给定一窗口区域。 计算各区的特征码。 随机给定一条直线的两端上。 计算两端点对应的特征码。 如果两端点都在窗口内，直接显示。 如果有端点在窗口外，则判断它和哪个边框有交点。求出直线和对应边框线交点。在计算交点的特征码，重复前面的。

大三的注意了，词法分析的原程序代码……………………！！！！！

1.作业名称：工厂模式 2.作业内容： 制作一个抽象产品: 杯子 ① 制作2个具体产品: 250ml杯子和500ml杯子使用简单工厂来实现这个场景，并且让客户端通过简单工厂来获取具体产品。 ② 然后扩展-一个750ml杯子，你会发现这要修改简单工厂的代码。_进而就违反 了开闭原则。 ③ 所以再使用工厂方法来重构一遍代码。保证750ml杯子可以被顺利地扩展进来。 ④ 最后还需要为杯子成产相应的杯盖，杯盖随杯子容积的大小而不同，请继续重构完成该扩展。

取DOS运行结果.ec

本资源为深度学习课程设计 含课程设计完整过程的数据集以及实验报告 可供参考 由matlab代码编写构建双层CNN卷积神经网络识别Minist的手写体数据，其中将不断改进的代码跟另外使用工具函数编写的另一个CNN程序结果比较，有一个较为直观的运行效果对比。能够很好的看出程序设计的优劣。使用的是双层卷积神经网络，后向传播用的是随机梯度下降及其优化版本。 适用于CNN初学者以及希望更进一步的学习者。 dataset是MNIST。这里层的概念是指convolution+pooling 函数说明： read_label和read_image分别为读取标签和图像数据点的函数 convolve是实现卷积的函数，pool是实现池化的函数 SGD_MSGD是主函数，把minibatch设为1就是SGD，大于1就是MSGD OPTIMAL是优化版的主函数，OPTIMAL_FINALE是最终优化版的主函数，toolbox是用工具箱函数写的CNN，用于对比之前函数的运行效果。 SGD_MSGD，OPTIMAL，OPTIMAL_FINALE，toolbox都可以直接运行得到答案

machine-learning-ex4（编程作业：Neural Networks Learning，程序运行结果正确）

这些资源，主要是与我的博客相配套的，建议大家去看看我的博客，配套看、玩爱是很爽的，最近更新可能稍微快一点，等九月份大家开学了我就没法较快地更新了 所以还是想请小伙伴们多多点赞关注，支持我一下（人家第一次发表博客，也不简单啊），谢谢Thanks♪(･ω･)ﾉ

我上传的所有资料是配套个人博客的，有需要的可以在我的个人主页里私聊我，我会尽力更新的，另外请大小动动可爱的小手，让点赞从无到有！加油！ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ

简易登录软件运行结果资源下载

web实验报告 、有代码 、有运行结果 、安全无毒可放心下载使用