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源码完整 全开源 无授权 无后门 轻量级原生APP开发语言： 后端thinkphp PHP框架 / 前端apicloud html5混合开发 / 数据库MYSQL 3、可设置购买价格等等 4、广告管理 后台可增加开启APP后广告增加曝光度为平台盈利 5、可使用火车头八爪鱼采集任意网站内容 6、支持mp4/m3u8以及外链无需占用自己服务器资源使运营更简单 7、全部连接浏览器打开 2019.8.8 V6.1更新内容： 优化代码，运行速度更快，增加我的收藏 修复BUG 等功能！

基本实现用户注册和登录（这类 APP 一般面对个人，用户不需要分类别）；收入和支出管理（单条收支记录的添加、删除和修改，收入和支出每一条记录至少包括日期、类型、金额和说明。）；收入和支出查询（根据时间段、类别等进行查询）；收入和支出统计（例如某个月、某个星期或指定时间段的总收支） ；其他要求：界面设计应尽量美观，可以添加一些图片或背景。在满足以上需求，对界面进行美化。

灰尘模型matlab原代码MNIST-Matlab 使用用 Matlab 编写的卷积神经网络实时识别数字的程序。 loadMNISTImages.m , loadMNISTLabels.m是用于加载训练集和测试集（ubyte 文件）的图像和标签的函数 每个数字的图像使用相机拍摄并保存为“jpg”文件，并与 m 文件放在同一文件夹中。 将图像读入控制台，并使用在网络上训练的分类（）函数对实际手写数字进行分类。 有一个名为process.m的函数与该程序相关联。 它能够读取图像并对其进行处理，以便原始图像具有与模型训练所使用的 MNIST 数据集相同的格式。 主要代码在Project6.m 中。 首先，将原始图像转换为灰度，然后使用“最大连通分量”从冗余背景中裁剪数字，将图像周围的区域框起来，然后像 MNIST 数据集一样将其调整为 28x28。 从这里，模型可以对数字进行分类。

《化工原理》课习题答案

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