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项目学习分享。【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【技术】 Java、Python、Node.js、Spring Boot、Django、Express、MySQL、PostgreSQL、MongoDB、React、Angular、Vue、Bootstrap、Material-UI、Redis、Docker、Kubernetes
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基于matlab的作业调度问题。 采用遗传算法，解决作业调度问题。 一共三个作业，每个作业有不同的时间长度和紧急程度，超过时间会有惩罚措施。 通过遗传算法计算出最好的作业安排，使得惩罚最小，获益最大。 最终结果通过GUI用甘特图的方式展示出来。 更根据订单需求和时间需求匹配自己的情况。 程序已调通，可直接运行。
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内容概要：本文档详细介绍了使用Python进行爬虫的全过程，包括HTTP协议和HTTP请求库requests的基础入门知识与实战案例介绍；常用的基本爬虫工具，文件处理的方法，比如读写各类文件和文件路径的操作以及CSV和JSON文件数据处理；通过正则表达式的使用帮助精准抽取页面上的数据；JavaScript渲染和动态加载相关内容，通过Selenium处理爬虫遇到的渲染问题，并讨论多线程的应用来提升抓取速度；此外还有数据储存的不同方式如使用各种数据库或CSV、JSON文件的详细介绍；探讨了如何对抗反爬虫机制如代理池、User-agent池建设，验证码识别技术和如何处理限制请求数频率等问题；同时介绍了分布式爬虫的关键组成部分和技术解决方案。这些知识点使得读者能够掌握爬虫领域的核心技术与实操流程。 适合人群：具有一定Python编程经验和想了解高效数据抓取的研发技术人员、中级爬虫工程师等专业人士。 使用场景及目标：本文适合从事数据搜集工作的从业人员，目的是学会运用Python开展高效稳定的网站爬虫工程，能应对复杂的目标网站、反爬措施以及高性能爬取。
腾讯开源QUIC协议：TQUIC，github链接：https://github.com/tencent/tquic
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数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：19069 标注数量(xml文件个数)：19069 标注数量(txt文件个数)：19069 标注类别数：4 标注类别名称:["car","cat","dog","person"] 每个类别标注的框数： car 框数 = 7851 cat 框数 = 572 dog 框数 = 2282 person 框数 = 46693 总框数：57398 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框
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内容概要：本文详细介绍了使用MATLAB和鲸鱼优化算法（WOA）来优化卷积神经网络（CNN），完成数据分类预测的具体方法。包括合成数据集的创建、数据预处理、CNN模型构建、WOA的集成及优化过程、训练后的模型评估等内容，并提供了可直接运行的代码。 适用人群：具备MATLAB和深度学习基础知识的研究人员和开发人员。 使用场景及目标：适用于需要对大量图像数据进行高效分类的应用场景，尤其是希望使用元启发式算法提升机器学习模型表现的情形。 阅读建议：通过跟随文中步骤实施每个环节——从合成样本的设计，直至利用最优超参数设置训练模型，再到最终的分类精度检验，读者可以获得对鲸鱼算法和CNN如何协同工作的全面理解。
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