久化解决方案，它简化了 SQLite 的使用，提供了类型安全的数据库访问，并与 Android 架构组件深度集成。通过合理使用 Room 的各种特性，开发者可以构建高效、可维护的数据层，为应用提供可靠的数据存储和访问能力。本文详细介绍了 Room 的各个方面，从基础使用到高级特性，从性能优化到实际应用案例。掌握这些知识后，开发者可以充分利用 Room 的优势，构建更健壮的 Android 应用。

2025-04-26 08:51:04 2123 373

原创 Jetpack Room 使用详解(上)

Room 是 Android Jetpack 组件中的一部分，它是一个 SQLite 对象映射库，提供了在 SQLite 上更抽象的层，使开发者能够更流畅地访问数据库。Room 在编译时验证 SQL 查询，避免了运行时错误，并且减少了大量样板代码。

2025-04-26 08:47:46 2135 354

原创 Android Studio开发中Application和Activity生命周期详解

创建阶段：应用进程启动时创建Application实例配置阶段：应用组件初始化及配置运行阶段：应用处于活动状态终止阶段：应用进程被系统回收Activity生命周期由一系列状态组成，系统通过回调方法与Activity交互。创建状态：Activity正在被创建启动状态：Activity可见但未获取焦点恢复状态：Activity可见且获取焦点（用户可交互）暂停状态：Activity部分可见（如被对话框覆盖）停止状态：Activity完全不可见销毁状态：Activity被销毁。

2025-04-26 00:25:51 2322 336

原创 Java与Kotlin在Android开发中的全面对比分析

Android操作系统自2008年正式发布以来，Java长期作为其主要的开发语言。这种选择源于Java语言的跨平台特性、成熟的生态系统以及广泛开发者基础。然而，随着移动开发需求的快速演变，Java在Android开发中逐渐暴露出诸多局限性。2017年Google I/O大会上，Google宣布将Kotlin作为Android官方支持语言，这一决定彻底改变了Android开发的格局。Kotlin由JetBrains公司开发，自2011年开始设计，2016年发布1.0正式版。

2025-04-25 21:57:38 2633 342

原创 4K随机读写速度对比：AS SSD Benchmark 测试TF卡性能差异

AS SSD Benchmark 可测试顺序读写、4K 随机读写、4K-64Thrd 读写速度，还能给出综合得分，便于直观对比不同 SD 卡性能；ATTO Disk Benchmark 可自定义测试数据块大小，观察 SD 卡在不同数据块下的读写性能变化。测试工具：绿联读卡器3.0（SD Bench）4K - 64Thrd 读取速度 (MB/s)4K - 64Thrd 写入速度 (MB/s)Seq 读取速度 (MB/s)Seq 写入速度 (MB/s)4K 读取速度 (MB/s)4K 写入速度 (MB/s)

2025-04-25 21:42:25 2855 296

原创 Kotlin基础知识全面解析(下)

/ 不可变集合// 可变集合Kotlin是一门现代、简洁且功能强大的编程语言，它结合了面向对象和函数式编程的特性，同时保持了与Java的完全互操作性。通过本指南，您已经学习了Kotlin的基础知识，包括语法、函数、类、空安全、集合、协程等重要概念。多实践，尝试用Kotlin重写现有的Java代码学习Kotlin标准库中的扩展函数探索Kotlin协程的高级用法阅读优秀的Kotlin开源项目代码关注Kotlin语言的更新和新特性。

2025-04-24 15:27:45 2327 411

原创 Kotlin学习基础知识大全(上)

Kotlin是由JetBrains公司开发的一种静态类型编程语言，最初发布于2011年。JetBrains是知名IDE工具IntelliJ IDEA的开发商，他们开发Kotlin的目的是为了解决Java语言在开发效率、代码简洁性和安全性方面的一些不足。2016年2月，Kotlin 1.0正式发布，标志着语言进入稳定阶段。2017年5月，在Google I/O大会上，Google宣布Kotlin成为Android开发的官方支持语言，这一决定极大地推动了Kotlin的普及。Kotlin中使用fun。

2025-04-24 15:26:02 2761 384

原创 Android开发常用外部组件及使用指南（下）

Kotlin协程是官方推荐的异步解决方案，Flow是响应式流实现。Java单元测试框架，Android开发的基础测试工具。在现有Android应用中集成Flutter模块。RxJava是一个基于观察者模式的异步编程库。加密的SharedPreferences实现。日志工具，比Android原生Log更强大。Mock框架，用于创建测试替身。UI测试框架，用于模拟用户操作。SQLite数据库加密解决方案。管理界面相关数据，生命周期感知。生命周期感知的数据持有者。声明式地将布局与数据绑定。

2025-04-23 18:07:44 1991 339

原创 Android开发常用外部组件及使用指南（上）

Android开发中，合理使用外部组件可以显著提高开发效率、减少重复工作并增强应用功能。本文将全面介绍Android开发中最常用的外部组件，包括它们的引入方式、配置方法以及具体使用示例。内容涵盖网络请求、图片加载、数据库、依赖注入、UI组件等多个方面，帮助开发者构建高质量的Android应用。

2025-04-23 18:06:22 2479 370

原创 SQLiteDatabase 增删改查(CRUD)详细操作

在 Android 中使用 SQLiteDatabase 进行增删改查操作是开发中的核心技能之一。下面我将详细说明如何使用 SQLiteDatabase 进行 CRUD 操作。

2025-04-22 23:15:22 2338 336

原创 Android Studio开发 SharedPreferences 详解

SQLite 提供了完整的 SQL 功能，但比大型数据库系统更轻量。掌握这些基本语法后，您可以在 Android 应用中有效地存储和管理结构化数据。

2025-04-22 23:12:58 2815 364

原创 Android下的 XML 图形文件详解及九宫格图片生成与应用

4个角（不拉伸）4条边（单向拉伸）1个中心区域（双向拉伸）

2025-04-21 09:06:05 2326 102

原创 Android Studio 中 Drawable 详细全解

位图图像（BitmapDrawable）矢量图形（VectorDrawable）形状（ShapeDrawable）图层（LayerDrawable）状态列表（StateListDrawable）动画（AnimatedVectorDrawable）等。

2025-04-21 09:03:35 2200 138

原创 Android Drawable 目录下的 XML 图形文件详解

4个角（不拉伸）4条边（单向拉伸）1个中心区域（双向拉伸）

2025-04-20 14:54:40 2524 395

原创 Android Studio 中 Drawable 详细全解

位图图像（BitmapDrawable）矢量图形（VectorDrawable）形状（ShapeDrawable）图层（LayerDrawable）状态列表（StateListDrawable）动画（AnimatedVectorDrawable）等。

2025-04-20 14:53:54 2482 376

原创 Android Studio 获取配置资源与第三方包信息详解

在 Android 开发中，我们经常需要从资源文件中获取颜色、字符串、数值等配置信息，以及获取应用的包信息和第三方依赖信息。下面详细介绍这些操作的方法。通过以上方法，可以灵活地从Android应用的配置文件中获取各种资源，并获取应用及第三方库的包信息，为应用开发提供更多可能性。

2025-04-19 08:17:43 2576 467

原创 MainActivity与RecActivity之间的双向数据传递详解

下面我将详细介绍如何从MainActivity向RecActivity传递数据，以及如何从RecActivity返回数据给MainActivity的完整流程。通过以上完整实现，你可以轻松地在MainActivity和RecActivity之间实现双向数据传递，满足大多数应用场景的需求。当系统可能销毁并重建Activity时，应使用。

2025-04-19 08:15:23 1867 503

原创 Intent 在页面跳转时传递数据详解

Intent 是 Android 中用于组件间通信的重要机制，在 Activity 跳转时传递数据是最常见的用法之一。隐式Intent不指定具体的组件，而是通过指定action、category、data等属性，由系统匹配最适合的组件来处理。理解显式和隐式Intent的区别及适用场景，能帮助开发者更合理地设计Android应用的组件交互方式。显式Intent是明确指定了要启动的组件名称（如Activity、Service等）的Intent。：在应用内部组件间跳转时，显式Intent更安全高效。

2025-04-19 08:13:36 2285 166

原创 Android开发四大组件和生命周期及setFlags

Activity 生命周期是 Android 开发中最重要的概念之一，它描述了 Activity 从创建到销毁的整个过程。是 Android 中用于控制 Activity 启动行为的重要方法，它通过设置各种标志(flags)来影响 Activity 的任务栈(Task)和启动模式。这些组件构成了Android应用的基本框架，开发者通过组合使用这些组件来构建功能丰富的应用程序。理解这些标志对于控制应用导航流程和任务栈行为非常重要，合理使用可以创建更符合预期的用户体验。

2025-04-19 08:10:36 2104 168

原创 人工智能横行的时代：小体量团队的赛道突围策略

在AI技术快速普及的时代，小体量团队需要重新思考自己的战略定位和竞争优势。垂直深耕法则：选择专业门槛高但规模适中的细分市场，建立领域知识壁垒数据飞轮法则：设计产品自生成高质量数据的机制，形成改进闭环开源杠杆法则：最大化利用开源生态，专注差异化价值创造交互创新法则：在用户体验层而非基础模型层竞争信任构建法则：将伦理合规约束转化为产品优势敏捷迭代法则：建立远超大公司的学习和适应速度未来的AI生态将呈现"基础模型集中化，应用场景碎片化"的格局。

2025-04-17 07:14:21 3214 162

原创 DeepSeek变现方向全面分析报告

DeepSeek作为一家专注于人工智能和大模型研发的科技公司，拥有强大的自然语言处理能力和先进的大模型技术。其核心技术优势包括但不限于：大规模预训练语言模型、多模态理解与生成能力、高效的知识检索系统以及持续迭代的算法优化能力。这些技术基础为DeepSeek提供了广阔的变现空间。在当前AI产业快速发展的背景下，AI技术商业化路径日益清晰。根据市场研究机构预测，全球AI市场规模将在2025年达到数千亿美元，年复合增长率超过30%。

2025-04-17 07:02:50 3117 171

原创 Android ImageButton 使用详解

ImageButton 是 Android 中专门用于显示图片按钮的控件，它继承自 ImageView，但具有按钮的点击特性。下面我将全面介绍 ImageButton 的使用方法。通过合理使用 ImageButton，可以创建直观、美观且功能完善的图标按钮，提升应用的用户体验。创建 selector 资源文件 (方法一：使用 CardView 包裹。方法二：使用自定义背景。

2025-04-16 20:55:21 3499 249

原创 Android ImageView 使用详解

ImageView 是 Android 中用于显示图片的核心控件，下面我将从基本使用到高级功能全面介绍 ImageView 的用法。通过以上方法，可以充分利用ImageView展示各种图片，并确保良好的性能和用户体验。

2025-04-16 20:53:51 3452 236

原创 Android三种onClick实现方式详细对比

通过以上方法，可以实现按钮点击和长按事件的完美共存，并灵活控制按钮的各种状态。简洁且内存安全，适合简单逻辑。

2025-04-16 20:52:27 4090 60

原创 ScrollView（滚动视图）详解和按钮点击事件

的布局容器，允许内容超出屏幕时通过滑动查看。：注册表单、长文章、设置页面等需要滚动的界面。是 Android 中用于实现。简洁且内存安全，适合简单逻辑。如果需要水平滚动，使用。

2025-04-15 22:43:59 3005 133

原创 RelativeLayout（相对布局）

来定位，适用于复杂且灵活的界面设计。是 Android 中一种基于。（功能更强大，性能更好），但掌握。仍对维护旧代码至关重要！的布局方式，允许子控件通过。对于新项目，建议优先使用。

2025-04-15 22:39:58 3005 133

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

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