教学材料，pdf及ppt，电子课件，习题及解答，教学进度表，教学大纲

本数据集包含了大约1.3w条豆瓣短评，长评，微博，猫眼相关数据集的汇总，可用作电影情感分析，预测等任务，包含情感分类标签，（请注意：数据集中并非全部标签都为真实标签，由于一些评论缺失情感分类，因此使用了深度学习方式填充了标签，因此此数据集无缺失值。 属性说明： Comment：评论内容 Sentiment：情感分类，1-5，分别代表最差到最好 Datetime：评论发出时间 Location：评论发出地点 具体数据集样例： --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Comment Sentiment Datetime Location 电影好好看，下次最来看一次，哪吒的语言太好听了。 2 2025/4/18 23:03 成都 好看，喜欢，非常喜欢 2 2025/4/18 23:02 崇州 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

【机器学习基础知识】 1. 机器学习/数据挖掘： - 数据挖掘是通过分析大量观测数据，找出其中的规律，并以可理解的方式呈现数据的方法。它包括模式识别、关联规则学习、聚类和异常检测等。 - 机器学习则是让计算机通过经验学习并改进在特定任务上的性能。根据是否有标注数据，机器学习可以分为有监督学习（如决策树、支持向量机）、无监督学习（如聚类、主成分分析）、半监督学习和强化学习。 2. 主动学习/无监督学习/有监督学习/强化学习/半监督学习/在线学习： - 主动学习允许系统选择最有价值的未标注样本进行标注，以提高模型准确性。 - 无监督学习不依赖于标注数据，常见于发现数据内在结构，如K-means聚类。 - 有监督学习需要标注数据，例如神经网络和决策树。 - 强化学习是通过与环境交互学习最佳策略，如Q-learning。 - 半监督学习在少量标注数据和大量未标注数据下进行学习。 - 在线学习则是在数据流中连续接收新样本进行学习。 3. ID3/C4.5/CART算法： - ID3算法基于信息增益选择划分属性，构建决策树。 - C4.5是ID3的改进版，引入了增益率，处理连续和离散属性更优。 - CART（Classification and Regression Trees）适用于分类和回归问题，使用基尼不纯度或Gini指数作为划分标准。 4. 神经网络/支持向量机/集成学习/K-means： - 神经网络模拟人脑神经元工作原理，通过权重调整学习数据，常用在图像识别、自然语言处理等领域。 - 支持向量机（SVM）通过最大化边际最大化分类效果，其VC维理论确保了泛化能力。 - 集成学习如随机森林、梯度提升等，结合多个弱分类器形成强分类器，降低过拟合风险。 - K-means是简单的聚类算法，寻找数据的最佳K个聚类中心。 5. 过拟合与避免过拟合： - 过拟合发生时，模型在训练集上表现好，但在测试集上表现差，原因是模型过于复杂或训练数据不足。 - 避免过拟合的方法包括获取更多数据、选择合适模型、特征选择、L1/L2正则化、Dropout、Early Stopping以及决策树的剪枝。 【其他知识点】 - Parzen窗：用窗函数估计概率密度，高斯函数常用因其平滑且易于计算。窗函数需非负且归一化。 - 梯度下降与牛顿法：梯度下降沿梯度负方向更新参数，适合大规模数据，牛顿法利用二阶导数信息，收敛更快但计算成本高。 - AdaBoost：通过迭代调整样本权重和构建弱分类器，减少错误率，最终组合弱分类器形成强分类器。 - SVM的结构风险最小化：最大化边际可以减小过拟合，同时考虑VC维来平衡模型复杂度和泛化能力。 - SVM的对偶形式：通过拉格朗日乘子将原始问题转换为对偶问题，简化求解。 - 线性不可分SVM：通过核函数将数据映射到高维空间实现线性可分，如径向基函数（RBF）核。 这些知识点涵盖了机器学习的基础理论和常用算法，对于理解模型训练、评估和优化至关重要。

在本文中，我们将深入探讨如何使用uniapp框架来仿照京东商城的首页和分类页进行开发。uniapp是一个跨平台的开发工具，它允许开发者使用一套代码库来构建iOS、Android、H5、小程序等多个平台的应用。对于想要学习uniapp和电商项目开发的人来说，这是一个非常有价值的实践项目。 我们需要理解uniapp的基础架构。uniapp是基于Vue.js构建的，它扩展了Vue的特性和API，使其更适合移动应用开发。因此，开发者需要具备Vue的基本知识，包括组件化开发、指令、计算属性、侦听器等。此外，uniapp引入了自己的组件库，如view、button、image等，这些都是构建UI界面的基础。 在仿照京东商城首页的过程中，我们需要关注以下几个核心点： 1. **导航栏**：京东商城的顶部通常包含品牌Logo、搜索框、购物车图标和用户中心等元素。在uniapp中，可以使用`u-navbar`组件来创建自定义导航栏，并通过事件监听处理用户交互。 2. **轮播图**：首页往往有动态展示商品或促销活动的轮播图。uniapp提供了`uni-swiper`组件，可以结合`uni-swiper-item`来创建滑动图片展示，同时可以通过`indicator-dots`、`autoplay`等属性进行配置。 3. **商品列表**：首页的商品推荐通常采用瀑布流布局。uniapp的`uni-column`和`uni-navigate`组件可以帮助我们实现这种布局，通过`column-gap`调整间距，`uni-navigate`则用于跳转到商品详情页。 4. **广告横幅**：类似“今日特价”、“限时抢购”的广告位，可以用`uni-image`加载图片，配合文本组件`uni-text`，并使用CSS进行样式调整。 5. **分类导航**：京东商城的底部通常有分类、发现、购物车、我的等固定导航。uniapp的`u-tabbar`组件非常适合创建这样的底部导航，通过`list`属性设置各个标签，`activeColor`和`inactiveColor`控制选中与未选中的颜色。 接下来，我们关注分类页的实现： 1. **分类列表**：分类页通常显示各种商品类别，可以使用`uni-list`组件来创建列表，每个类别作为一个`uni-list-item`，并可添加点击事件触发分类筛选。 2. **筛选功能**：在商品分类页，用户可能需要根据价格、销量等条件筛选商品。uniapp可以通过`uni-popup`组件创建弹出筛选窗口，结合`uni-forms`和`uni-input`等组件实现输入和选择功能。 3. **商品瀑布流**：同首页，分类页的商品展示也可以使用瀑布流布局。利用`uni-column`组件，配合`uni-grid-item`展示每个商品的缩略图和基本信息。 4. **加载更多**：为了优化用户体验，我们可以实现下拉刷新和上拉加载更多。uniapp提供了`uni-refresh`和`uni-load-more`组件来轻松实现这一功能。 在实践过程中，确保代码结构清晰、组件复用性高是关键。此外，还需考虑性能优化，比如合理使用懒加载、缓存策略等。通过这个项目，不仅能提升uniapp的实战技能，还能对电商应用的常见功能有深入理解，对于个人或团队的项目开发能力都将大有裨益。

内容概要：本文详细介绍了利用COMSOL软件建立凹凸双极板碱性电解水制氢模型的方法和技术要点。首先描述了模型的基本结构，即由带有凹凸纹理的双极板组成的电解槽系统。接着讨论了关键的技术挑战，如如何通过全局方程将电化学反应与流体动力学相结合，特别是气体生成对离子传输的影响。文中还提供了具体的解决方案，包括使用参数化曲线绘制双极板结构、采用分步求解策略避免数值不稳定、引入经验修正公式解决高电流密度下的气泡体积分数计算问题以及优化网格划分提高计算精度。同时指出了现有模型存在的主要局限性，如未充分考虑温度场耦合和双电层电容效应对性能的影响，并给出了相应的改进措施。 适用人群：从事燃料电池或水电解技术研发的专业人士，以及希望深入了解相关领域的科研工作者。 使用场景及目标：适用于希望通过理论建模加深对碱性水电解过程的理解，探索不同设计参数对系统性能影响的研究人员。目标是帮助读者掌握COMSOL建模技巧，能够独立完成类似系统的仿真分析。 其他说明：作者强调该模型存在一定缺陷，不适合直接用于正式学术发表，但对于教学和个人研究具有重要参考价值。

【算法与复杂性】在计算机科学中，算法是解决问题的核心工具，而复杂性则是衡量算法效率的重要标准。墨尔本大学的COMP90038课程深入探讨了这两个主题，旨在帮助学生掌握高级的算法设计和分析技巧。 **概念** 1. **Algorithmic Problems**：算法问题通常涉及在有限步骤内解决特定计算任务。这些问题可以是数学问题、数据处理任务或其他形式的决策问题。学习如何将现实世界的问题转化为可执行的算法是这个课程的基础。 2. **Algorithm**：一个算法是一系列明确的步骤，用于解决特定问题或完成特定任务。它必须是确定性的，有限的，并且能在有限的时间内终止。理解算法的基本结构和设计原则是这门课程的重点。 3. **时间复杂度**：时间复杂度是评估算法运行时间随着输入规模增加而增长的速度。它提供了算法效率的理论上限，常用的表示方法有大O记号。 4. **增长次数表**：用于比较不同算法的增长速率，例如线性（O(n)）、对数（O(log n)）、平方（O(n²)）和指数（O(2^n)）等。理解这些增长模式对于选择最佳算法至关重要。 5. **渐进符号**：包括大O、Ω和Θ记号，它们分别表示算法运行时间的上限、下限和精确界限，帮助我们理解和描述算法的最坏、最好和平均性能。 **小总结** - **基本操作与输入规模度量**：分析算法时，关注基本操作的数量（如比较、赋值）以及输入规模（如问题实例的大小n）对算法运行时间的影响。 **Master Theorem** 6. **Master Theorem** 是一种解决递归关系T(n) = aT(n/b) + f(n)的工具，其中a和b为常数，f(n)是关于n的函数。这个定理为解决分治算法的时间复杂度提供了一种直接的方法。 7. **Euclid’s Algorithm**：欧几里得算法是求解最大公约数（GCD）的经典算法，基于“较大的数除以较小的数，再用除数去除余数”的递归过程。其时间复杂度可以用Master Theorem来分析。 **递归（Recursion）** 8. **Recursion** 是算法设计的一种强大工具，通过函数调用自身来解决问题。理解递归的原理，包括基线条件（base case）和递归情况（recursive case），以及如何避免无限循环，是学习算法的重要部分。 **数据结构** 9. **数组（array）**：是最基础的数据结构，提供随机访问但插入和删除操作相对较慢。理解数组的特性对于设计和分析算法至关重要。 10. **链表（linked list）**：链表允许动态地添加和删除元素，但不支持随机访问。链表分为单链表、双链表和循环链表等类型，各有优缺点，适合不同场景。 以上只是课程的冰山一角，COMP90038还涵盖了树、图、排序算法、查找算法、动态规划、贪心算法、随机化算法等多个主题，旨在培养学生的算法思维和复杂性分析能力，以应对不断发展的信息技术挑战。通过这门课程的学习，学生能够掌握解决复杂问题的高效方法，为未来在IT领域的职业生涯打下坚实基础。

python基础、机器学习、深度学习代码

在当今人工智能技术蓬勃发展的大背景下，机器学习作为人工智能的一个重要分支，已经被广泛地应用在诸多领域。其中，手写数字识别作为机器学习领域的一个经典问题，不仅在科研领域有着重要的研究价值，同时也被广泛应用于商业和日常生活中，如邮政编码的自动识别、银行支票的数字识别等。本项目“基于卷积神经网络的手写数字识别-机器学习课设（代码+文档）”即为该领域的实际应用案例之一。 该项目核心内容是利用卷积神经网络（CNN）来实现对手写数字图像的识别。卷积神经网络是一种深度学习模型，它在图像识别方面表现出色，已经成为处理图像数据的主流方法。CNN通过模拟人脑视觉皮层的结构，使用卷积层对图像进行特征提取，能够自动地从原始图像数据中学习到有效的特征表示，这使得CNN在处理图像分类问题时具有很高的效率和准确性。 在本项目中，首先需要对手写数字图像数据集进行预处理，包括图像的归一化处理、大小调整以及数据增强等。数据预处理是机器学习项目中非常关键的一个环节，它关系到模型训练的效果和识别准确率的高低。接下来，构建卷积神经网络模型，通过添加卷积层、池化层、全连接层等构建出一个能够有效识别手写数字的深度学习模型。在模型搭建完成后，需要进行模型训练，调整和优化网络的参数，以达到最佳的识别效果。 本项目的实现工具是PyCharm。PyCharm是Python语言最优秀的集成开发环境之一，支持代码智能提示、代码质量分析、版本控制等强大功能，非常适合用来开发机器学习和深度学习项目。通过PyCharm，可以方便快捷地完成代码编写、调试、运行等整个开发流程。 在项目文档部分，将详细介绍项目的设计思路、实验环境、网络架构、训练过程、结果分析以及遇到的问题和解决方案等。文档不仅是对整个项目的记录，也是对学习成果的一种展示，为他人提供了学习和参考的可能。通过深入阅读文档，学习者可以了解到从问题提出到模型建立再到最终模型训练完成的整个过程，对于理解卷积神经网络在手写数字识别领域的应用具有重要的意义。 在实际应用中，本项目的成果不仅局限于手写数字的识别，也可以推广到其他图像识别任务中，如人脸识别、物体检测、交通标志识别等。随着技术的不断进步和应用场景的不断扩大，卷积神经网络在未来将会有更加广阔的应用前景。 此外，项目还涉及到机器学习领域的基础概念和理论知识，例如监督学习、深度学习、模型评估标准等。通过本项目的学习，学习者不仅能够掌握卷积神经网络在实际问题中的应用，也能够加深对机器学习基础知识的理解，为进一步深入学习人工智能相关领域打下坚实的基础。 本项目作为一个机器学习课程设计，还能够帮助教师和学生更好地进行教学和学习交流。教师可以通过布置类似的课程设计作业，引导学生通过实际操作来掌握机器学习的理论和实践技能。学生则可以通过项目实践，加深对课程知识的理解，提高自身的动手能力和创新思维。这样的教学模式符合当前教育领域推崇的“学以致用”、“实践出真知”的教学理念，有利于提升学生的学习效果和兴趣。 本项目的开展对于个人技能的提升、教学活动的丰富、以及人工智能技术在实际问题中应用的推广都有着积极的意义。通过学习和实践本项目，不仅可以掌握卷积神经网络在手写数字识别中的应用，也能够对整个机器学习领域有一个全面的认识和深入的理解。

《使用Laya游戏引擎学习开发打仓鼠游戏》 在当今的游戏开发领域，Laya引擎以其轻量级、高效能和跨平台的特性受到了越来越多开发者们的青睐。本教程将带领你深入学习如何利用Laya引擎来开发一款有趣的打仓鼠游戏。通过这个项目，你不仅可以掌握Laya的基本用法，还能了解到游戏开发的基本流程和技术要点。 一、Laya引擎简介 Laya是一款基于HTML5的2D/3D游戏开发引擎，支持JavaScript、TypeScript以及LayaAir的编写方式。它提供了丰富的图形渲染能力，包括2D图形、3D模型、粒子效果等，同时兼容各种浏览器和移动设备，使得开发者可以轻松创建高性能的网页游戏和移动应用。 二、打仓鼠游戏基础概念 打仓鼠游戏是一种典型的反应类游戏，玩家需要在仓鼠从洞口出现的瞬间击打它们。这个游戏的核心在于玩家的反应速度和准确度，因此我们需要设计一套有效的游戏逻辑来模拟仓鼠的随机出现和玩家的打击动作。 三、游戏开发流程 1. **环境搭建**：你需要安装Laya开发者工具，然后创建一个新的项目，并配置好所需的库和资源。 2. **场景设计**：设计游戏主场景，包括背景、仓鼠洞口、玩家的打击区域等元素。可以使用Laya的2D绘图工具或者导入外部资源。 3. **对象创建**：创建仓鼠和玩家打击区的实例，定义它们的属性，如位置、大小、动画等。 4. **游戏逻辑**：编写逻辑代码，实现仓鼠的随机出现、玩家点击检测、得分计算等功能。这通常涉及到事件监听、定时器、碰撞检测等技术。 5. **动画与音效**：为仓鼠和打击效果添加动画，同时添加合适的音效以增强游戏体验。 6. **用户界面**：设计并实现得分显示、游戏结束提示等用户界面元素。 7. **测试与优化**：进行游戏测试，调整难度和节奏，优化性能，确保游戏运行流畅。 四、关键知识点 1. **Laya框架理解**：了解Laya的舞台、容器、显示对象等核心概念。 2. **事件处理**：学习使用Laya的Event类，如addEventListener和removeEventListener，处理用户输入和其他游戏事件。 3. **动画系统**：掌握Timeline和Animation类，创建和控制游戏中的动画效果。 4. **碰撞检测**：学习如何实现简单的碰撞检测，例如使用hitTest方法检测玩家点击是否命中仓鼠。 5. **性能优化**：理解Laya的帧率控制、垃圾回收机制，优化游戏性能。 6. **资源管理**：学习如何加载、缓存和释放资源，避免内存泄漏。 五、实际操作 在本教程的压缩包中，你将找到"content"文件夹，其中包含项目的源代码和资源文件。你可以逐步跟随代码注释，了解每个部分的功能，动手实践，从而更好地掌握Laya引擎的使用。 总结，通过学习和实践使用Laya引擎开发打仓鼠游戏，你不仅能掌握Laya的基础应用，还能提升游戏开发的综合能力，包括逻辑设计、动画制作、性能优化等方面。祝你在游戏开发的道路上越走越远！

数据集包含100多种动物的特征 100 classes Animal Class rat vicuna antelope giraffe panda ... 可用作机器学习使用 源码地址：https://www.kaggle.com/datasets/justin900429/100-classes-of-different-animals