river的案例列表

作者:river · 共 4 个案例

文献复刻

经典鲁棒优化文献the price of robustness数据实验复现, 是人工智能, 机器学习领域重要科学基础,对于每个Gamma值均模拟100000次计算, 得到所示图.

待办清单软件

待办清单软件,对日常大小事项进行记录管理,整理思绪,便捷生活,办公效率加倍。 基于python pyqt库的桌面软件制作, 主要功能如下: 1.支持添加待办事项,可向待办事项添加子事项,方便待办事项整理。 2.以树状视图展示待办事项,可以折叠展开节点,事项可在不同节点任意拖动,随时更改位置 3.支持增加,删除,重命名标签页,将不同类别事项(如短期,长期)分类整理,标签页随心拖动 4.支持置顶显示,一边工作一边查看。 5.支持吸附在屏幕边缘,鼠标靠近时弹出,在需要时查看,不需要时收回。 6.工具栏快捷调整页面大小,省去拖拽窗口边框的麻烦。

扫雷

windows原版扫雷 基于unity,c#的扫雷游戏开发 扫雷游戏是一款经典的益智游戏,玩家通过标记隐藏在方格中的地雷,并尽量避免踩到地雷。游戏的目的是在最短的时间内标记出所有的地雷。此版本的扫雷游戏拥有简洁直观的用户界面和多种难度设置,适合各个年龄段的玩家。运行内存小, 响应速度快。 功能特性 用户界面 主菜单:包括“新游戏”、“设置”、“记录”和“退出”按钮,用户可以方便地开始新游戏,查看已有成功记录或调整游戏设置。 游戏网格:显示地雷和数字提示的方格网,用户可以左键点击方格进行挖掘,右键点击进行标记。 计时器和地雷计数器:显示当前游戏时间和剩余未标记的地雷

手写数字识别

手写数字识别项目 项目简介 本项目是一个基于卷积神经网络(CNN)的手写数字识别系统,通过深度学习技术识别和分类手写数字。手写数字识别是一项经典的图像分类任务,在光学字符识别(OCR)等领域有着广泛的应用。本项目利用Python编程语言和深度学习框架TensorFlow/Keras,实现了一个高效的手写数字识别模型。 项目功能 数据集 MNIST数据集:使用了广泛应用的MNIST手写数字数据集,该数据集包含60000张训练图片和10000张测试图片,每张图片为28x28像素的灰度图像,数字标签为0到9。 模型架构 卷积层:两个卷积层,用于提取图像中的特征。每个卷积层后

案例判断参考

程序员兼职平台怎么选 程序员平台对比怎么看 企业找程序员外包避坑

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待办清单软件

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扫雷

windows原版扫雷 基于unity,c#的扫雷游戏开发 扫雷游戏是一款经典的益智游戏,玩家通过标记隐藏在方格中的地雷,并尽量避免踩到地雷。游戏的目的是在最短的时间内标记出所有的地雷。此版本的扫雷游戏拥有简洁直观的用户界面和多种难度设置,适合各个年龄段的玩家。运行内存小, 响应速度快。 功能特性 用户界面 主菜单:包括“新游戏”、“设置”、“记录”和“退出”按钮,用户可以方便地开始新游戏,查看已有成功记录或调整游戏设置。 游戏网格:显示地雷和数字提示的方格网,用户可以左键点击方格进行挖掘,右键点击进行标记。 计时器和地雷计数器:显示当前游戏时间和剩余未标记的地雷...

手写数字识别

手写数字识别项目 项目简介 本项目是一个基于卷积神经网络(CNN)的手写数字识别系统,通过深度学习技术识别和分类手写数字。手写数字识别是一项经典的图像分类任务,在光学字符识别(OCR)等领域有着广泛的应用。本项目利用Python编程语言和深度学习框架TensorFlow/Keras,实现了一个高效的手写数字识别模型。 项目功能 数据集 MNIST数据集:使用了广泛应用的MNIST手写数字数据集,该数据集包含60000张训练图片和10000张测试图片,每张图片为28x28像素的灰度图像,数字标签为0到9。 模型架构 卷积层:两个卷积层,用于提取图像中的特征。每个卷积层后...

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