一个简单的歌手比赛评分系统带有评分取平均值修改成绩随机顺序等功能命令提示框程序不带任何GUI界面

几个界面的登录，实现文件的读取功能，能够排列参赛选手的成绩，方便快捷，简单容易

第十届全国大学生先进成图技术与信息建模大赛机械类计算机绘图试卷及答案评分标准，里面有详细的评分标准和答案。

分子识别特征（MoRF）是内在无序蛋白（IDP）的关键功能区域，它们在细胞的分子相互作用网络中起重要作用，并与许多严重的人类疾病有关。
鉴定MoRF对于IDP的功能研究和药物设计都是必不可少的。
本研究采用人工智能的前沿机器学习方法，为改进MoRFs预测开发了强大的模型。
我们提出了一种名为enDCNNMoRF（基于集成深度卷积神经网络的MoRF预测器）的方法。
它结合了利用不同特征的两个独立的深度卷积神经网络（DCNN）分类器的结果。
首先，DCNNMoRF1使用位置特定评分矩阵（PSSM）和22种氨基酸相关因子来描述蛋白质序列。
第二种是DCNNMoRF2，它使用PSSM和13种氨基酸索引来描述蛋白质序列。
对于两个单一分类器，都采用了具有新颖的二维注意机制的DCNN，并添加了平均策略以进一步处理每个DCNN模型的输出概率。
最后，enDCNNMoRF通过对两个模型的最终得分进行平均来组合这两个模型。
当与应用于相同数据集的其他知名工具进行比较时，新提出的方法的准确性可与最新方法相媲美。
可以通过http://vivace.bi.a.utokyo.ac.jp:8008/fang

这个数据集有1599个样本，11个红酒的理化性质，以及红酒的品质（评分从0到10）。

糖尿病数据集"diabetes.csv"是一个广泛用于统计分析和机器学习任务的数据集，特别是针对深度学习的应用。
这个数据集包含了大量关于糖尿病患者的医疗记录，旨在帮助研究者们预测糖尿病的发展趋势或者评估疾病管理策略的效果。
下面我们将深入探讨该数据集中的关键知识点。
1.数据集结构：通常，CSV（CommaSeparatedValues）文件是一种存储表格数据的格式，每一行代表一个观测值，列则对应不同的特征或变量。
在这个糖尿病数据集中，每一行可能代表一个患者在特定时间点的健康状况。
2.特征详解：-年龄（Age）：患者年龄，对于疾病发展有显著影响。
-性别（Sex）：患者性别，男性和女性可能面临不同的糖尿病风险。
-BMI（BodyMassIndex）：身体质量指数，是衡量体重与身高比例的一个指标，与糖尿病风险相关。
-血压（BloodPressure）：血压水平，高血压是糖尿病并发症的重要因素。
-葡萄糖（Glucose）：血液中的葡萄糖浓度，直接影响糖尿病的诊断。
-胆固醇（Cholesterol）：血液中的胆固醇含量，高胆固醇可能加剧糖尿病并发症。
-心电图（ECG）：心电图结果，可以反映心脏健康状况，可能影响糖尿病的整体管理。
-尿蛋白（UrineProtein）：尿液中的蛋白质含量，异常可能表明肾脏受损，常见于糖尿病并发症。
-甲状腺刺激激素（TSH）：甲状腺功能的指标，甲状腺问题可能与糖尿病有关联。
-以及其他可能的医疗指标和历史数据。
3.目标变量：数据集可能包含一个目标变量，例如“糖尿病进展”或“并发症发生”，用于预测模型的训练和验证。
这个变量可能是二元的（如无/有并发症）或连续的（如疾病严重程度评分）。
4.数据预处理：在使用数据集之前，通常需要进行数据清洗，处理缺失值、异常值，以及可能的分类变量编码。
此外，为了适应深度学习模型，可能需要对数值特征进行标准化或归一化。
5.模型构建：在深度学习中，可以使用各种神经网络架构，如卷积神经网络（CNN）用于特征提取，循环神经网络（RNN）处理时间序列数据，或者全连接网络（FCN）处理一般的数据。
更先进的模型如长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）也能用于捕捉患者健康状况随时间变化的模式。
6.训练与评估：模型的训练通常涉及反向传播和优化算法（如梯度下降或Adam）。
评估指标可能包括准确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线等，具体取决于任务的性质。
7.隐私与伦理：在处理这类个人健康数据时，必须遵守严格的隐私保护规定，确保数据脱敏且匿名化，以保护患者隐私。
8.预测与解释：模型预测的结果需要解释，以便医生和患者理解并采取相应行动。
可解释性机器学习方法如局部可解释性模型（LIME）和SHAP值可以提供洞察模型决策背后的特征重要性。
"diabetes.csv"数据集为糖尿病研究提供了一个宝贵的资源，通过深度学习方法，我们可以挖掘其中的潜在规律，提高疾病预测的准确性，并为患者提供更好的健康管理建议。
在实际应用中，要充分利用数据集，同时确保数据安全和合规性。

用于做大数据测试，这些数据都是包含三个三个字段，用户ID、物品ID、用户对物品的评分，【0,5】

学生学籍管理系统北邮大三上学期微机原理与接口技术语言：汇编语言编译平台：MASM5.0,Emu8086功能：主要涉及子程序、DOS功能调用、循环、跳转和冒泡排序等基本语法评分：91

西安电子科技大学作为国内知名的理工类高校，其工程优化课程在工学领域具有重要的地位。
工程优化是一门综合了数学、计算机科学、工程技术的交叉学科，主要研究如何以最少的资源消耗，得到最佳的设计方案或最大化的效益。
本套资料包含了西安电子科技大学工程优化课程的历年原题课件以及课后答案，对于学习和掌握工程优化的基本理论、方法与技巧，具有重要的参考价值。
工程优化课程的主要内容涵盖了优化问题的数学模型构建、基本算法原理、以及实际应用案例分析等方面。
在理论学习过程中，学生需要掌握线性规划、非线性规划、整数规划等基本模型及其解法，了解动态规划、随机规划等高级优化方法，同时还需要学习使用专业软件进行模型求解和分析。
课件部分不仅包括了教师的讲义、PPT等传统教学资源，还可能涉及了课程中的案例分析、习题解析、实验指导等。
这些课件对于理解复杂的优化理论和算法具有极大的帮助，能够帮助学生深化对课程知识点的理解，提高解决实际问题的能力。
课后答案部分则是为学生提供的学习参考，它不仅包括了每道习题的详细解答过程，还有可能提供了不同的解题思路和方法，帮助学生在自学过程中查漏补缺，加强对知识点的掌握。
通过对比自己的解题思路与标准答案的差异，学生可以更清晰地认识到自己在哪些方面还有提升的空间，从而有针对性地进行复习和练习。
此外，由于工程优化是一门应用性很强的课程，因此，了解实际问题的背景和应用领域对于深入学习该课程也至关重要。
本套资料的课件中很可能包含了与各种实际问题相结合的案例，例如供应链管理、生产调度、网络设计、金融投资优化等，这些案例能够帮助学生更好地理解优化理论在现实世界中的应用，提高学生解决实际问题的能力。
对于西安电子科技大学的工程优化课程，学生和教师都给予了高度评价，认为这是一门极具挑战性，但同时又极具实用价值的课程。
通过本套资料的学习，不仅能够帮助学生掌握工程优化的理论知识和实践技能，也为将来从事相关领域的工作打下了坚实的基础。
除了以上内容，本套资料可能还包括了教师在授课过程中强调的重点和难点、课程的考核方式和评分标准等信息，这些对于学生来说都是重要的学习资料。
通过对这些内容的学习，学生可以更好地规划自己的学习进度，合理分配学习时间，有针对性地进行备考。
此外，考虑到本套资料中提到的“1747711160资源下载地址.docx”和“doc密码.txt”，这可能意味着这份资料是通过特定的方式进行传播的，学习者需要遵循一定的步骤才能获取完整的课程内容。
这也提醒我们，在学习和研究的过程中，除了掌握知识本身，还需要注意学术资源的获取途径和版权保护，保证在合法合规的框架内进行学习和分享。
西安电子科技大学工程优化历年原题课件及课后答案是一套珍贵的学习资源，它不仅覆盖了课程的核心内容，而且提供了详尽的解题指导和实际应用案例，对于工程优化的学习者而言，是提升理论水平和实践能力的强有力工具。
通过对这套资料的学习，学生能够系统地掌握工程优化的知识体系，培养解决实际工程问题的能力，为其未来在相关领域的深造和工作奠定坚实的基础。

爬取指定标签List下评分8.5分以上的图书信息，包括书名、作者、评分、简介，并保存到excel，以标签分类，放到不同的sheet中。
核心代码：title=book.find_element_by_xpath('.//a[1]').text#获取书名zuozhe=book.find_element_by_xpath('.//div[1]').text.split('/',1)[0]jianjie=book.find_element_by_xpath('.//p[1]').text#获取简介worksheet.write(i,0,fenshu);#分数写入第i行的第一列worksheet.write(i,1,title);#书名写入第i行的第二列worksheet.write(i,2,zuozhe);#作者写入第i行的第三列worksheet.write(i,3,jianjie);#简介写入第i行的第四列

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。