ctgu2020年12月份移动开发结课项目。一为帮同学所做的智能灌溉项目，二为基于高德地图所做的App项目。

电工电子技术基础

高级计算机网络结课实验报告，主要内容时DNS和openflow的相关实验

机械专业的一个结课作业----智能加工技术案例分析

传感器应用技术

可用于机器学习课程的结课论文。 本文在对Lending Club数据集进行初步数据分析的基础上，通过选取4组不同的特征，采用同一种算法（逻辑回归，LR）进行分类预测，最终确定3个相对较优特征为：loan_amnt，annual_inc，term。随后本文针对“多源数据集”，采用神经网络、贝叶斯分类器和决策树三种算法对数据进行分类预测，最终综合三种算法的模型结果参数，确定决策树为三者最优。最后，本文仍选取Lending Club数据集作为研究对象，经预处理后，选取数据的55个特征，并将二分类问题变为三分类问题。之后，采用单一树类模型——决策树，以及集成树类模型——随机森林和极端随机树对数据进行分类预测，对比模型结果参数，得出结论：集成算法相比较于单一算法有更好的准确度和泛化能力，但是相应模型也会消耗更多计算机资源。

本资源为原创论文的word版。 可用于机器学习课程的结课论文。 本文在对Lending Club数据集进行初步数据分析的基础上，通过选取4组不同的特征，采用同一种算法（逻辑回归，LR）进行分类预测，最终确定3个相对较优特征为：loan_amnt，annual_inc，term。随后本文针对“多源数据集”，采用神经网络、贝叶斯分类器和决策树三种算法对数据进行分类预测，最终综合三种算法的模型结果参数，确定决策树为三者最优。最后，本文仍选取Lending Club数据集作为研究对象，经预处理后，选取数据的55个特征，并将二分类问题变为三分类问题。之后，采用单一树类模型——决策树，以及集成树类模型——随机森林和极端随机树对数据进行分类预测，对比模型结果参数，得出结论：集成算法相比较于单一算法有更好的准确度和泛化能力，但是相应模型也会消耗更多计算机资源。

使用数据结构C#语言 Windows窗体实现哈夫曼用户输入若干个叶子节点值和权值产生哈夫曼书，并输出相应的哈夫曼编码，用相关数据进行测试。

leetcode题库  算法  操作系统  计算机网络  面向对象   嵌入式   数据库    工具    编码实践 :pencil: 数据结构与算法 :laptop: 操作系统 :cloud: 计算机网络 :artist_palette: 面向对象 :bullseye: 嵌入式 :floppy_disk: 数据库 :wrench: 工具 :watermelon: 编码实践     排版工具 文档站点生成器： LaTeX公式支持：

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