基于MATLAB的adaboost算法，先对训练集进行训练，然后对测试集进行测试，最后得出采用adaboost算法对样本进行处理的错误率，最后得出比较图形。
2025/1/21 11:24:47
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使用JavaScript（JS）实现的网页在线考试系统。
纯htmljscss编写特点如下：可以检查错误率可以随机从题库中出n题来练习练习题答案的ABCD是随机换位置的题库在变量arr_topic中，是一个二维数组。
纯htmljscss编写特点如下：可以检查错误率可以随机从题库中出n题来练习练习题答案的ABCD是随机换位置的题库在变量arr_topic中，是一个二维数组。
2024/12/27 8:20:14
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基于最小错误率的贝叶斯手写数字分类器，包括注释，很详尽，是自己按照定义写的，训练集和测试集是用的mnist数据集，最终正确率为73.89%
2024/8/5 19:45:27
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基于改善传统计数器发生错误率较高、工作效率极低的以及减少裁判的工作量、减少计数工作发生错误的几率的目的，采用设计新一代跑圈计数器方法，结合跑圈计数器工作原理与设计试验，得出将跑圈计数器应用于长跑比赛中不仅能够减少裁判的工作量，还能减少发生错误的几率的结论。
2024/6/30 6:37:28
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数据链路层的流量控制滑动窗口协议，其中采用选择重传协议，用c语言实现，实验中实现（1）在高丢包率和错误率下，实现选择重传。
（2）在基于广播的形式发送方发送数据，多个接收方全部接收到数据，但只有指定的接收方接收到数据，而其他的接收方并不做处理。
实验环境带gcc的linux
（2）在基于广播的形式发送方发送数据，多个接收方全部接收到数据，但只有指定的接收方接收到数据，而其他的接收方并不做处理。
实验环境带gcc的linux
2024/6/1 10:30:24
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锈铁一种计算单词错误率的简单锈程序。
这是我了解Rust的学习过程的一部分。
另外，我想看看与诸如Python之类的解释器语言相比，Rust的速度要快多少。
python-equivalent/wer.py文件具有用Python编写的完全相同的算法。
单词错误率（WER）是一种评估语音转文本系统性能的方法。
它考虑了在预测文本（ASR系统的输出）和基本情况（手动转录的文本）之间需要插入/删除或替换多少个单词。
在我的实现中，我将从每个单独的句子中返回平均WER。
依存关系clap="2.33.3"用于命令行解析。
cute="0.3.0"，cute="0.3.0"循环。
用法通过运行目录中的cargobuild构建项目（或cargobuild--release，以避免在运行cargorun...时重新编译代码）。
如果您使用了--release标志，
这是我了解Rust的学习过程的一部分。
另外，我想看看与诸如Python之类的解释器语言相比，Rust的速度要快多少。
python-equivalent/wer.py文件具有用Python编写的完全相同的算法。
单词错误率（WER）是一种评估语音转文本系统性能的方法。
它考虑了在预测文本（ASR系统的输出）和基本情况（手动转录的文本）之间需要插入/删除或替换多少个单词。
在我的实现中，我将从每个单独的句子中返回平均WER。
依存关系clap="2.33.3"用于命令行解析。
cute="0.3.0"，cute="0.3.0"循环。
用法通过运行目录中的cargobuild构建项目（或cargobuild--release，以避免在运行cargorun...时重新编译代码）。
如果您使用了--release标志，
2024/5/12 16:36:39
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建立了基于基于Optisystem的波分复用(WDM)的光传输链路的仿真模型，并对多路复用和多路复用后的光信号进行了仿真，得到了谱图。
分析了链路传输性能参数和Q因素错误率目视图
分析了链路传输性能参数和Q因素错误率目视图
2024/1/24 5:28:29
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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
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