Py实训16-图形计算

2019300908-邱晓宇 2022夏-程序设计实训 2022-08-03 17:54:06

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人工智能A*算法实现+python+北邮人工智能实训作业

实训-基于FFN层的稀疏性划分出8个专家，训练出一个专家网络来选择激活不同的专家python源码.zip 【项目说明】使用MoE进行加速推理。本项目基于FFN层的稀疏性，划分出8个专家，训练出一个专家网络来选择激活不同的专家，直观感受激活不同专家数目能够加速的时间。补全数据和权重文件，运行Liu.py，即可对比加速前后的时间。

【资源说明】实训项目基于电商售后评论数据的用户情感分析python源码+项目部署说明.zip 实训项目基于电商售后评论数据的用户情感分析python源码+项目部署说明.zip 实训项目基于电商售后评论数据的用户情感分析python源码+项目部署说明.zip 1、该资源内项目代码都是经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能。运行： `streamlit run ./Comment_analysis/Streamlit/streamlitEXP.py` 分工：
必须考虑的点：挑选合适的商品（好差评都多，并且评论多） GitHub class 参数（类型啥的，命名方式）统一规范（代码格式，数据库，完善注释，log）结合到谁的电脑上谁演示，何种形式ppt/代码文件夹框架数据测试集训练集划分不同的产品（不同特点的卖点,特有的关键词），不同品牌的产品（用来比较售后服务优劣等卖点）评论分数和评论内容的不吻合问题评论的具体关键词（外形外观等）开发文档开发文档：需求文档明确产品功能分析某一功能点的流程整合各个功能点--明确分工接口文档变更文件流程图（可以单独作为一份文件可以作为附件附在文档中）情感分数（情感倾向分析，结合score）装饰器（计时、log）@注解可视化结果，图形化界面（见4） config decorator 可以考虑的点：同一个热水器的评论内容随时间变化算法优化与提升（比如用不同的包，还可以用多种方法来处理，进行比较分析）判断优劣coherence/主观判断/通过数据可视化来大致判断，参数优化（主题数/）找到一个网站据说可以 wordcloud可视化词云 bert情感分类扩展提升的点： texthero可视化 pyLDAvis可视化,通过网页来展示 streamlit+heroku 不用snownlp 机器学习/深度学习 eda 注释掉的代码最后删掉，或者说写明什么时候开启调用

项目名称：学生成绩管理系统（Python + Tkinter + MySQL） 1.项目简介这是一个基于 Python 语言、图形界面使用 `Tkinter` 开发的学生成绩管理系统，数据库使用 `MySQL`，通过 `pymysql` 实现数据库连接。适合作为计算机相关专业的课程设计、实训或期末项目参考。 2.功能模块 * 用户注册与登录（含数据库校验） * 添加学生成绩 * 删除学生成绩 * 修改学生成绩 * 查询单个学生成绩 * 浏览所有学生成绩 * 图形化界面操作，界面简洁直观 3.技术栈 * Python 3.x * Tkinter（GUI 界面库） * PyMySQL（数据库连接） * MySQL 数据库（需提前创建好 `info1` 和 `info2` 表） 4.文件结构 * 主程序代码：`main.py` * 登录窗口、功能菜单与子窗口界面集成于同一个文件，便于学习和修改 * 附带图标与背景图（如有上传请一并说明） 5.注意事项 * 启动前请确保本地 MySQL 服务运行正常，且用户 `root` 密码为 `123456`（可在代码中修改） * 请提前创建好数据库及相关表，字段结构参考代码中的 SQL 操作语句 * 若使用中文路径或数据，请确保系统默认编码为 UTF-8，避免乱码 6.适用场景 - 大学生课设/实训项目 - Python GUI 初学者练习 - 数据库增删改查（CRUD）教学案例 - 简单的信息管理系统开发参考

【资源说明】基于JNeRF的实拍物重建项目python源码+项目运行教程(计算机图形学课设).zip 1、使用百度飞桨AI平台搭建环境 ```bash pip install -r requirements.txt -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ ``` 运行代码（训练、测试、生成视频一体化） ```bash python run_net.py --config-file ./projects/ngp/configs/ngp_bear.py 【备注】 1.项目代码均经过功能验证ok，确保稳定可靠运行。欢迎下载体验！下载完使用问题请私信沟通。 2.主要针对各个计算机相关专业，包括计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师、企业员工。 3.项目具有丰富的拓展空间，不仅可作为入门进阶，也可直接作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.当然也鼓励大家基于此进行二次开发。在使用过程中，如有问题或建议，请及时沟通。 5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感，也欢迎你的分享和反馈！

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