基于Spring MVC实现教学实验管理系统设计与实现
文档+项目源码及数据库文件目录1.引言… - 3 -1.1 设计背景… - 3 -1.2 编写目的… - 4 -1.3 系统概述… - 4 -2.开发规划… - 5 -2.1 开发人员… - 5 -2.2 开发规划… - 5 -2.3 开发环境与工具… - 6 -3.开发设计… - 6 -3.1 需求分析… - 6 -3.1.1 功能需求分析… - 6 -3.1.2 非功能需求分析… - 8 -3.2 网站结构… - 10 -3.3 基本设计框架… - 12 -3.4 主要界
基于SpringBoot的学生二手交易平台设计与实现
文档+任务书+开题报告+答辩记录+查重报告+项目源码及数据库文件目录摘 要 3Abstract 4一、绪论 61.1开发背景及意义 61.2 国内外研究现状 61.3 课题研究范围及开发目标 71.3.1 课题研究范围 71.3.2 课题开发目标 81.4 课题应解决主要问题 8二、系统分析 92.1可行性分析 92.1.1 经济可行性 92.1.2 技术可行件 92.1.3 操作可行性 92.2需求分析 10三、系统总体设计 103.1系统设计原则 103.1
卷积神经网络 迁移学习
迁移学习前言一、经典的卷积神经网络二、迁移学习的目标三、好处四、步骤五、代码前言在深度学习训练的过程中，随着网络层数的提升，我们训练的次数，参数都会提高，训练时间相应就会增加，我们今天来了解迁移学习一、经典的卷积神经网络在pytorch官网中，我们可以看到许多经典的卷积神经网络。附官网链接：https://pytorch.org/这里简单介绍一下经典的卷积神经发展历程1.首先可以说是卷积神经网络的开山之作Alexnet（12年的夺冠之作）这里简单说一下缺点 卷积核大，步长大，没有填充层，
基于Java的服务器应用监控系统设计与实现
文档+任务书+开题报告+中期报告+答辩PPT+外文翻译及原文+项目源码及数据库文件摘 要随着各行业信息化建设的不断深入发展，单独的服务器已经再无法满足企业的需求。网络和应用规模日趋扩大，服务器网络集群大量应用于中、小型企业中，服务器性能监控和日常维护变得复杂。服务器管理员迫切需要一个实用的监控系统来帮助他们实时了解服务器的运行状态，检测服务器故障，令维护服务器的正常运行。服务器性能监控是指针对服务器系统的运行状态以及各项指标的监控。监控指标包括：CPU 使用率、CPU 负载、内存使用率、磁盘 I/
labelme 构造自己的数据集
文章目录前言一、labelme是什么？二、安装三、使用前言在我们训练模型的过程中，都是用的现成的数据集比如cifar10数据集等，在我们实际运用过程中，肯定要训练自己的数据集，本文将介绍怎样构造自己的数据集一、labelme是什么？labelme简单来说就是给图片打标签，是一款标注软件二、安装本文主要采用anaconda来安装1.首先先创建一个虚拟环境：conda create -n labelme python==3.7输入y完成创建3.进入到新建的虚拟环境conda act
基于项目协同过滤的电子商务推荐系统
文档+初稿+二稿+三稿+任务书+开题报告+答辩PPT+ASP.NET源码及数据库文件+知网文献资料摘 要随着Internet的普及以及网上购物的诸多优点，使得网上购物越来越受认可。电子商务以其令人难以置信的速度蓬勃发展，已经成为当今互联网IT产业的经济增长点。但是，不仅仅是用户数量与日俱增，同时存在大量的有用，没用的信息充斥着整个电子商务领域。如何从海量的信息中，寻找到我们想要的信息，已经成为一个重要的问题。推荐系统就是处理该问题的重要途径。一个好的电子商务网站除了基本的商品浏览、搜索、购买和评价功能
经典卷积神经网络——resnet
resnet前言一、resnet二、resnet网络结构三、resnet181.导包2.残差模块2.通道数翻倍残差模块3.rensnet18模块4.数据测试5.损失函数，优化器6.加载数据集，数据增强7.训练数据8.保存模型9.加载测试集数据，进行模型测试四、resnet深层对比前言随着深度学习的不断发展，从开山之作Alexnet到VGG，网络结构不断优化，但是在VGG网络研究过程中，人们发现随着网络深度的不断提高，准确率却没有得到提高，如图所示：人们觉得深度学习到此就停止了，不能继续研究了，但是
Web Accessibility和自动化测试的设计与实现
文档+任务书+开题报告+开题答辩PPT+项目源码及开发软件摘要随着计算机和互联网技术的不断更新，Web应用也不断推陈出新，如今已渗透到社会的各个领域。与此同时，丰富的Web环境无形中也开始面临新的挑战：首先，网站存在的访问障碍，也形成妨碍残障人士与社会隔离的数据鸿沟，许多国家尤其是政府和教育部门，从保障平等权利的角度，对软件Accessibility实行立法，而我们国家这方面的意识薄弱；同时，Web应用程序的正确性和可靠性也面临巨大挑战，采用自动化测试也变得极其重要。本文从Web Accessibil
卷积神经网络resent网络实践
文章目录前言一、技术介绍二、实现途径三、总结前言上篇文章，讲了经典卷积神经网络-resnet，这篇文章通过resnet网络，做一些具体的事情。一、技术介绍总的来说，第一步首先要加载数据集，对数据进行一些处理，第二步，调整学习率一些参数，训练好resnet网络模型，第三步输入图片或者视频通过训练好的模型，得到结果。二、实现途径1.加载数据集，对数据进行处理，加载的图片是（N,C,H,W ）对图片进行处理成（C,H,W），通过图片名称获取标签，进行分类。train_paper=r'E:\桌面\资
基于Node.JS的SNL词法分析和语法分析
工具编程语言： Node.JS工具包： XSLTSNL程序示例program ptype t1 = integer;var integer v1, v2;procedure q(integer i);var integer a;begin a := i; write(a)endbegin read(v1); if v1 < 10 then v1 := v1 + 10 else v1 := v1 - 10
Faster rcnn 训练 安全帽数据集搭载服务器运行
文章目录前言一、faster_rcnn二、数据处理1.坐标跟标签2.模型所需要的格式总结前言在目标检测领域，有两种方式，一种是two_stage 比如faster_rcnn mask_rcnn 还有一种是one_stage 比如 yolo 这两种的优缺点很容易看出来one_stage 速度非常快，适合做实时检测，但是精度不是很高，two_stage速度慢，效果好，本文使用torchvision中的 faster rcnn 训练 安全帽数据集。一、faster_rcnn这是faster_rcnn
基于Java实现的区块链供应链金融系统平台设计
一、 项目背景中小微企业融资难、融资贵是长久以来我国金融发展过程中需要解决的问题。世界银行、中小企业金融论坛、国际金融公司联合发布的《中小微企业融资缺口：对新兴市场微型、小型和中型企业融资不足与机遇的评估》报告中表示，中国 40%的中小微企业存在信贷困难，或是完全无法从正规金融体系获得外部融资，或是从正规金融体系获得的外部融资不能完全满足融资需求，有 1.9 万亿美元的融资缺口，接近 12 万亿元人民币。比如以下场景。某知名车企(宝马)消费口碑好，金融机构对其信用评级很高，认为其有很大的风险承担能力。某
基于Spark图计算的社会网络分析系统
1系统相关技术1.1通用并行框架 SparkSpark 是由加州大学伯克利分校 AMP 实验室所开源的类 Hadoop MapReduce 的通用并行框架，Spark 拥有 Hadoop MapReduce 所具有的优点；但不同于 MapReduce 的是 Job 中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写 HDFS， 因此 Spark 能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce 的算法。Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处
基于C语言开发实现的票据裁剪控件设计
票据裁剪控件简介票据图片采集过程易受到复杂背景干扰和光照不足或不均等不利影响,使得自动、准确、实时裁剪票据的任务很具有挑战性。“票据自动裁剪应用”这一项目针对真实数据,编写了一种实用的票据自动裁剪控件,该控件应用到银行印控仪进行集成测试,结果表明本控件在自然光照和复杂背景环境中,能够很好的抑制背景干扰,准确裁剪票据。在较为复杂的背景中识别正确票据、并裁剪并压缩的 DLL 库（C 程序/C#程序）。主要实现了自适应阈值 Canny 算子、Hough 变换、图像增强、滤波、边框裁剪等算法Scree.
无向图的关结点问题（数据结构课程设计）
目录设计主要数据结构类依赖类 APIGUI外观设计GUI 类GUI 类 API分工风格约定设计主要数据结构(非 GUI)， GUI 外观设计， GUI 类主要数据结构包括核心 邻接表&&tarjan 辅助 hash_map 线性表类依赖类 API邻接表 by 赵元琪class UDGraph{public:bool is_exist_vertex(std::string name);int IsExistEdge(std::
基于Java和map/reduce实现的贝叶斯文本分类器设计
Project 内容1：用 MapReduce 算法实现贝叶斯分类器的训练过程，并输出训练模型；2：用输出的模型对测试集文档进行分类测试。测试过程可基于单机 Java 程序，也可以是 MapReduce 程序。输出每个测试文档的分类结果；3：利用测试文档的真实类别，计算分类模型的 Precision，Recall 和 F1 值。一、贝叶斯分类器理论介绍本次实验用朴素贝叶斯方法给文本文件分类，即给定一个类标签集合 C={c1,c2,…,cj}以及一个文档 d，给文档 d 分配一个最合适的类别标签.
基于C#+MySQL开发的小型宾馆管理系统设计与实现
问题本案例实现一个小型的宾馆管理系统，满足一般小型旅馆的日程管理需要。完成的功能：客房管理、客户管理、客户入住和客户结算、系统功能。客房（房间）管理：对宾馆拥有的房间进行登记，描述房间的详细信息，提供查询、新建、修改和删除等功能。客户管理：对宾馆登记的客户进行管理，描述客户的详细信息，提供查询、新建、修改和删除等功能。3.客户入住：当顾客要求入住宾馆时，客户指定要入住的房间类型和其他要求，就可以对客房的入住情况进行查询，并展示房间的信息。选择符合自己要求的客房，便可办理入住手续。
基于Java的模式识别实验之贝叶斯实验
实验目的：A.实验任务题目：利用贝叶斯算法进行数据分类操作，并统计其预测正确率。随机产生10000组正样本和20000负样本高斯分布的数据集合（维数设为二维），要求正样本：均值为[1;3]，方差为[2 0;0 2]；负样本：均值为[10;20]，方差为[10 0;0 10]。先验概率按样本量设定为1/3和2/3.分别利用最小错误概率贝叶斯分类器和最小风险概率贝叶斯分类器对其分类。（假设风险程度正样本分错风险系数为0.6，负样本分错风险为0.4，该设定仅用于最小风险分析）B.实验完成要求：
基于Python的KNN实验手写数字识别
实验目的：实验内容：实现最基本的KNN算法，使用trainingDigits文件夹下的数据，对testDigits中的数据进行预测。（K赋值为1，使用欧氏距离，多数投票决定分类结果）改变K的值，并观察对正确率的影响。更改距离度量方式，更改投票方式（距离加权），分析错误率。实验要求：要求给出代码，以及运行窗口截图。对正确率的影响，最好用表格或作图说明，并做简要分析。实验内容3为选做，不做统一要求。实验步骤与内容：代码来源代码是在参考开源代码的基础上做出的改
基于Java的K-means实验算法设计与实现
实验目的：编程实现K-means算法，并在红酒数据集上运行。设置不同K值，不同初始中心，在红酒数据集上进行实验比较。分析k-means的优缺点，并对其中一个或几个缺点进行改进。演示实验并提交代码，统计分析实验结果并上交实验报告；实验步骤与内容：代码来源代码是在参考开源代码的基础上做出的改进Kmeans算法java代码 CSDN博客http://blog.csdn.net/jshayzf/article/details/22067855算法设计说明实验环境：
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