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outman123's Projects

adminpaper icon adminpaper

基于C/S的试卷管理系统。连接数据库MySQL和FTP服务器，实现对用户和试卷实体的基本增删改查，统计平均分数，可以进行试卷的上传和下载等。使用netbeans实现。

ai_projects icon ai_projects

I am a full-stack engineer for AI projects, glad to share my experience. pratices make the top engineer.

deeplearning-500-questions icon deeplearning-500-questions

深度学习500问，以问答形式对常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题进行阐述，以帮助自己及有需要的读者。 全书分为18个章节，50余万字。由于水平有限，书中不妥之处恳请广大读者批评指正。 未完待续............ 如有意合作，联系[email protected] 版权所有，违权必究 Tan 2018.06

hello-spring-cloud-alibaba icon hello-spring-cloud-alibaba

基于spring-cloud-alibaba的微服务入门，包括服务者，消费者，网关控制，熔断机制，rocketmq消息队列等

ichat icon ichat

实现C/S构架的在线聊天多人/单人聊天系统。在程序中主要用到了socket通信，对象输入输出流，多线程等。系统主要组成包括客户端程序，服务器端程序和用户数据文件。客户端界面主要由4个部分组成：好友列表、消息显示区域、设置菜单栏和用户信息输入区域。服务端界面则由服务器状态设置、服务器端口号、消息显示区域和用户列表组成。用户数据文件则是存放已注册得到用户账号和密码。

kaggle_house_prices icon kaggle_house_prices

问题定义，下载数据，观察结构，找最相关部分特征； 除去异常值，填充缺省值，部分特征正态化，特征编码向量化，增加新特征； 定义评估标准，选择表现好的几个模型，模型参数最优化，stacking模型融合。最终误差降低到0.101左右。详细介绍见https://zhuanlan.zhihu.com/p/89923216

keras icon keras

以tensorflow为后台的keras框架实践，以神经网络，机器学习和深度学习的经典项目为主，持续更新, 主要参考书籍——Francois Chollet的Python深度学习

library icon library

经典的图书管理系统，功能模块包括数据库的操作，服务端以及客户端，实现书籍和用户的增删改查等功能。使用eclipse实现。

ml_python icon ml_python

机器学习的Python基础，包括python的numpy，matplotlib等相关使用，熟练数组的操作和图像的生成

models icon models

Models and examples built with TensorFlow

pythonbasic icon pythonbasic

平时工作中常用的Python零碎知识总结，爬虫学习总结与练习，Python数据分析学习总结

serialport icon serialport

串口调试工具，实现两个（虚拟）串口之间的通信，可以控制发送和接收消息的进制，时间，频率，格式等。读取文件内容，清空文本显示域等。使用IDEL为netbeans。

similarcheck icon similarcheck

基于lucene引擎库来进行实现形近单词的查找，单词库存放在本地，主要实现步骤：拆分，建立索引，查找索引。该应用使用工具为netbeans

springcloud icon springcloud

简单完整的springcloud netflix入门示例，主要以架构搭建为主，业务代码较少。项目主要包括eureka服务注册与发现中心，服务提供者和两个不同技术的服务消费者（ribbon和feign），hystrix熔断器，zuul的api网关和过滤功能，分布式配置中心config以及zipkin服务链路追踪等。详细见wiki。

tensorflow icon tensorflow

该工程基于Python3.6，tensorflow1.6。主要是对tensorflow框架进行认识，实践和应用，快速掌握tf在深度学习上的使用，包括线性模型，minist数据集分类，Tensorboard，CNN，LSTM，图像识别网络inception-v3，多任务学习以及验证码识别， word2vec，语音分类模型等实践。配合https://www.bilibili.com/video/av20542427 视频学习更佳。要求在一定的机器学习或深度学习的基础（更新中）

ustc-sse-courses icon ustc-sse-courses

中科大软件学院研究生部分课程，持续更新。仅用于学习，禁止商用

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