这是山东大学可视化课程项目，用js做的可以显示kruskal算法执行过程的网页，可交互

生物数据DS2020生物数据课程项目的存储库，帕多瓦大学数据科学硕士学位。
要求可以安装所有必需的Python软件包来执行代码pipinstall-rrequirements.txt在项目文件夹中时。
其余所有操作都是使用Linuxx64计算机执行的，启动了data文件夹中的bash文件。
由于它们的大小，执行代码所需的所有数据库均未包含在存储库中，而是托管在此。
下载它们后，将它们放在data/part_2/original_datasetsfolder。
由于所有模型的所有指标的计算都非常耗时，因而我们只是第一次进行计算，将所有结果保存在.csv文件中，然后在Notebook中读取它们。
要从头开始重新计算所有指标以测试所有计算，只需删除data/part_1/HMMs和data/part_1/PSSMsdata/part_1/HMMs中已parsed子文

普拉兹视频Proyectodel准产品克隆克隆发行回护人的唱片：cdPlatziVideoInstalaLasDependenciasyarnonpminstall安装json-serverglobalmente（debeshacerlocomoadministrador）：sudonpminstall-gjson-server伺服服务提供商delFakeApi：json-serverinitialState.jsonCorreelproyecto：yarnstartónpmnpmstart

CS231A课程项目：深度立体声匹配重新实现GC-Net我主要是重新实现GC-Net。
我实现了两个版本的GC-Net模型：一个带有掩码（损失被掩码），另一个不带掩码。
结果定性结果SceneFlow上的无遮罩版本，原始图像和预测样本：SceneFlow上的带遮罩版本，遮罩的地面真相，遮罩的预测和未遮罩的预测：在KITTI训练集上，要了解真实情况，掩盖的预测和未掩盖的预测：在KITTI测试集中，原始图像和预测样本：定量结果由于KITTI数据集非常稀疏，因而提供的groundtruths是带遮罩的，我首先实现并训练带遮罩的版本。
但是我发现一些预测非常模糊。
（我的口罩有点过多）。
虽然定性结果看起来不错，但是SceneFlow测试集上的定量结果不是很好。
至于KITTI，这不是令人满意的版本，因而我不提交。
并且由于时间和资源的限制，我不进行验证。
我在训

实际年利率这是一个使用程序编程课程项目。
这是一个小型Web服务器使用程序，可以通过HTTP协议处理请求。
客户端可以将http请求发送到服务器，服务器可以处理该请求并将响应发送回客户端。
它可以处理HTTPGET，HEAD，POST并执行PHP文件。
当请求处理程序通知时，文件记录器将更新日志。

这是自然言语处理（NLP）课程的课程项目NLP_stock_prediction.py：该项目旨在使用NLP技术从财务报告中提取信息来预测股票价格。
该项目基于论文：OntheImportanceofTextAnalysisforStockPricePredictionHLee、MSurdeanu、BMacCartney、DJurafskyLREC2014项目中用到的数据可以在下载Spell_correct.py：基于噪声通道模型的拼写校正程序的拼写校正器MDKernighan、KWChurch和WAGale，1990作者：姚璐&JussiJousimo

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。