深度学习基于卷积神经网络实现的猫狗图像分类项目系统源码+猫狗识别数据集+大作业文档以及答辩PPT。 由于数据集中图片数量太多，所以将图片数据打包存在了 cats_and_dogs.zip 里面。 该数据集包含25000张猫狗图像(每个类别各有12500张)。CNN是用这个集合里面的数据进行训练，CNN基于验证集上的性能来调节模型配置（超参数：层数，每层神经元数量等）图像数据输入卷积神经网络之前，应该将数据格式化为经过预处理的浮点数张量。 需要对图像进行向量化处理，同时对标签也要进行向量化处理。 代码位于 5.2_小型数据建立卷积神经网络_猫狗图像分类2.ipynb 中。

用C语言完成螺旋矩阵，输入n，得到n行n列的四种螺旋矩阵 1. 给定N的值，从矩阵的左上角输出顺时针螺旋矩阵 例如N=4时，输出： 1 2 3 4 12 13 14 5 11 16 15 6 10 9 8 7 2．给定N的值，从矩阵的右上角输出逆时针螺旋矩阵 例如N=4时，输出： 4 3 2 1 5 14 13 12 6 15 16 11 7 8 9 10 3. 给定N的值，从内到外顺时针旋转 例如N=3时，输出： 7 8 9 6 1 2 5 4 3 4．给定N的值，从内到外逆时针旋转 例如N=3时，输出： 5 4 3 6 1 2 7 8 9 5．给定N的值，从矩阵的左上角顺时针输出上三角螺旋矩阵 例如N=4时，输出： 1 2 3 4 9 10 5 8 6 7 6．退出系统

注意： 1.本项目因电梯运行效果在单片机上不佳，所以运用isis全程模拟单片机，传感器操作。 2.本项目运用了串口通信收发数据，所以运用时需要下载VB，串口助手等软件。 功能：根据实际控制电梯楼层升降，检测电梯内温湿度，火焰，到达楼层等。

人工智能期末大作业大合集+课程设计+结课作业大合集。根据作业要求，每个算法都有相应的算法介绍、实验代码、实验结果、实验总结。全部使用Python实现。 人工智能作业大合集总共分为三大部分，每部分由几个相关算法组成，如下： 1、搜索算法 深度优先 广度优先 A星八数码 Tips:三种算法都用于解决八数码问题。在Astar算法中比较了三者的性能，显然Astar要比另外两个强 2、智能优化算法 遗传算法 粒子群寻优算法 蚁群算法 Tips:三种算法都用于解决TSP问题，其中粒子群寻优算法不适合解决TSP问题，但经过改造后仍然可以用于解决TSP。数据集是att48，其最优解是10628/33523，这两个数分别是伪欧氏距离和欧氏距离 3、深度学习 BP神经网络 卷积神经网络 Tips:两种算法都用于解决手写体识别。由于使用的是TensorFlow，已经很好的实现了深度学习的功能。所以主要是学习了深度学习的原理，并能够使用TensorFlow。

题目是文本分类-情感分析（SVM+TF-IDF，预训练词向量+TextCNN，RNN文本分类），编程平台主要是jupyter notebook，编程语言是python。含报告和代码，该课程期末成绩满绩。

cpp代码-大作业第五题: 定义一个date类如下： class Date { public: void SetDate(int y,int m,int d); void IsLeapYear(); private: int year; int month; int day; }; 要求： (1)编写SetDate(int y,int m,int d)函数，实现对象中数据成员的设置； (2)编写IsLeapYear()判断该年是否是闰年。

1.1测试对象说明 开源应用APP “Numix calculator”，为一个科学计算器，大小4.93MB。可进行加减乘除运算，正弦运算，余弦运算，正切运算，反切运算,对数运算，开方运算。 1.2测试计划 4天做好单元测试的测试用例设计，测试结果分析，2天内做好集成测试，1天内做好性能测试 1.3测试方案 对软件的基本功能进行测试

cpp代码-大作业第二题: 输入一个5行5列的二维数组，编程实现： (1) 求出其中的最大值和最小值及其对应的行列位置； (2) 求出上三角上各元素之和（上三角的元素a[i][j] ，i+j<5）。

包含综合实验设计说明书与源代码

内部包含人脸识别系统源码一套，人脸识别系统流程图，人脸识别系统sql，人脸识别系统大学生课程设计文档，源码导入Idea即可运行，课程设计文档包含本人信息的图片有所删除，其余内容皆完整。