特征脸识别 实验目的和要求 自己写代码实现 Eigenface 人脸识别的训练与识别过程： 假设每张人脸图像只有一张人脸，且两只眼睛位置已知（即可人工标注给出）
医疗花费预测 方法介绍 分别通过全手写不调包实现随机森林，全手写不调包实现线性回归，借助 scikit-learn 包实现 GBDT，SVR，LassoRegression
利用Python构建Wiki中文语料词向量模型试验 本实例主要介绍的是选取wiki中文语料，并使用python完成Word2vec模型构建的实践过程
利用Python实现酒店评论的情感分析 情感极性分析 ，即情感分类，对带有主观情感色彩的文本进行分析，归纳，情感极性分析主要有两种分类方法： 基于情感知识的方法 和 基于机器学习的方法
python人脸识别 人脸识别的主要算法 其核心算法是 欧式距离算法使用该算法计算两张脸的面部特征差异，一般在0，6 以下都可以被认为是同一张脸 人脸识别的主要步骤 1 获得人脸图片 2 将人脸图片转为128D的矩阵(这个也就是人脸特征的一种数字化表现) 3 保存人脸128D的特征到文件中 4 获取其他人脸转为128D特征通过欧式距离算法与我们保存的特征对比
要求： ■ 利用 python 编写简易 UDP 服务器和客户端，并实现两者间的通讯 ■ 利用 python 编写简易 TCP 服务器和客户端，并实现两者间的通讯 一
密码的加密 一，绪论 本章是全篇的绪论部分，首先描述了 DES 算法的整体研究背景并论述了加密技术的重大意义;其次在阅览大量中英文文献后针对当前国内外对于 DES 应用的研究现状做了综述;最后概括性地总结了本文的主要研究工作以及全篇的结构安排
基于SSM的校园二手交易平台 使用 Spring Boot 一键式启动， 下载项目，运行c2c，sql文件，然后运行 UsedTradingPlatformApplication
这是一个集电影，音乐和书籍于一体的Java web应用 命名为 微生活 http://106，12，105，253 个人主页： https://wsk1103
Web 服务器与测试工具开发 一，系统概述 1，1 系统背景 基于 Java 编程语言，利用 http socket 通信技术，写一个小型的 Web 服务器与一个爬虫的测试工具
基于Python的房价预测项目 波士顿房价预测 数据集描述 本作品所用数据是一份源于美国某经济学杂志上，分析研究波士顿房价( Boston House Price)的数据集
基于Python手写数字的识别 一，总体方案 1，1 题目分析 使用 Python 实现对手写数字的识别工作，通过使用 windows 上的画图软件绘制一个大小是 28x28 像素的数字图像
预测商品销售数据 实验目的 通过使用一个具有挑战性的时间序列数据集，该数据集由每日销售数据，由俄罗斯最大的软件公司之一 1C 公司提供， 数据集中提供了 2013 年 1 月到 2015 年 10 月每日每个店铺中的商品历史销售数据
de00ce4 通过优化上述的三个瓶颈， 一定程度上提高了运行速度， 对于 6000 大小的训练集且 k 等于 5 时，计算大小为 1000 的测试集需要 20 秒
基于Python的动画分析 班级：电信科 20-1 班 姓名：洪祎麟 学号：2020217793 在本次 Python 大作业中，我主要是针对四个问题进行了分析与研究
