在人工智能领域，垃圾短信识别是一个重要的应用方向，旨在通过智能算法识别并过滤掉用户接收到的垃圾短信。随着智能手机的普及，垃圾短信问题日益严重，用户每天都会收到大量无用甚至带有诈骗性质的短信，这些短信不仅打扰人们的正常生活，还可能带来安全隐患。因此，开发一种高准确率的垃圾短信识别模型显得尤为重要。 本项目的核心是一个基于Python语言开发的模型，该模型具有交互界面，能够部署在用户的本地设备上，保证了处理数据的隐私性和安全性。模型训练所依赖的训练集数据也被包含在了提供的压缩文件中，便于用户直接使用和操作。值得注意的是，通过调整模型训练集的大小，用户可以进一步提高垃圾短信的识别准确率。这意味着用户可以根据实际情况，对训练集进行优化，以适应不同类型的垃圾短信特征。 训练集中的数据通常包含大量经过标注的短信样本，其中包含“垃圾短信”和“非垃圾短信”两种标签。模型通过学习这些样本，逐步掌握区分垃圾短信的规则和特征，进而实现对新短信的自动分类。在机器学习领域，这属于监督学习范畴。具体的算法可以是逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等。 在模型的设计与实现过程中，需要考虑多个关键因素。文本预处理是垃圾短信识别的第一步，因为短信内容通常是非结构化的自然语言文本。预处理包括分词、去除停用词、文本向量化等步骤，以便将文本数据转换为模型可以处理的数值形式。特征提取也是模型能否准确识别的关键，有效特征可能包括特定关键词的出现频率、短信长度、发送时间等。 在模型的训练过程中，还需要进行适当的调参，即调整模型的超参数，比如神经网络的层数、每层的神经元数量、学习率、批处理大小等，以达到最佳的训练效果。此外，模型还需要进行交叉验证，以评估模型的泛化能力，确保模型在未知数据上也能有良好的表现。 Python作为一种高级编程语言，在数据科学和机器学习领域具有显著的优势。其丰富的库和框架，如NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow、Keras等，极大地方便了开发者进行数据分析和模型构建。而且，Python的语法简洁明了，易于理解和使用，对于初学者和专业人员都是一个很好的选择。 在实际部署时，可以将模型封装在一个用户友好的交互界面后端，前端可以采用Web界面或桌面应用程序的形式。用户可以通过这个界面上传新的短信样本，查询识别结果，并根据需要调整训练集和模型参数。 本项目通过提供一个基于Python的垃圾短信识别模型，不仅帮助用户有效识别和过滤垃圾短信，还通过交互界面和本地部署的方式，给予了用户高度的自主性和隐私保护。随着机器学习技术的不断发展，未来的垃圾短信识别模型有望更加智能化、高效化，为用户提供更为精准的服务。

【数值分析】是数学的一个重要分支，主要研究如何用计算机处理和近似解决数学问题，特别是在处理无穷维或高维度空间中的问题时。本大作业是针对北航学生的一次数值分析实践，目的是求解一个501x501的实对称带状矩阵的特征值及相关性质。 我们要理解中提到的算法设计： 1. **初始化与幂法（Power Method）**：给定501x501的矩阵A，初始求出最大模的特征值λ1。接着使用原点平移法，将矩阵平移到λ1，求出新矩阵的最大模特征值λ501。如果λ1<λ501，则λ1和λ501就是所需的最大和最小特征值，否则交换它们的位置。这个过程基于幂法，它是一种迭代方法，通过不断乘以矩阵来逼近最大特征值。 2. **Doolittle分解与反幂法（Inverse Power Method）**：对经过平移的矩阵应用Doolittle分解，解决边界问题后，使用反幂法求解按模最小的特征值λs。Doolittle分解是LU分解的一种，将矩阵A分解为L和U两个下三角矩阵的乘积，有助于求解线性方程组。反幂法是求解小特征值的有效手段，通过迭代逐步减小矩阵与单位矩阵的差距。 3. **条件数与谱范数**：计算矩阵A的条件数Cond(A)²，它是矩阵A的范数与其逆矩阵的范数之积，反映了计算的稳定性。同时，计算最大特征值与最小特征值绝对值的比值，可以了解矩阵的谱范围。 4. **行列式与特征值的计算**：通过Doolittle分解，可以直接得到矩阵A的行列式det(A)，因为|A| = |L| * |U| = |U|。此外，使用带位移的反幂法连续计算39个最接近mu(k)的特征值。 在【源代码】部分，我们可以看到用C语言实现这些算法的函数： - `assign()`函数负责初始化矩阵A的压缩矩阵C，给出具体的数值。 - `powerMethod()`函数执行幂法计算最大模的特征值。 - `inversePowerMethod()`函数执行反幂法求解最小模的特征值。 - `doolittle()`函数实现Doolittle分解。 - `det_A()`函数计算矩阵A的行列式。 整个作业的重点在于理解和应用数值线性代数中的概念，如特征值的计算、矩阵分解和稳定性分析。这些知识不仅在理论研究中有重要意义，在工程和科学计算中也广泛应用于数据分析、模拟和优化问题。通过这样的实践作业，学生能深入理解数值方法的实际操作及其在解决复杂问题中的作用。

1、设计内容 多路远程温度检测系统采用分布式检测结构，由一台主机系统和2台从机 系统构成，从机根据主机的指令对各点温度进行实时或定时采集，测量结果不 仅能在本地存储、显示，而且可以通过串行总线将采集数据传送至主机。主机 的功能是发送控制指令，控制各个从机进行温度采集，收集从机测量数据，并 对测量结果进行分析、处理、显示和打印。主机部分采用PC，从机的微处理器 采用嵌入式系统，从机的信号输入通道由温度传感器、信号调理电路以及 A/D 转换器等构成。主机与从机之间采用串行总线通信。 2、系统功能 （1） 检测温度范围为0～400℃； （2） 温度分辨率达到0.1℃； （3） 使用串行总线进行数据传输； （4） 可由主机分别设置各从机的温度报警上、下限值，主机、从机均具有 报警功能； （5） 主机可实时、定时收集各从机的数据，并具有保存数据、分析24小 时数据的功能（显示实时波形和历史波形）。 3、设计任务 （1）完成硬件设计； （2）完成软件设计，包括：主机程序、主从机通信程序、从机温度检测程 序、显示程序、温度越线报警程序。 （3）完成仿真和系统模型实物制作

《人工智能概论期末大作业报告》是南京邮电大学针对人工智能概论课程的一份重要学习成果展示，旨在考察学生对人工智能基本概念、理论和技术的掌握程度。这份报告涵盖了多个方面的内容，包括机器学习、神经网络、自然语言处理、计算机视觉等关键领域的基础理论和实际应用。 人工智能概论主要探讨的是人脑智能与机器智能的对比，以及如何通过算法和计算能力模拟人类智能。在报告中，学生可能需要深入解释人工智能的定义，以及它在现代社会中的重要性。这涉及到人工智能的分类，如弱人工智能和强人工智能，以及它们各自的应用场景。 机器学习是人工智能的核心组成部分，它是让计算机通过数据自我学习和改进的方法。报告中可能会详细讨论监督学习、无监督学习和强化学习三种主要的学习方式，以及各自的优势和应用场景。比如，监督学习中的支持向量机（SVM）和决策树，无监督学习中的聚类算法，如K-means，以及强化学习中的Q-learning算法。 再者，神经网络是模仿人脑神经元结构的复杂模型，用于解决非线性问题。报告中会介绍神经网络的基本架构，如前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），并可能涉及到深度学习的概念，如深度信念网络（DBN）和深度卷积网络（DCN）。 自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，关注如何让计算机理解和生成人类语言。报告中可能包含词法分析、句法分析、语义理解等内容，以及相关的NLP技术，如词嵌入（Word2Vec）、情感分析和机器翻译。 计算机视觉是让机器“看”世界并理解图像信息的学科。报告中会涉及图像分类、目标检测、图像识别等任务，可能会讨论到经典算法如SIFT和HOG，以及现代深度学习模型，如YOLO和Mask R-CNN。 Python作为人工智能的主流编程语言，会在项目实践中起到至关重要的作用。"pythonProject1"可能是一个使用Python实现的人工智能项目，例如基于机器学习的预测模型，或使用深度学习进行图像识别的系统。通过这个项目，学生可以将理论知识转化为实际操作，加深对人工智能技术的理解。 这份期末大作业报告全面覆盖了人工智能的基础理论和实践应用，是对学生学习成果的综合评价，也是他们展示自己在人工智能领域知识和技能的平台。通过这样的学习过程，学生不仅能掌握理论知识，更能具备解决实际问题的能力，为未来在这个快速发展的领域中持续探索打下坚实的基础。

本项目是一个基于Java SSM框架与Vue移动端技术实现的校园请假系统。该系统旨在为高校师生提供一个便捷、高效的请假管理平台。通过该系统，学生可以在线提交请假申请，包括请假原因、时间、地点等信息，而教师和学校管理者则能够方便地审批这些申请，实现请假流程的电子化和自动化。 在框架方面，后端采用SSM（Spring+SpringMVC+MyBatis）框架，确保系统的稳定性和可扩展性；前端则使用Vue.js进行开发，提升用户体验和界面交互性。此外，系统还支持移动端访问，满足师生随时随地处理请假事务的需求。 项目不仅实现了基本的请假功能，还融入了诸多细节设计，如审批流程的灵活配置、请假记录的查询与统计等，以更好地满足实际校园管理场景。项目为完整毕设源码，先看项目演示，希望对需要的同学有帮助。

本项目是一个微信小程序源码，主要用于展示作品集，适用于微信端，可作为毕业设计源码或期末大作业。该小程序旨在为艺术、设计、摄影等领域的学生或从业者提供一个便捷的在线展示平台，能够方便地展示他们的创作和作品集。 项目的主要功能包括用户注册与登录、作品上传与管理、作品分类展示、个人资料编辑以及作品的点赞和评论功能。用户可以通过简单的操作上传自己的作品，并对其进行分类管理，方便他人浏览和查找。此外，用户还可以通过评论功能与其他用户互动，获取反馈和建议。 技术框架方面，该项目采用微信小程序原生开发，使用JavaScript、WXML和WXSS进行编码，结合微信提供的API实现数据交互和用户认证。

鸿蒙系统下的便签应用在移动应用开发领域具有一定的代表性，它不仅支持基本的待办事项管理功能，如创建、编辑、删除事项，还提供了更为高级的功能，包括事项整理、数据的导出导入，以及多端设备之间的同步。除此之外，该应用还具备定点提醒功能和万能卡片设计，以提升用户体验。 创建事项功能允许用户快速记录待办或备忘信息，支持文字输入和格式设置，使用户能够根据需求制定清晰的任务列表。编辑事项功能则为用户提供修改已记录事项的能力，如改变事项的标题、描述、截止日期等，便于用户根据实际情况更新任务状态。而删除事项功能则为用户提供了清除不再需要的事项的选项，以保持待办清单的整洁性。 事项整理功能的加入，使得用户可以按照不同的分类和优先级对事项进行归类和排序，这有助于用户高效地管理大量的待办事项。数据导出导入功能则允许用户将待办事项数据备份或转移至其他设备，保证数据的安全性和连续性。多端同步功能让用户的待办事项可以在不同设备间保持同步更新，为用户提供无缝的跨设备体验。 此外，定点提醒功能可以根据用户设定的时间或条件，通过通知或提醒方式，确保用户不会遗漏重要事项。万能卡片的设计则是一种灵活的信息展示方式，可以根据用户的个性化需求显示不同的信息内容，使得用户能够快速获取关键信息。 该开源项目使用ArkTs作为开发语言，ArkTs是一种轻量级的前端框架，专为鸿蒙系统设计，能够在应用的开发过程中实现高性能、轻量级的交互体验。该项目的开源性质意味着开发者可以自由使用和修改代码，无需支付任何费用，非常适合用于课程设计、大型作业或个人项目，为鸿蒙应用开发提供了一个良好的实践案例。 该鸿蒙便签应用项目通过实现一系列实用功能，展示了在鸿蒙系统上开发高效、便捷、用户友好的应用的可能性。同时，作为开源项目，它为鸿蒙生态的开发者提供了学习和创新的平台，推动了鸿蒙系统的应用生态建设。

本文档是一份关于Python自动化办公小程序的源代码文件包，主要用途是实现办公自动化功能，特别是报表的自动化处理以及将生成的报表自动发送到指定邮箱。该文件包中包含的源代码，可以视为一个完成的项目作业或实验案例，提供了一个实际应用Python进行自动化办公的范例。 在内容结构上，文件包中的核心代码可能涉及了以下几个关键组成部分：数据收集与整理、报表生成、邮件发送等自动化流程。数据收集可能利用Python的数据处理库如pandas进行，而报表生成则可能使用了数据可视化库如matplotlib或seaborn来制作图表。邮件发送部分则可能调用了Python的smtplib库或第三方邮件服务API来实现。 针对数据处理和分析的自动化，程序可能包含读取特定格式的文件（如CSV、Excel等），并使用pandas等库对数据进行清洗、转换、归类和统计分析。这样的过程能够帮助办公人员从繁琐的数据处理工作中解放出来，提高工作效率。 在可视化报表生成方面，程序通过整合数据，可以生成各类图表，如柱状图、饼图、折线图等，这些图表对于展示数据结果、帮助决策者快速把握数据趋势和发现问题非常有效。 自动发送邮件功能的实现则允许将报表以附件的形式发送给邮件列表中的用户，这在团队协作中尤其有用，可以让团队成员及时接收到最新数据，而无需手动发送邮件。 除了上述自动化办公功能，文档包可能还包含了辅助性的代码，例如自动化测试脚本，以确保程序的稳定性和可靠性。此外，为了便于其他开发者理解并扩展程序功能，文档中应该还包含了详细的代码注释和使用说明。 总体来看，该Python自动化办公小程序项目涉及了编程语言的学习、数据处理与分析、办公自动化技术的应用以及邮件通信技术的整合等多个方面，是学习和实践Python在实际办公中应用的良好示例。 标签中的“Python语言”表明项目使用Python作为主要开发语言；“大数据分析自动化”指出项目主要聚焦于通过自动化技术处理和分析数据；“游戏开发爬虫”暗示项目可能具备网络爬虫功能，用于数据采集，尽管这部分内容并不明确体现在标题描述中；“web开发”则可能意味着项目中涉及了Web技术的应用，如报表的Web展示或通过Web接口与邮件服务器进行交互。 这份项目源代码对于学习Python编程，特别是办公自动化应用的开发者来说，是一个极佳的参考资料。它不仅提供了一个具体的应用实例，还可能包含了各种实用的编程技巧和解决方案。通过分析和学习这个项目，开发者可以更好地理解如何将Python应用于实际工作中，提升自身解决实际问题的能力。

项目工程资源经过严格测试可直接运行成功且功能正常的情况才上传，可轻松copy复刻，拿到资料包后可轻松复现出一样的项目，本人系统开发经验充足（全栈开发），有任何使用问题欢迎随时与我联系，我会及时为您解惑，提供帮助 【资源内容】：项目具体内容可查看/点击本页面下方的*资源详情*，包含完整源码+工程文件+说明（若有）等。【若无VIP，此资源可私信获取】 【本人专注IT领域】：有任何使用问题欢迎随时与我联系，我会及时解答，第一时间为您提供帮助 【附带帮助】：若还需要相关开发工具、学习资料等，我会提供帮助，提供资料，鼓励学习进步 【适合场景】：相关项目设计中，皆可应用在项目开发、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、大创等学科竞赛比赛、初期项目立项、学习/练手等方面中 可借鉴此优质项目实现复刻，也可基于此项目来扩展开发出更多功能 #注 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等，一切后果由使用者承担 2. 部分字体及插图等来自网络，若是侵权请联系删除，本人不对所涉及的版权问题或内容负法律责任。收取的费用仅用于整理和收集资料耗费时间的酬劳 3. 积分资源不提供使用问题指导/解答

在当前的智能交通系统研究中，准确预测交通流量一直是核心问题之一。随着深度学习技术的发展，其在时间序列预测领域的应用越来越广泛，特别是对于像纽约这样的大都市，出租车作为城市公共交通的重要组成部分，其流量的实时准确预测对于城市交通管理和规划具有重要意义。 本次研究以纽约市出租车的运行数据为研究对象，利用深度学习模型进行流量预测。通过对出租车GPS轨迹数据的分析，提取出行时间和空间特征，结合天气、节假日、事件等外部因素，建立起了综合的流量预测模型。研究的目标是通过分析历史数据，找出影响出租车流量的关键因素，并建立能够准确预测未来出租车流量变化的模型。 在模型选择方面，研究采用了多种深度学习架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等，以比较它们在交通流量预测中的表现。CNN擅长从空间特征中提取信息，而RNN及其变种LSTM和GRU则更擅长处理时间序列数据。此外，研究还可能涉及对这些基础模型的改进与优化，例如引入注意力机制、集成学习方法等，以提高预测的精度和稳定性。 在数据预处理方面，原始数据需要经过清洗和标准化处理。清洗主要是去除错误和异常数据，而标准化则包括将数据缩放到统一的范围或者分布，以减少不同特征量级差异对模型训练的影响。此外，为了更好地捕捉时间序列的动态特征，可能还需要对时间序列数据进行重采样，比如将小时级别的数据转换为分钟级别。 研究中还会考虑模型的泛化能力，通过交叉验证、时间序列分割等方法，评估模型在未知数据上的表现。预测模型的性能评价指标可能包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）等。 本研究旨在利用深度学习技术，通过分析大量出租车运行数据，建立高精度的出租车流量预测模型，以期为城市交通管理和规划提供科学依据，减少交通拥堵，提升城市运行效率。