项目主要功能:院校管理:主要包括师生管理、实习生分配、导师实习监督、实习评测、统计分析等模块;
企业管理(包括人力资源公司):校企合作管理、企业信息库、实习生分配、实习学生评测。
学生通道:顶岗实习申请、任务书反馈、实习生工作日志、实习总结报告、实习学生评测、指导老师申请、评价指导老师。
家长通道:实习学生评测、意见反馈实习支持系统:主要由内容管理系统和后台管理系统两部分组成,其中,内容管理系统中包括管理制度、法律援助、通知公告、交流平台这4个主要部分,系统管理包括院系设置、专业设置、用户设置、角色设置、权限设置、数据字典、系统日志等功能。
3、产品开发技术描述:1)基于J2EE平台,使用Struts+Spring+Hibernate框架构建系统2)数据库采用SQLServer20053)应用服务器采用GlassFish。
4、产品运行环境规定:《学生顶岗实习动态信息管理系统》要求服务端和客户端的运行环境都为WINDOWS系统,以B/S结构为首选,数据库为MSSQL,客户机为普通PC机器,支持TCP/IP通讯协议。
2023/6/14 15:28:27 50KB 实习 管理 系统
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GAN及其在数字表演方向的应用前景,关正,丁刚毅,GAN(生成式对抗网络)是由GoodFellow在2014年提出的机器学习模型。
由于其通用性训练模型的适配延展性、辨别器快速收敛的能力以及在很�
2023/6/13 22:12:53 1.7MB GAN
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本书是关于在MATLAB中使用实例进行机器学习的综合指南。
书中概述了人工智能与自动控制的历史;
回顾了用于机器学习的商用软件包,并展示了它们如何应用于该领域;
接着展示了如何使用MATLAB来解决机器学习问题,以及如何利用MATLAB图形技术来增强程序员对机器学习结果的理解。
本书随书提供了机器学习中若干重要问题的MATLAB完整解决方案,包括飞机控制、人脸识别、自动驾驶。
书中所有的示例和应用程序都提供了完整的源代码。
2023/6/13 13:38:30 6.48MB MATLAB 机器学习
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Myo_gestureArmBand_experiments通过实施scikit-learn机器学习模型,使用MyoArmband进行自定义手势识别。
该项目正在使用NiklasRosenstein在提供的MyoSDK的Python绑定。
给他的仓库一个星星。
一旦按照Niklas的指示安装了绑定,请尝试看看是否可以运行他的示例python脚本之一(在./examples/目录中)。
如果Niklas的示例不起作用,则说明绑定本身做错了什么。
您必须首先弄清楚。
如果成功,那么可以尝试运行我在此处编写的newRunScript.py脚本。
如果Niklas的示例正常工作,而我
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在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。
Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛。
在美团?大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。
大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快、性能更高。
然而,通过Spark开发出高性能的大数据计算作业,并不是那么简单的。
如果没有对Spark作业进行合理的调优,Spark作业的执行速度可能会很慢,这样就完全体现不出Spark作为一种快速大数据计算
2023/6/13 9:27:09 425KB Spark性能优化指南——基础篇
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将下载的压缩包打开解压update.zip文件及3个引导文件到U盘根目录,机顶盒拆机、U盘插机顶盒靠后的USB接口,短接J16机器通电开机,等待出现机器人进行刷机。
2023/6/12 0:52:11 391.59MB TV ec6108 hi379
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介绍贝叶斯机器学士的最佳英文著作,英语不好的朋友可以慢慢消化
2023/6/12 0:47:42 33.65MB 贝叶斯 机器学习
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本书将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来,介绍了数字图像处理和识别技术的方方面面,内容包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取。
本书还对于机器视觉进行了前导性的探究,重点介绍了两种在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络(ann)和支持向量机(svm),并在配套给出的识别案例中直击光学字符识别(ocr)和人脸识别两大热点问题。
全书结构紧凑,内容深入浅出,讲解图文并茂,适合于计算机、通信和自动化等相关专业的本科生、研究生以及工作在图像处理和识别领域一线的广大工程技术人员阅读。
2023/6/11 14:20:30 41.82MB 图像处理 机器视觉
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很好的ID3算法实例,以经典的天气-网球问题为例,很容易改编成适用于其他例子的决策树算法
2023/6/11 7:15:26 337KB 人工智能 机器学习 ID3 决策树
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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。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡