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摘要： 基于pytorch卷积神经网络的汉字识别系统源代码如下（pycharm//附运行结果）：import osimport shutilimport randomimport numpy as npimport torchimport torch.nn as nnimport torch.optim a 阅读全文

摘要： 代码：（可复制进pychar直接运行）import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport torchvisionimport torchvision.transforms as transformsimport mat 阅读全文

摘要： 点击查看代码 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms import matplotlib 阅读全文

摘要： 点击查看代码 `#5.1 字符田字格绘制 def TianZiGe(n): a = 5*n+1 for i in range(1,a+1): if i%5 == 1: print("+ " * n+"+") else: print("| " * n+"|") def main(): n = int( 阅读全文

摘要： 点击查看代码 `import random def guess_number_game(): number_to_guess = random.randint(0, 1000) attempts = 0 while True: try: guess = int(input("猜一个0到1000之间的 阅读全文

摘要： 点击查看代码 `num = 389 # 二进制 binary = bin(num) print(f"二进制: {binary}") # 八进制 octal = oct(num) print(f"八进制: {octal}") # 十进制 decimal = str(num) print(f"十进制: 阅读全文

摘要： 点击查看代码 `2.1 temp = eval(input("请直接输入华氏温度值: ")) C = (temp - 32) / 1.8 print("转换后的温度是{}C".format(int(C))) temp = eval(input("请直接输入摄氏温度值: ")) F = 1.8 * t 阅读全文

摘要： 点击查看代码 diet=['XIHONGSHI','HUAYECAI','HUANGGUA','NIULIU','XIAREN'] for x in range(0,5): for y in range(0,5): if not(x==y): print("{}炒{}".format(diet[x] 阅读全文

摘要： 本次调查了deeppseek，豆包，即梦这3个大模型。根据用户的使用体验来说，深度思考的话deepseek一般比较慢，需要等比较久，豆包的速度比较快，kimi的就中等。3个大模型的理解能力都差不多，但是豆包好像在手机上不会显示出比较简单的东西，比如问矩阵求解，他只是会给出一段代码，而deepseek 阅读全文