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基于 Java Swing + MySQL 的学生选课管理系统(含数据库完整文件)

本文介绍了基于Java Swing和MySQL开发的学生选课管理系统课程设计。系统实现了用户登录、学生/课程信息管理(CRUD)和选课功能,采用JDBC连接数据库,包含用户、学生、课程和选课四张核心表。文章详细阐述了数据库设计、关键代码实现(如数据库连接封装和登录验证),并分享了开发过程中的收获与思考。通过该项目,作者巩固了Java编程、Swing GUI设计及数据库操作等知识,为后续开发实践奠定

#java#mysql#开发语言
用 DeepSeek 打造你的专属英语作文批改助手:一个独属于你自己的 Web 工具的诞生

本文介绍如何利用 DeepSeek 大模型 API,结合前端技术(HTML/CSS/JS),快速构建一个功能丰富的在线英语作文智能批改工具,并附上完整可运行代码。

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#开源#前端#html
十大经典机器学习算法详解(附 Python 代码)

本文系统介绍了机器学习领域十大经典算法——线性回归、逻辑回归、K近邻、决策树、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯、K均值聚类、主成分分析和梯度提升树。通过通俗易懂的语言阐述每个算法的核心思想与适用场景,并配套完整、可运行的 Python 代码(基于 scikit-learn 和内置数据集),涵盖模型训练、评估与可视化全过程。无论你是零基础初学者,还是希望夯实基础的从业者,都能通过动手实践快速掌握这些

#机器学习#算法#python +1
多模态情感识别——缺失模态

多模态情感识别面临模态缺失的挑战,主要源于硬件限制(如传感器故障)、环境干扰(如遮挡、噪音)、隐私保护、数据存储成本及场景不匹配等因素。本文简单介绍研究阶段的演进。

#人工智能#多模态
ResNet-18 的意义在哪里?——从普通 CNN 到残差网络的系统性比较

深度神经网络中,单纯增加层数未必提升性能。研究发现,当网络深度超过一定程度后,训练误差反而可能上升,说明深层网络存在优化障碍。ResNet通过残差连接改变了这一局面,允许网络选择性地学习输入修正或保持恒等映射,使深层网络训练更稳定。ResNet-18作为基础模型,虽不是性能最优选择,但因其结构简单、训练稳定而成为工程实践中的可靠基准。相比VGG等纯堆叠结构,ResNet通过残差设计显著提高了参数利

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#cnn#人工智能#神经网络
为什么我推荐用 Kaggle 获取数据?——为 SHAP 可解释性分析提供高质量数据

摘要: Kaggle作为全球最大的数据科学社区,拥有超过50万+高质量数据集,是实践SHAP等模型可解释性技术的理想平台。其数据集具备结构化、有标签、特征明确等特点,特别适合SHAP分析。Kaggle还提供竞赛数据、Notebook环境和社区经验,帮助开发者快速复现模型并聚焦可解释性。本文推荐从Titanic、House Prices等经典数据集入手,结合SHAP揭示模型决策逻辑,实现从理论到实践

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#AI#机器学习
到底了