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SHST: 强智教务API与山科小站

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简介：
SHST是结合强智教务系统API和山科小站功能的一个项目，旨在为用户提供更加便捷、高效的教学服务及信息获取渠道。 SHST SHSTPython 目录下为 Python 版本的 API。 SHSTPHP 目录下为 PHP 版本的 API。 SHSTJava 目录下为 Java 版本的 API。 SHST-UNI 目录下为小程序项目[山科小站--小程序]，山东科技大学校园服务平台，已上线微信小程序与 QQ 小程序。 SHST-WEL 目录下为小程序项目[山科小站--迎新专版]，提供校内的相关信息，迎新专用，已上线微信小程序与 QQ 小程序。 SHST-WEX 目录下为 NVUEWEEX 项目[山科小站--APP]，采用原生渲染，作为 UNIAPP 纯 NVUEWEEX 项目开发，已上架酷安应用市场。 API Python # PythonSW.py # 配置信息 account = # 账号 password =

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  • SHST: 强智教务API与山科小站
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    SHST是结合强智教务系统API和山科小站功能的一个项目，旨在为用户提供更加便捷、高效的教学服务及信息获取渠道。 SHST SHSTPython 目录下为 Python 版本的 API。 SHSTPHP 目录下为 PHP 版本的 API。 SHSTJava 目录下为 Java 版本的 API。 SHST-UNI 目录下为小程序项目[山科小站--小程序]，山东科技大学校园服务平台，已上线微信小程序与 QQ 小程序。 SHST-WEL 目录下为小程序项目[山科小站--迎新专版]，提供校内的相关信息，迎新专用，已上线微信小程序与 QQ 小程序。 SHST-WEX 目录下为 NVUEWEEX 项目[山科小站--APP]，采用原生渲染，作为 UNIAPP 纯 NVUEWEEX 项目开发，已上架酷安应用市场。 API Python # PythonSW.py # 配置信息 account = # 账号 password =
  • AISchedule_SCAU: MIUI小爱课程表分析 华南农业大学教务系统课程表解读 强智教务-源码
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    AISchedule_SCAU是一个专为华南农业大学学生设计的小工具，它能够解析并提取华农的强智教务系统的课程信息，并结合MIUI小爱同学进行语音播报。 AISchedule_SCAUMIUI小爱课程表 - 华南农业大学新教务系统课程表解析简述 核心文件只有两个： 1. ./src/scheduleHtmlProvider.js 2. ./src/scheduleHtmlParser.js 其他html和js文件只是为了方便搭建一个本地服务器，便于调试。其中/lib下的是使用browserify将cheerio打包成的js文件，在index.html中可以直接引用。 为了进行调试，请先安装Node.js（它自带NPM）。然后全局安装live-server： ```shell npm install -g live-server ``` 在项目根目录运行命令`live-server`，可以快速启动一个本地热加载服务器。具体地址可以在命令行输出里找到，并且可以根据需要自定义设置端口和使用内网IP等。 如果使用Visual Studio Code，请参考其官方文档进行操作配置。
  • 基于强智科技教务系统的学生成绩爬虫——Android项目安装文件（APK）
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    本项目是一款专为高校学生设计的Android应用，通过与强智教务系统集成，提供便捷的成绩查询服务。用户下载并安装APK文件后，可轻松获取个人学业成绩详情。 利用Jsoup技术，在Android基础上开发了一个简单的应用程序，可以爬取学生成绩信息。如果你感兴趣并想了解更多，请下载使用；请不要随意传播，尊重我在农村学习Java的不易。
  • 代挂服务API源码总站
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    代挂服务API源码总站是一个提供各类游戏代挂服务API源代码下载和交流的一站式平台，致力于帮助开发者轻松获取所需资源。 代挂网总站后台源码API可用于代挂的导入和搭建。
  • 山东大学信息科技与创新人工智能下
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    本课程由山东大学开设，专注于探讨信息科技及人工智能领域的最新进展和挑战。学生将学习到如何运用先进的人工智能技术解决实际问题，并探索未来科技发展趋势。 在本节课上，老师以幽默风趣的方式深入讲解了人工智能的进一步内容。从图像识别与物体感知开始，详细介绍了图像识别及物体检测的相关算法，并阐述了实例分割技术的应用及其评价方法。 图像识别是计算机视觉中的重要任务之一，需要大量的标注样本数据来训练选定的神经网络模型和损失函数。在获取到图像或视频后，计算机视觉的任务就是从这些内容中提取出有关的信息，如对象类别、位置以及它们之间的关系等。 该技术的应用领域包括人脸识别与检测、医学影像分析及疾病诊断、自动驾驶系统等。自然语言处理（NLP）则是人工智能和语言学交叉研究的产物，其核心在于将人类的语言信息转化为计算机能够识别的形式，并反向转化以供人理解。 在物体检测中，一种常见的方法是先确定图像中的潜在目标边框，在此基础上进行分类。区域卷积网络(R-CNN)通过标准化这些边框后输入神经网络来完成这一过程；而Fast R-CNN则进一步减少了计算量。微软亚洲研究院的任少卿等人提出了另一种策略——利用特征图上的像素生成锚定边框，再由另一个名为RPN（Region Proposal Network）的神经网络进行分类和回归处理。 人工智能的发展需要模拟自然智能的基本特性之一是对周围环境物体感知的能力，这激发了图像识别与物体检测的研究热潮。卷积神经网络通过局部连接及参数共享的方式有效提取图像特征，并减少过拟合现象以提高模型性能。 2007年，斯坦福大学的李飞飞教授创立了ImageNet项目，旨在促进视觉目标识别算法和软件的发展。该项目提供了一个包含大量图片的数据集供研究人员训练模型，并从2010年起每年举办大规模挑战赛。随着神经网络深度的增加，图像识别精度显著提高。 后续的研究则侧重于通过扩大网络规模（如加深、加宽或提升输入分辨率）来进一步改善性能。谷歌团队提出了一种同时增大网络深度与宽度的方法，即EfficientNet，并在此基础上开发了一系列新的算法模型以优化精度和规模的比例关系。
  • ASP小网站任务
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    ASP小网站任务是一系列旨在帮助用户掌握Active Server Pages编程技巧和网站开发技术的学习项目。通过完成这些任务，开发者可以提升自己的网页设计能力和服务器端脚本编写技能，适用于初学者及进阶学习者。 ASP小网站作业，可用于毕业设计等。
  • B站API汇总与更新：bilibili-API-collect
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    B站API汇总与更新提供了一个全面且持续更新的资源库，旨在帮助开发者更便捷地利用B站数据进行二次开发和创作。 哔哩哔哩-API收集整理【不断更新中....】
  • 山东科技大学的低照度图像增强实验
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    本项目为山东科技大学开展的研究工作，专注于提升低光照条件下图像的质量与清晰度，通过先进的算法优化夜间或光线不足环境下的视觉效果。 一、实验内容：使用智能手机在夜间低照度情况下采集一张图片，并对所获取的低照度图像进行以下处理： 1. 将该图片从RGB格式转换为HSV格式，利用MATLAB软件展示原始图像以及H分量、S分量和V分量； 2. 对亮度（V）成分执行三层离散小波分解并输出每层的小波分解结果以观察其特性； 3. 在低频子带中应用双边滤波技术来减少噪声影响； 4. 通过自适应增强方法处理高频子带，提升图像的纹理细节信息； 5. 应用逆向小波变换将经过步骤三和四调整后的高低频分量重新组合，并展示改善过的亮度成分V； 6. 对比使用对比度自适应算法前后得到的不同版本的V分量以观察变化效果； 7. 将改进后的新亮度成分与原有的颜色（H）及饱和度（S）信息合并，生成最终增强图像，同时将处理前后的图片进行视觉比较分析； 8. 最终对所获得的结果进行评价和讨论。
  • 小车上山问题的强化学习项目: MountainCar
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    MountainCar项目运用强化学习技术解决经典控制难题——小车从低势能区加速上坡至高势能区。通过算法优化，使智能体学会高效策略以克服物理限制完成任务。 中国科学院大学强化学习课程的大作业是“Mountain car with Probabilities”。在这个任务中，汽车位于一维轨道上，在两个山峰之间移动。目标是使汽车驶向右侧的山峰；然而，由于汽车发动机的动力不足以直接越过一个山峰到达目的地，因此必须先将车开到左侧的斜坡上减速蓄力，然后再加速冲过右侧的目标山峰。这是一个连续控制任务的例子，并且使用了半梯度SARSA算法进行求解，在此基础上还对动作的选择加入了概率机制以增强探索性。
  • Giotto-Gateway：功能强大的Golang微服务API网关
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    Giotto-Gateway是一款基于Go语言开发的功能强大的微服务API网关。它提供了灵活的路由策略、安全认证及丰富的插件系统，助力企业构建高效稳定的分布式架构。 乔托网关是一个强大的Golang微服务API网关。其主要功能包括：登录/登出、查询/更新管理员信息（CURD操作）、HTTP/TCP/GRPC服务的CURD操作，应用仪表板展示流量、百分比和统计信息，限速器中间件、断路器中间件以及Todo迁移架构等特性。此外，它还支持WebSocket代理服务器、HTTPS/Http2代理服务器和服务发现等功能。