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北京交通大学程序设计分组训练-实验四

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简介：
简介：本课程为北京交通大学编程系列教学活动的一部分，旨在通过小组合作的方式进行第四次实验训练，提升学生的算法理解和代码实现能力。参与者将面对一系列挑战性问题，共同探讨解决方案并完成编码实践。该实验是培养学生团队协作能力和创新思维的重要环节。 这段文档描述了需要包含的各个.cpp文件及.h文件、实验报告以及要建立的相关文件夹和配置文件。

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  • 北京交通大学程序设计分组训练-实验四
    优质
    简介：本课程为北京交通大学编程系列教学活动的一部分，旨在通过小组合作的方式进行第四次实验训练，提升学生的算法理解和代码实现能力。参与者将面对一系列挑战性问题，共同探讨解决方案并完成编码实践。该实验是培养学生团队协作能力和创新思维的重要环节。 这段文档描述了需要包含的各个.cpp文件及.h文件、实验报告以及要建立的相关文件夹和配置文件。
     
  • 北京交通大学程序设计分组训练二
    优质
    北京交通大学程序设计分组训练二是面向该校学生的编程技能提升活动，旨在通过团队合作和实践操作，提高学生解决算法问题的能力。 压缩包里包含各个.cpp文件和.h文件以及实验报告和实验二的实验要求。
     
  • 北京交通大学程序设计分组训练-实验一（高分通过）
    优质
    本课程为北京交通大学计算机科学专业的基础训练项目，旨在通过小组合作完成编程挑战，提升学生的算法思维与团队协作能力。本次实验一已有多名学生成功以高分通过，展示了扎实的编程技能和学习成效。 这段文字包含了一份实验报告和一份实验说明。
     
  • 北京交通大学计算思维训练-例题部分
    优质
    《北京交通大学计算思维训练-例题部分》是一本专为计算机科学入门者设计的学习资料，通过精选例题帮助读者掌握基本概念与解题技巧，培养逻辑思考和问题解决能力。 北京交通大学的计算思维训练课程仅供参考，大家可以相互学习，共同进步，早日成为技术大牛。
     
  • 程序设计分组训练第四次实验报告
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    本实验报告详细记录了程序设计分组训练中的第四次实践内容与成果，包括团队合作、问题解决过程及最终实现的代码和功能。 本段落介绍了文件读写的几种方法以及相关的数据结构。主要包括了如何使用二进制格式存储文件、二维数组和结构体数组的运用、程序计时函数的应用、动态内存分配技术（例如`malloc()`函数）的具体操作，还有关于从文件中读取信息的方法。此外，还讨论了在处理文件内容时选择二进制存储格式与文本存储格式的区别及其适用场景。
     
  • 北京交通大学计算思维综合训练代码答案
    优质
    本资源为《北京交通大学计算思维综合训练》课程的配套代码答案集合，涵盖各类编程习题及解答，旨在帮助学生检验学习成果和巩固编程技能。 代码是帮助你提供解题思路的，希望看了代码后可以自己独立解决压缩包内包含巅峰日、排队、目录列表字符串映射等题目相关的代码；可以免费下载点赞即可。
     
  • 北京交通大学计算思维综合训练课程编程练习参考答案
    优质
    《北京交通大学计算思维综合训练课程编程练习参考答案》是一本针对在校学生设计的学习资料，包含了大量编程练习题目的解答和解析，旨在帮助学生掌握编程技巧，提高解决实际问题的能力。 从input & output I到子串共有33道题目。使用C、C++、Java、Python编写，所有代码均通过平台的所有测试案例。提供的代码仅供参考，请勿直接抄袭！
     
  • 北京交通大学《深度学习》课程实验1：PyTorch基础操作练习
    优质
    本简介对应于北京交通大学的一节《深度学习》课程实验，主要内容是使用PyTorch进行基本的操作练习。通过该实验，学生可以掌握PyTorch的基础知识和技能。 一、考察Pytorch基本操作 二、动手实现逻辑回归： 1. 要求从零开始使用Tensor和Numpy相关库来实现逻辑回归，在人工构造的数据集上进行训练与测试，需对结果进行全面分析（可以选用nn.BCELoss或nn.BCEWithLogitsLoss作为损失函数，并可选地自行编写二元交叉熵损失函数）。 2. 使用torch.nn模块完成逻辑回归的构建和在人工数据集上的训练及验证工作，同样需要从loss、准确率等多个维度进行结果分析。 三、动手实现softmax回归： 1. 要求利用Tensor和Numpy相关库独立开发softmax回归算法，并将其应用于Fashion-MNIST数据集中，在此基础上进行全面测试（包括但不限于损失值以及在训练集与测试集上的准确性），并要求自主完成交叉熵损失函数的编写。 2. 利用torch.nn模块实现softmax回归模型，同样需要对Fashion-MNIST数据进行训练和验证工作，并从loss、准确率等多个方面详细分析结果。
     
  • 北京交通大学的深度学习实验数据
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    本数据集由北京交通大学的研究团队创建和维护，涵盖了多个领域的深度学习实验结果与训练数据，旨在为学术研究及技术开发提供支持。 深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络的工作原理，使计算机能够从大量数据中自动学习特征并进行预测或决策。北京交通大学提供的这个深度学习实验数据集主要用于教学和研究目的，特别是在交通物流领域的图像处理。 在交通物流应用中，深度学习的应用非常广泛，包括车辆识别、交通流量监测以及自动驾驶等。该数据集包含了去雾气、汽车、卡车和公交车的图片，这些图片可以用于训练模型以提高不同交通工具在复杂环境（如雾霾天气）下的识别能力。 1. **去雾技术**：实际交通环境中存在的雾气会降低摄像头拍摄图像的质量。因此，预处理阶段通常包括使用基于物理模型或深度学习方法的去雾算法来恢复图像的真实清晰度。例如，可以采用暗通道先验、DehazeNet和AOD-Net等方法。 2. **物体识别**：在深度学习中，卷积神经网络（CNN）用于分类和物体检测时表现出色。对于汽车、卡车及公交车的识别任务，可以通过微调预训练模型如VGG、ResNet或Inception系列来适应特定交通车辆类别。 3. **语义分割**：除了简单的对象识别外，深度学习还可以实现图像中每个像素级别的分类（即语义分割）。常用的技术包括FCN、U-Net和Mask R-CNN等，它们能帮助分析复杂的交通场景信息。 4. **交通流量监测**：通过处理视频流数据来实时监控交通状况是另一个关键应用。这有助于计算单位时间内的车辆数量，并支持更有效的城市规划与管理决策制定过程。 5. **自动驾驶技术**：深度学习在实现无人驾驶汽车中起着核心作用，包括目标检测、道路识别以及障碍物规避等功能的开发。Yolo和Faster R-CNN等模型在此领域具有重要作用，帮助提高驾驶安全性和效率。 6. **数据增强策略**：为了提升训练集的质量与多样性，在实际操作过程中通常会对原始图像执行旋转、缩放、翻转及添加噪声等多种变换处理方式来生成额外的训练样本。 7. **评估与优化机制**：在完成模型构建之后，通过交叉验证、混淆矩阵以及精确率和召回率等指标来进行系统性地性能评价，并进行超参数调整以达到最优效果。 综上所述，这个数据集为学生及研究人员提供了一个宝贵的学习平台，使其能够深入探索并实践深度学习技术如何应用于交通物流领域。同时也有助于激发新的算法创新与模型开发思路，促进相关科技的进步与发展。
     
  • 北京交大，计算机程序设计，计算思维训练，上机编程进阶题目
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    本课程由北京交通大学提供，专注于计算机程序设计与计算思维训练。通过实际操作和一系列上机编程进阶题目的练习，帮助学生深入理解并掌握编程技能。 大贤者福尔在计算机方面的研究取得了显著成就，主要集中在并行计算领域，并通过使用锁机制来确保程序的并发执行。为此，他设计了一个简单的原型系统，在这个系统中程序最多包含100条语句。 经过长期的研究后，大贤者福尔发现人的体力、智商和情商及运气都具有周期性变化的特点，每个周期内会有一天是高峰日，在这一天人们的某一方面表现尤为突出。然而由于各个周期的长度不同，通常情况下几个周期的高峰不会出现在同一天。尽管如此，人们总是希望找到自己的巅峰日，那一天中所有方面的状态都能达到最佳。 在字符串研究方面，大贤者福尔也取得了积极进展，并且遇到了一个新的挑战：他需要找出一个给定字符串的所有满足特定条件的子串。具体来说，对于任意长度不超过N（其中N小于或等于原始字符串长度）的子串进行划分，每个子串的最大长度不应超过N。通过这种方式分割出所有的子串之后再依次拼接起来可以恢复为原来的完整字符串。例如给定一个字符串“ABCDE”，如果设定分隔大小为2，则可以将其划分为AB、CD和E三个部分。