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Allegro-Skill-Xtool一键gerber及生产资料归档工具
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c语言队列实现（不强制数据类型，包含三种实现）
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基于CLIP模型的视频文本检索设计与实现
针对现有基于CLIP预训练模型方法存在的训练时间长、模型规模大等问题，本文在CLIP4Clip模型的基础上，采用关键帧保存方案和Adapter Tuning低参数量微调，提高了计算资源有限情况下的训练效率和模型性能。训练速度方面，本文首先采用帧保存方案，将视频库中的关键帧提取并保存为图片，从而加快数据加载速度，将训练速度提高了14.6倍；然后采用AIM模型的Adapter设计方案，在CLIP4Clip模型中插入可训练的Adapter层，只训练少量参数实现快速收敛，最终实现训练速度提高34倍。模型性能方面，论文证明了平均选取视频关键帧，比按照最大帧间差选取视频关键帧的效果更优；然后证明了AIM在视频检索领域的有效性；并可以使用AIM来提高模型性能，将模型在MSR-VTT数据集上的R@1从42.2%提升至43.4%，R@5从70.2%提升为71.1%。本文设计并实现了一个视频文本检索系统，为了保障系统的检索速度，搭建了向量数据库，并测试了不同数据保存方式的数据存取速度。系统使用Django搭建了Web端应用，实现了多种功能需求，展示了本文方法在视频文本检索系统中的应用效果和潜力。
永磁同步电机的EKF观测器滤波控制
针对《现代永磁同步电机控制》一书中，扩展卡尔曼滤波算法仿真模型的搭建
河南师范大学软件学院C语言题面_筛选后.zip
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Q-Learning在路径规划中的应用（MATLAB版）
针对于已知环境中的路径规划问题，本文提出Q-Learning解决智能体在复杂环境中找到最优路径。最终阶段包括查询 Q 表以选择最佳行动路径。训练完成后，呈现了历时、最小步数、最大奖励值等结果，以及 Q 表的可视化、最短路径和整个训练过程。Q-learning 是强化学习中的一种基于值函数的学习方法，用于解决无模型的马尔可夫决策过程（MDP）问题。在 Q-learning 中，代理尝试学习一个价值函数 Q(s, a)，它估计在状态 s 采取动作 a 后所能获得的长期回报的价值。状态 s、动作a、奖励信号r、Q 值函数 (Q-table)、折扣因子 γ、学习率 α、探索-利用策略。图1 Q-Learning结构图状态s:在 Q-learning 中，代理与环境进行交互，环境处于不同的状态。状态是描述环境的特定情况或配置的抽象表示。
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基于pytorch的线性回归模型，python
基于pytorch的线性回归模型的训练和测试，含csv文件数据的读取与数据集构建，训练后特征值系数的输出(以3个特征值为例），训练迭代的loss曲线显示，测试集预测结果与实际值对比可视化
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基于STC89C51单片机的智能时钟Keil工程
通过数码管显示年、月、日、时、分、秒；同时可以通过按键修改时间。其中包含最简单的按键消抖、简单C语言语句的运用、数码管的动态显示、74HC573数字芯片的运用、51单片机定时器中断的使用；适合新手观看，主要提供一点思路。
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基于Springboot技术的实验室管理系统
介绍基于Springboot技术的实验室管理系统，旨在通过信息化手段提升实验室管理的效率和质量。系统主要服务于高校和科研机构，具备完善的实验室预约、设备管理、课程管理等功能，为管理员、教师和学生提供便捷、高效的实验室使用和管理平台。系统设计了三种角色：管理端、教师端和学生端，每个角色对应不同的功能模块，满足各自的管理和使用需求。技术栈后端技术栈：Springboot+Mysql+Maven前端技术栈：Vue+Html+Css+Javascript+ElementUI开发工具：Idea+Vscode+Navicate系统功能介绍管理端功能模块个人中心：管理员可以管理个人信息，包括修改密码、更新联系方式等。学生管理：管理员可以添加、修改、删除和查看学生信息，管理学生的实验室使用记录和预约情况。教师管理：管理员可以添加、修改、删除和查看教师信息，管理教师的实验课程和实验室使用记录。公告信息管理：管理员可以发布和管理公告信息，确保重要通知和信息及时传达到教师和学生。知识库管理：管理员可以管理实验知识库，包括添加、修改
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