基于自适应滤波的通信信号去噪

尽管随着时代的迁移，计算机技术的发展越来越快，但其核心仍旧不变，大到阿里，知乎等知名大厂的项目，小到个人开发的小游戏，签到系统，读书笔记等，其目的都是为了给人们提供更好的生产生活服务，本文基于校园签到场景，为解决课堂签到时间长，签到准确率不高等问题，设计了一个基于微信小程序的校园签到系统，前端界面使用的技术为html+css+js，使用工具为微信开发工作者，后端开发语言为java，数据库使用了常用的mysql，采用的后端框架为Sspringboot，是前后端分离开发，设计模式上采用了mvc的设计模式，令数据层，业务层，视图层可以解耦合，有利于后续的更新维护工作，架构上则是采用了B/S架构，直接从后台调用HTML界面。 相较于传统的名单签到打卡，微信小程序签到不仅方便快捷，而且准确率高。课题研究目的为做出一个基于微信小程序的课堂签到小程序，系统的开发主要使用用户为大学教师与学生，使用场景为大学课堂，面向当前大学课堂的日常考勤开发出一个完整的微信小程序，满足学生课堂签到打卡，以及老师查看及管理签到及未签到学生名单，以及课堂补签等基本功能。

自己写的报告，可以给找期末大作业的提供一点帮助，一个积分买不了吃亏买不了上当，要是和你题目一样直接拿去用吧

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课程总评专业第一的实验报告全集记录，以防那天自己找不到了……

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尾花数据集是入门的经典数据集。Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。在三个类别中，其中有一个类别和其他两个类别是线性可分的。假设鸢尾花数据集的各个类别是服从正态分布的，尝试利用贝叶斯决策论的原理， 1. 设计贝叶斯分类器； 2. 设计基于最近邻准则的分类器。 资源包括代码实现和课程报告--Bayes和KNN分类器实现鸢尾花数据集分类 源码实现包括手撕贝叶斯和KNN以及使用工具包实现 课程报告主要包括以下部分： 一、 问题描述 二、 数据预处理 （1）划分数据集 （2）数据可视化 三、 模型基本原理 （1）朴素贝叶斯算法原理 （2）KNN算法原理 四、 贝叶斯分类器设计 （1）算法过程 （2）结果输出 五、 KNN分类器设计 （1）算法过程 （2）结果输出 六、 利用工具包进行设计 （1）贝叶斯分类器 （2）KNN分类器

基于python机器学习实现的人脸识别大作业源码+课程报告+项目说明.zip 【资源说明】 1. photo_lib_sec_rec 调用simple_CNN.81-0.96.hdf5进行对照片的性别识别 2. photo_sex_rec 参考网上教程，运用机器学习识别照片中人物的性别 3. photo_test 对照片中人脸和眼睛的识别 4. video_face_rec 视频中人脸的识别 5. video_lib_sex_rec 调用simple_CNN.81-0.96.hdf5进行对视频的性别识别 6. video_sex_rec 视频中人物性别识别 7. project.md 工程代码说明文档 8. 运用BP神经网络实现性别检测（工作报告） 工作流程的大体报告

[摘要] 随着网络的发展，许多办公流程都渐渐变得网络化。本文设计了一种在node.js和sqlite3上开发的小型图书管理系统，实现了对书籍和读者的分类管理。在书籍管理中拥有添加书籍，增加书籍数量，修改书籍信息，删除/减少书籍，查询书籍的功能。在读者管理中拥有添加读者，删除读者，修改信息，查询读者，借书，还书，查询未还书信息，查询超期读者的功能。功能较完备，实用性高。

西电2021年Matlab微电子学院课程报告，仅供参考