XJCG12864-12P2820插接.zip

基于Vue.js和SpringBoot的医疗挂号管理系统，分为用户前台和管理后台，可以给管理员、挂号人员、医生角色使用，包括挂号管理模块、患者管理模块、门诊管理模块、药品管理模块和系统基础模块，项目编号T206。 项目录屏：https://www.bilibili.com/video/BV15S421o7MT 启动教程：https://www.bilibili.com/video/BV1pW4y1P7GR 项目讲解视频：https://space.bilibili.com/417412814/channel/collectiondetail?sid=2242844

基于Vue.js和SpringBoot的在线考试系统，分为用户前台和管理后台，可以给管理员、老师、学生角色使用，包括课程管理模块、试卷管理模块、考试管理模块、学生管理模块、公告管理模块和系统基础模块，项目编号T207。 项目录屏：https://www.bilibili.com/video/BV15m42157PT 启动教程：https://www.bilibili.com/video/BV1pW4y1P7GR 项目讲解视频：https://space.bilibili.com/417412814/channel/collectiondetail?sid=2242844

基于Vue.js和SpringBoot的大学生消费记账系统，分为用户前台和管理后台，可以给管理员、普通用户角色使用，包括收入管理模块、支出管理模块、预算管理模块、用户管理模块和系统基础模块，项目编号T208。 项目录屏：https://www.bilibili.com/video/BV16m421379L 启动教程：https://www.bilibili.com/video/BV1pW4y1P7GR 项目讲解视频：https://space.bilibili.com/417412814/channel/collectiondetail?sid=2242844

包含使用RNN、GRU、LSTM或Attention方法进行基本时间序列预测的实现。在时间序列预测任务中，RNN、GRU、LSTM和Attention是常用的深度学习模型。通过使用这些模型，可以捕获时间序列数据中的长期依赖关系和模式，从而有效地预测未来时间点的数值或趋势。 在实现方面，可使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来构建模型。这些框架提供了各种RNN、GRU、LSTM和Attention层的实现，使模型构建和训练过程更加简单。

数字图像处理-正交变换(解密)

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逻辑回归预测船上人员幸存情加清洗评估加分析-项目实战6-分析船上人员幸存数据-ipynb格式-Python语法-用Jupyter notebook打开 用来练习逻辑回归预测船上人员幸存情加清洗评估加分析，整个流程特别清晰，每个步骤均用Makedown编辑器进行编辑文字，每一步都给出了清晰的代码以及压缩包中给出了相应的数据集，可以按照步骤一步一步进行模仿，理解其中的思维逻辑，然后上手进行操作，在操作的过程中不断思考，等能力有了很大提升之后，就可以慢慢独立思考从事项目了 最后祝您变得更强

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