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导师评价+模板材料+学术专利.zip

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资源介绍:

研究生导师评价,可以作为参考使用。 同时包含复试一些常见的资料:成绩证明,个人陈述,简历,高校logo等
# RateMySupervisor 永久免费开源的导师评价数据、数据爬虫、无需编程基础的展示网页以及新信息补充平台 # 如果你对编程没有了解、只想检索数据 请直接下载文件,打开`html/index.html`,我写了一个简单的UI方便检索。由于调用了`bootstrap`和`jquery`,所以打开的时候最好保持网络连接(不打开也行啦,就是UI可能有点乱)。 # 获取原始数据 `data`目录下储存了原始数据,其中: - `urfire.json`是从[导师推荐网](https://www.urfire.com/) 获取的原始数据,该网站目前正常运作,各位也可以前往支持。**本平台开源存储数据以备各种你懂得的不可抗力因素**。 - `comments_data.json`是将数据转换为如下格式的`json`数据 ``` [ { "school_cate": "", "university": "", "department": "", "supervisor": "", "rate": 0, "description": "" } ] ``` # 爬虫工具 `src/urfire.py`是[导师推荐网](https://www.urfire.com/)的爬虫工具,并包含了一个并行爬取的实例。另有将原始格式转换为上述`comments_data.json`格式的函数。 # UI工具 `html/index.html`是使用`bootstrap`和`jquery`完成的简易的检索页面。数据存储在`html/data.js`中,由`src/html_render.py`通过`comments_data.json`生成。 # 新的数据 我会不定期继续爬取其他数据,有数据的地方也烦请告知。 另外,朋友们也可以在本平台撰写评价,请前往这条issue:[在本issue下补充导师评价信息](https://github.com/kgco/RateMySupervisor/issues/1),发帖请使用如下格式,方便爬虫爬取: >学校类型:985/211/研究机构/其他/(海外院校请用英文直接填写国家名称,如:Japan) >学校名称:示例:清化大学/Cambridge University >院系:示例:化学化工学院/无 >导师姓名:示例:王五 >评分:(1-5分制,乐意的话可以填写小数,如:4.8) >评价:示例:对学生很好,尽职尽责 我也会不定期爬取issue数据添加进来。 **祝各位都能有一个顺利美好的研究生生活。**

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  2. 导师评价+模板材料+学术专利/1.导师评价数据库/data.js 20.17MB
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  5. 导师评价+模板材料+学术专利/1.导师评价数据库/数据/
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  10. 导师评价+模板材料+学术专利/1.导师评价数据库/数据/README.md 2.09KB
  11. 导师评价+模板材料+学术专利/1.导师评价数据库/数据/src/
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  22. 导师评价+模板材料+学术专利/2.模板资料/2.个人陈述模板/1 (2).pdf 141.71KB
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  123. 导师评价+模板材料+学术专利/3.导师评价.xlsx 10.07MB
  124. 导师评价+模板材料+学术专利/4.三个可以进行更新的网站.txt 436B
  125. 导师评价+模板材料+学术专利/5.对老师的学术和专利(免费)进行查询.txt 355B
  126. 导师评价+模板材料+学术专利/使用前必看.txt 203B
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基于MATLAB的口罩识别预警(完美运行)
口罩识别预警是一种利用人工智能技术,通过图像识别和面部识别技术来识别和判断人们是否佩戴口罩,以实现对未佩戴口罩的人员进行预警和提醒。 口罩识别预警系统通常包括以下几个步骤: 1. 图像采集:通过摄像头或监控摄像头等设备采集实时视频图像。 2. 人脸检测:利用人脸检测算法对图像中的人脸进行检测和定位。 3. 口罩检测:对检测到的人脸进行口罩检测,判断是否佩戴口罩。 4. 预警提醒:当检测到有人未佩戴口罩时,系统会通过声音、文字或其他方式进行预警提醒,以引起人们的注意。 口罩识别预警系统可以应用于公共场所、交通枢纽、企事业单位等地方,帮助监测和管理人员是否佩戴口罩,提升社会公共卫生安全。
基于MATLAB的卡尔曼小球运动跟踪(完美运行)
卡尔曼滤波器是一种用于估计系统状态的算法,常用于目标跟踪和导航应用中。在小球运动跟踪中,卡尔曼滤波器可以用于估计小球的位置和速度。 以下是卡尔曼小球运动跟踪的基本步骤: 1. 初始化:确定初始状态向量和协方差矩阵。状态向量通常包括位置和速度,协方差矩阵表示对于状态估计的不确定性。 2. 预测:根据系统的动力学模型,预测下一个时刻的状态和协方差矩阵。动力学模型通常基于物理规律和运动方程。 3. 更新:根据观测到的数据(如小球的位置),使用卡尔曼增益和观测模型,更新状态估计和协方差矩阵。卡尔曼增益表示观测信息对于状态估计的权重。 4. 循环:重复预测和更新步骤,以连续跟踪小球的位置和速度。 卡尔曼滤波器通过融合预测和观测信息,可以提供更准确的小球运动估计。根据具体应用的需求,还可以使用更高级的卡尔曼滤波器变种,如扩展卡尔曼滤波器(EKF)或无迹卡尔曼滤波器(UKF),以处理非线性系统或非高斯观测噪声。
Python 3.12.5
Python 是一种广泛使用的高级编程语言,以其简洁易读的语法和强大的功能库而著称。它支持多种编程范式,包括面向对象、命令式和函数式编程。Python 的设计哲学强调代码的可读性和清晰的语法结构,这使得它成为初学者的理想选择,同时也深受专业开发者和数据科学家的喜爱。 Python 的特点: 易读性:Python 的代码设计得尽可能易于阅读,其语法清晰,结构简洁。 可扩展性:Python 可以通过 C 或 C++(或其他语言)编写的扩展模块来扩展其功能。 丰富的标准库:Python 自带了一个庞大的标准库,提供了许多常用的编程任务所需的功能。 跨平台:Python 程序可以在多种操作系统上运行,包括 Windows、macOS 和 Linux。 强大的社区支持:Python 拥有一个活跃的开发者社区,提供了大量的第三方库和工具。 Python 的应用领域: Web 开发:Python 可以用来开发服务器端的 Web 应用程序,如使用 Django 或 Flask 框架。 数据分析与科学计算:Python 是数据分析和科学计算领域的重要工具。
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