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    Python框架:Django写图书管理系统(LMS)

    为了能让大家更清楚掌握用Django写程序的过程,接下来我们按照过程先后带领大家把这个程序实现 创建Django项目 开始项目 在终端下写入如下指令 # Django-admin startproject lms...# cd lms# python3 manage.py startapp app01 当然以上操作你也可以在Pycharm上进行,完全没有问题 创建数据库 注意数据库的名字,自己创建 修改配置 按照以上方法操作执行...在用户通过链接访问你的网站的时候,对于用户来说这是一个链接地址,对于程序来时其实是一个函数,通过这个函数才找到数据库中的对象,对象的方法和整个的前端页面 文件路径:和settings同目录下 """lms... 完整代码已上传到GIthub,请点击我的github:https://github.com/mayite/lms

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    Python框架:Django写图书管理系统(LMS)

    为了能让大家更清楚掌握用Django写程序的过程,接下来我们按照过程先后带领大家把这个程序实现 创建Django项目 开始项目 在终端下写入如下指令 # Django-admin startproject lms...# cd lms# python3 manage.py startapp app01 当然以上操作你也可以在Pycharm上进行,完全没有问题 创建数据库 注意数据库的名字,自己创建 修改配置 按照以上方法操作执行...在用户通过链接访问你的网站的时候,对于用户来说这是一个链接地址,对于程序来时其实是一个函数,通过这个函数才找到数据库中的对象,对象的方法和整个的前端页面 文件路径:和settings同目录下 """lms... 完整代码已上传到GIthub,请点击我的github:https://github.com/mayite/lms...访问下载 文章出处: Python框架:Django写图书管理系统(LMS)​www.magedu.com

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    基于 FPGA LMS 算法的自适应滤波器设计

    基于 FPGA LMS 算法的自适应滤波器设计 第一部分 设计概述 自适应滤波是近几十年发展起来的信号处理理论的的新分支。...LMS算法全称最小均方误差算法的简称,LMS算法是在维纳滤波器的基础上改进来的。...我们知道,经典的维纳滤波器采用的是最陡下降沿算法来求解自适应滤波器的最优解,滤波器系数的最优解如(2-1)所示: LMS算法的实现结构如图2-2所示,由上图可知,完成一次LMS算法权值更新需要经过比较多的乘法器...从仿真的角度,实现了基于LMS的自适应滤波器设计。...图3-1 MATLAB仿真的原始信号和噪声信号 图3-2 MATLAB的滤波信号 系统仿真完成后,在HLS中撰写LMS算法的滤波器,代码如图3-4所示,图3-3为优化后的资源占用情况和时钟总结情况,又分析可以看出

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    Python框架:Django写图书管理系统(LMS)

    为了能让大家更清楚掌握用Django写程序的过程,接下来我们按照过程先后带领大家把这个程序实现 创建Django项目 开始项目 在终端下写入如下指令 # Django-admin startproject lms...# cd lms# python3 manage.py startapp app01 当然以上操作你也可以在Pycharm上进行,完全没有问题 创建数据库 注意数据库的名字,自己创建 修改配置 按照以上方法操作执行...在用户通过链接访问你的网站的时候,对于用户来说这是一个链接地址,对于程序来时其实是一个函数,通过这个函数才找到数据库中的对象,对象的方法和整个的前端页面 文件路径:和settings同目录下 """lms... 完整代码已上传到GIthub,请点击我的github:https://github.com/mayite/lms

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    Python框架:Django写图书管理系统(LMS)

    为了能让大家更清楚掌握用Django写程序的过程,接下来我们按照过程先后带领大家把这个程序实现 创建Django项目 开始项目 在终端下写入如下指令 # Django-admin startproject lms...# cd lms# python3 manage.py startapp app01 当然以上操作你也可以在Pycharm上进行,完全没有问题 创建数据库 注意数据库的名字,自己创建 修改配置 按照以上方法操作执行...在用户通过链接访问你的网站的时候,对于用户来说这是一个链接地址,对于程序来时其实是一个函数,通过这个函数才找到数据库中的对象,对象的方法和整个的前端页面 文件路径:和settings同目录下 """lms... 完整代码已上传到GIthub,请点击我的github:https://github.com/mayite/lms

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    自适应滤波器(一)LMS自适应滤波器

    LMS自适应算法直接利用瞬态均方误差对瞬时抽头向量(滤波器系数)求梯度: ? 由此可得传统LMS自适应滤波算法流程如下: ?...LMS滤波器还有什么用? LMS滤波器的应用场景比较多,比如在机器学习中,期望确实是已知的,我们希望通过迭代训练出合适的滤波器系数; 在语音信号的线性预测中,将延时后的输入信号作为参考信号,即 ?...LMS算法的优缺点: 优点:算法简单,易于实现,算法复杂度低,能够抑制旁瓣效应 缺点 收敛速率较慢,因为LMS滤波器系数更新是逐点的(每来一个新的和,滤波器系数就更新一次),每一次采样点梯度的估计对于真实梯度会存在误差...,导致滤波器系数的每次更新不会严格按照真实梯度方向更新,而是有一定的偏差 跟踪性能较差,并且随着滤波器阶数(步长参数)升高,系统的稳定性下降 LMS要求不同时刻的输入向量线性无关——LMS 的独立性假设...正是由于LMS算法的缺陷,后面才有了NLMS、RLS等算法,我们会在后面的文章中一一讲到。 附:上述仿真的Python代码如下: # This is a sample Python script.

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    每日论文速递 | NLP大佬们联合发文,倡导使用检索增强模型RA-LMs

    在这篇立场论文中,我们主张将检索增强型LMs作为下一代LMs取代参数化LMs。通过在推理过程中结合大规模数据存储,检索增强型LMs可以更加可靠、适应性强,并且具有可归因性。...这些研究为RA-LMs的发展提供了基础,并展示了在不同领域和任务中应用RA-LMs的潜力。论文还强调了需要进一步的研究来克服RA-LMs的固有局限性,以便它们能够更广泛地被采用。...相反,论文讨论了RA-LMs的潜在优势,并指出了当前RA-LMs在实际应用中面临的挑战。它还回顾了一些现有的相关工作,并基于这些工作提出了未来研究的方向。...LMs)的局限性。...RA-LMs的优势:提出RA-LMs通过在推理时结合大规模数据存储库,可以减少事实错误、提供更好的归因、灵活地选择序列、适应新分布,并提高参数效率。

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    基于 Linux 的 Moodle 虚拟课堂教学

    使得像 Moodle 这样的 学习管理系统(learning management system)(LMS)比以往任何时候都重要,因为越来越多的学校教育是借助虚拟现实技术的提供。...Moodle 是用 PHP 编写的免费 LMS,并以开源 GNU 公共许可证(GPL)分发。它是由 Martin Dougiamas 开发的,自 2002 年发布以来一直在不断发展。...在 Linux 系统上安装 Moodle Moodle 对 系统要求 适中,并且有大量文档可为你提供帮助。...我最喜欢的安装方法是从 Turnkey Linux 下载并制作 ISO,然后在 VirtualBox 中安装 Moodle 网站。 首先,下载 Moodle ISO 保存到电脑中。...image.png 选择使用的虚拟机的名称、操作系统(Linux)和 Linux 类型(例如 Debian 64 位)。

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