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山东大学的JAVA实验代码集合。

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简介：
实验指导书，以及包含前六个实验的所有源代码，这些源代码均打包在一个名为“project”的压缩文件中提供。

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  • 山东大学JAVA实验全部代码
    优质
    本资源包含山东大学计算机相关课程中的所有JAVA实验源代码，旨在帮助学生理解和掌握Java编程语言的基础及进阶知识。 实验指导书以及前面6个实验的源代码（在一个project里）.zip
     
  • 山东大学计组实验源代码quarters
    优质
    山东大学计组实验源代码quarters是为山东大学计算机组成原理课程设计的一系列实验代码集合，旨在帮助学生理解和掌握计算机硬件工作的基本原理。此项目中的“quarters”部分专注于特定实验模块的详细实现和优化，通过实际操作提升学生的动手能力和理论联系实践的能力。 山东大学计组实验源文件名为quarters。
     
  • 山东大学计算机组成原理实验集合
    优质
    本集合包含山东大学计算机组成原理课程的相关实验内容，旨在通过实践加深学生对计算机硬件结构和工作原理的理解。 整合了一下之前做的实验（其实是清理文件），发现了一些可以改进的地方，并对现有的内容进行了优化。
     
  • 山东大学的汇编实验
    优质
    本课程为山东大学开设的一门实践性教学环节，旨在通过汇编语言编程训练，帮助学生深入理解计算机系统结构和工作原理，培养学生的低级程序设计能力和问题解决技巧。 这段文字可以重新表述为：这是山东大学计算机专业大三上学期必修课程的实验指导资料。这些代码是我在完成相关实验后整理出来的，对于每个实验都有针对性的指导，非常有用。
     
  • 山东大学机器学习实验代码与报告
    优质
    本项目汇集了山东大学在机器学习课程中的全部实验代码和实验报告，涵盖回归、分类、聚类等多种算法实践，旨在为学习者提供一个系统的学习资源库。 本项目包括三部分：第一部分是Python实现的课后习题；第二部分是使用BP网络进行MNIST数据集分类；第三部分则是通过AdaBoost算法实现MNIST数据集分类。需要注意的是，代码可能存在不准确或不够完善的地方，请自行修改和完善。（尤其是AdaBoost部分，编写时非常匆忙且较为混乱）。
     
  • 山东大学机器学习实验代码 完整版
    优质
    本项目为山东大学机器学习课程的完整实验代码集合，涵盖回归、分类、聚类等算法实践，适合初学者深入理解和应用机器学习技术。 山东大学机器学习实验代码包括以下内容： Exp 1：线性回归 Exp 2：逻辑回归及牛顿法 Exp 3：正则化 Exp 4：朴素贝叶斯 Exp 5：支持向量机（SVM） Exp 6：K-Means聚类 Exp 7：主成分分析在人脸识别中的应用
     
  • 山东大学数据科学实验二——实体融合
    优质
    本实验为山东大学数据科学课程的一部分，专注于探索和实践实体融合技术。学生将学习如何从不同数据源中提取并合并相关信息，以创建统一、准确的数据视图，提升数据分析能力。 在数据科学实验二中，我完成了实体融合的Jupyter Notebook，并在此基础上进行了完善。我对各个模块的功能添加了详细的注释与说明，使得代码更加易于理解。
     
  • 山东大学2017年数据结构实验代码
    优质
    这段内容包含了山东大学在2017年开设的数据结构课程中学生完成的各种编程实践和实验的源代码集合。这些实验涵盖了基础数据结构及其算法实现，旨在帮助学习者深入理解和掌握相关概念与技能。 2017年山东大学的数据结构实验代码涵盖了从实验1到实验8的内容，并且可以在Code::Blocks环境中编译运行。这些代码包含详尽的注释，非常适合学习使用。相关的实验报告可以参考之前上传的资源文件。
     
  • 山东大学编译原理实验代码原文
    优质
    本资源为山东大学《编译原理》课程的实验代码集合，包含词法分析、语法分析等核心模块，旨在帮助学生深入理解编译器设计与实现。 山东大学编译原理实验源代码及实验报告由于上传时出现乱码问题，请大家暂时不要下载，对此造成的不便表示歉意。