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软件工程：作业 01
我的创业计划——“直达” 定位 手机App 主要功能 整合常用功能并提供便携、简单的卡片式操作与管理方式； 提供自定义卡片功能（自动化操作、脚本），支持卡片共享； 专门的卡片功能发布社区； 提供管理模式，例如老年人模式、青少年模式； 对象 面向不具有智能手机操作经验的老年人群体 面向希望拥有高效便携
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深度学习应用开发：大作业
基于强化学习的微信小游戏 选题背景 在过去的20年里，AI在游戏中的发展历历在目，AlphaGo击败世界围棋冠军李世石，OpenAI Five击败DOTA2世界冠军，以强化学习、深度强化学习为代表的游戏AI被大量研究。为什么AI需要游戏？游戏提供了定义和构建复杂AI问题的平台，不同于传统学术界的AI
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深度学习应用开发：作业07
深度学习应用开发：作业七 Deep Dream图像生成的实践 代码地址：Github 作业要求 基本要求 按课程案例，生成DeepDream图像。 提交要求 1、你认为按评分标准能得分最高的一次带运行结果的源代码文件（.ipynb 格式） 2、作为附件上传（本次作业可以将多个.ipynb文件打包在一
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深度学习应用开发：作业 06
深度学习应用开发：作业六 CIFAR10案例卷积神经网络实践 代码地址：Github 作业要求 基本要求 可尝试采用不同的学习率、单批次样本数、训练轮数等超参数，或是改变模型结构（例如：增加卷积层、池化层或全连接层的数量）让模型的准确率达到70%。 提交要求 你认为最优的一次带运行结果的源代码文件（
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深度学习应用开发：作业 05
深度学习应用开发：作业五 Fashion-MNIST 图像识别问题的多层神经网络模型实践 代码地址：Github 介绍 Fashion-MNIST是德国研究机构Zalando Research在2017年8月份开源的一个数据集，它包含了如图13.7所示的人们日常穿着的衣服、鞋子、包等十类生活用品，其
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深度学习应用开发：作业 04
深度学习应用开发：作业四 FashionMNIST图像识别问题的神经元模型实践 代码地址：Github 介绍 Fashion-MNIST是德国研究机构Zalando Research在2017年8月份开源的一个数据集，它包含了如图13.7所示的人们日常穿着的衣服、鞋子、包等十类生活用品，其中训练集包
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深度学习应用开发：作业 03
深度学习应用开发：作业三 波士顿房价预测线性回归实践 代码地址：Github 作业要求 基本要求 按课程案例，动手完成编码实践。 通过梯度下降优化器进行优化，尝试采用不同的学习率和训练轮数等超参数，记录训练后的损失值和W、b变量值。 提交要求 至少5次不同超参数的运行结果的记录文档（word格式或者
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数据挖掘：作业 12
数据挖掘：实验十二 关联规则 代码地址：Github 实验目的和要求 通过在Python中的实例应用，分析掌握利用Apriori算法进行数据挖掘的基本原理，加深对关联规则模型算法的理解，并掌握将算法应用于实际的方法、步骤 实验内容和原理 通过实际例子理解Apriori算法的基本原理，加深对算法的理解