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学生大数据智能决策平台可以进行数据的建模以及用户标签画像及分群、数据分析的工作，使得决策有依据、可信赖，系统也让大数据智能决策形成闭环。

运用python语言，求解二维椭圆方程和双曲方程的数值解，并归纳为class类。代码包含很高深的数学知识，其所求解的方程极难通过手算解出。

通过抓取国内和国际上各大机构对于大学的排名,将该数据进行数据清理，然后提取有效的数据信息来进行分析。依据各个排名的细化指标来针对学校的决策作出指导。

这是一个网页版手机移动端的商城，整套代码都是自己写的，另外还配有一套完整的后台管理网页，有需要的也可以私信我，代码全都在里面，是很齐的一套系统。

根据淘宝页面设计和分布布局，自己通过所学动手实现相同功能及相同显示，学完HTML之后的第一个静态页面，能够在页面细节上体现专业技术。

审核专用门户网站源码适用于开放平台审核时用到的官网，例如：苹果开发者账号申请、*开放平台应用申请；只需将代码中的公司主体信息和APP信息更改，网站使用起来简单方便，改完内容，只需部署到服务器上即可。

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python编程实现的Carhart四因子模型，完成对基金持仓行业的追踪，所用数据来自wind的收费账号。主要用到的库为cvxopt库，方法为二次规划方法。

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Linux服务器实时监控工具，可以监控不区分服务器的版本或者厂商，只要集成就能监控。主要是监控服务器CPU内存硬盘连接数等信息

通过对胃部CT图片分析，以深度学习技术为基础，实现自动化分割胃部肿瘤并进行相应分类。首先，针对在胃部肿瘤分割与T分期任务过程中出现的特征利用率低、分割结果不佳和分类结果不准确等问题，本研究在Y-Net算法模型的基础上设计了一种新型的网络模型AY-Net，该模型有两条主干线：分割主线、分类主线。这种新型的算法分为两步进行训练，第一步只训练分割主线得到肿瘤的粗分割结果，然后在第一步的基础之上联合训练分割分类主线得到最终的精分割和肿瘤T分期结果。为了提高算法对胃癌区域的关注度，引入了注意力机制来加强算法的准确性。此外还使用多核残差模块和密集连接空洞卷积模块提取深层的特性信息。本文主要对比U-Net、Y-Net、AttU-Net、CE-Net等算法，并把平均交并比(Mean Intersection over Union, MIoU)和准确率(Accuracy, Acc)作为实验结果的评价准则，AY-Net结果中的两项准则分别为0.721和0.732均优于其他网络。 其次，针对胃部肿瘤在图中所占比较小的数据，会产生过多的干扰信息缺乏针对性的问题。在AY-Net的基础上结合多尺度输入与自适应特征

曾合伙创办民宿品牌乐宿和在线教育平台pilipala，作为小程序产品负责人，负责小程序前台和运营后台产品设计工作。该作品为小程序平台初版PRD

用python语言编写的因子收益率回测框架，可以以因子值为输入值，检测这个因子是否具有创造收益的能力，代码可以直接调用，所用数据来在wind的收费账号。

本软件拥有朴素的画风，另辟蹊径的数字玩法，独特而灵活的游戏规则 玩的好还可以申请迪尼斯纪录哟 根据酒桌游戏数字7的游戏灵感开发 可以玩着试试

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作者 墨染 时间 2020年1月7日更新 网站 https://sake.ink 这个是不需要第三方类库的人工神经网络 用纯JAVA语言写的。 使用时 设定人工神经网络的神经元个数列表并且存放在int 数组里 new 一个 RunANN() 对象 对这个对象传入设定的神经元个数和一个学习率 Run() 方法 运行 传入需要迭代的数据次数 getOutput() 方法为人工神经网络输出的值，也就是人工神经网络预测的值。

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