畢設(shè)附錄代碼格式附錄是畢設(shè)中的重要部分，它包含了一些對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行說明的代碼，數(shù)據(jù)和其他相關(guān)資料。附錄的內(nèi)容一般包括但不限于：源代碼、數(shù)據(jù)集、實(shí)驗(yàn)結(jié)果、實(shí)驗(yàn)設(shè)置、計(jì)算工具和其他可輔助讀者理解和重現(xiàn)研究的材料。

下面是一個(gè)附錄的示例，用于展示如何正確編寫附錄內(nèi)容的格式和參考內(nèi)容：

附錄1：源代碼

本附錄包含了本畢設(shè)所使用的主要源代碼，主要實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類算法。以下為示例代碼：

```python

#導(dǎo)入相關(guān)庫

importtensorflowastf

fromtensorflow.keras.modelsimportSequential

fromtensorflow.keras.layersimportConv2D,MaxPooling2D,Flatten,Dense

#創(chuàng)建模型

model=Sequential()

model.add(Conv2D(32,kernel_size=(3,3),activation='relu',input_shape=(28,28,1)))

model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))

model.add(Flatten())

model.add(Dense(128,activation='relu'))

model.add(Dense(10,activation='softmax'))

#編譯模型

pile(optimizer='adam',loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])

#訓(xùn)練模型

model.fit(train_images,train_labels,epochs=10)

#評(píng)估模型

test_loss,test_acc=model.evaluate(test_images,test_labels)

print('Testaccuracy:',test_acc)

```

附錄2：數(shù)據(jù)集

本附錄包含了本畢設(shè)所使用的圖像分類數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集包括訓(xùn)練集和測(cè)試集。以下為示例數(shù)據(jù)集內(nèi)容：

|圖像文件|標(biāo)簽|

|------------|------|

|image1.jpg|cat|

|image2.jpg|dog|

|image3.jpg|cat|

|image4.jpg|dog|

|image5.jpg|bird|

附錄3：實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本附錄包含了本畢設(shè)中所得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，包括準(zhǔn)確率、精確率、召回率等指標(biāo)。以下為示例結(jié)果：

|實(shí)驗(yàn)|準(zhǔn)確率|精確率|召回率|

|------|------|------|------|

|實(shí)驗(yàn)1|0.90|0.92|0.88|

|實(shí)驗(yàn)2|0.92|0.94|0.90|

|實(shí)驗(yàn)3|0.88|0.90|0.86|

附錄4：實(shí)驗(yàn)設(shè)置

本附錄包含了本畢設(shè)中所使用的實(shí)驗(yàn)設(shè)置，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理方式、模型結(jié)構(gòu)和超參數(shù)選取等。以下為示例內(nèi)容：

-數(shù)據(jù)預(yù)處理方式：歸一化

-模型結(jié)構(gòu)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括兩個(gè)卷積層、一個(gè)池化層和兩個(gè)全連接層

-超參數(shù)選?。簩W(xué)習(xí)率=0.001，批大小=32

附錄5：計(jì)算工具

本附錄包含了本畢設(shè)中使用的計(jì)算工具和軟件版本信息。以下為示例內(nèi)容：

-Python3.8.5

-TensorFlow2.4.0

-NumPy1.19.5

以上是一個(gè)附錄的示例，正確編寫附錄的格式可以使讀者更好地理解和重現(xiàn)研究，也有助于增加論文的可讀性和可信度。在