2502_90907501的博客

原创 Java图书管理系统的设计与实现

本文介绍了一个基于Java语言开发的图书管理系统，该系统整合了Java基础语法与三种设计模式（单例、工厂、代理模式），实现了图书管理的核心功能。系统采用分层架构设计，明确划分管理员与普通用户权限，涵盖图书上架、更新、下架、借阅、归还等业务流程，并通过文件读写实现数据持久化存储。项目开发过程中验证了设计模式的实际应用价值，提升了代码的可维护性和扩展性。测试结果表明系统功能稳定可靠，能满足图书管理场景需求。文章还分析了当前系统的不足（如交互方式单一、数据存储效率等），并提出了引入图形界面、数据库支持等改进方向。

原创 贪吃蛇图片

贪吃蛇bodydownfoodleftrightup。

原创 贪吃蛇的java代码实现

本实验实现了一个基于Java的贪吃蛇游戏，主要包含以下核心类： GameObj：基础游戏对象类，封装了图像、坐标等通用属性 HeadObj：蛇头类，继承GameObj，处理方向控制和移动逻辑 bodyObj：蛇身类，继承GameObj FoodObj：食物类，随机生成食物位置 GameWin：主窗口类，负责游戏状态管理和界面绘制 游戏功能包括： 通过方向键控制蛇头移动 蛇身跟随蛇头运动 随机生成食物 碰撞检测（蛇头与蛇身碰撞判定失败） 游戏状态管理（开始/暂停/结束） 网格背景绘制 游戏采用双缓冲技术消除闪

原创 外卖订餐管理系统

摘要：本实验开发了一个外卖订餐管理系统，实现了订餐、查看订单、签收、删除、点赞和退出六大功能。系统采用Java编写，使用数组存储订单信息，包含菜品名称、价格、送餐时间等数据。通过顺序、选择和循环语句实现各功能模块，如循环遍历订单、判断订单状态等。实验过程中掌握了变量、数据结构等基本概念，并实践了方法封装等编程技巧。最后总结了实验收获，指出在订单状态处理方面还需加强练习。系统运行效果如图1所示，实现了外卖订餐的基本业务流程。

原创 图书管理系统项目PPT文稿

本文介绍了基于Java的图书管理系统实现方案，整合了单例、工厂、代理三种设计模式。系统采用分层架构，实现管理员（图书上下架、统计）和普通用户（借阅归还）的权限分离功能。核心类包括User抽象类及其子类、Book图书实体类和Library数据管理类，通过文件存储实现数据持久化。项目亮点在于完整的设计模式应用和严格的权限控制，展示了Java面向对象编程与设计模式的实践结合，为后续扩展数据库存储和图形界面开发奠定了基础。

原创 图书管理系统-user

本文介绍了一个图书管理系统的用户模块设计。系统采用模块化架构，包含Book、User等核心模块，通过抽象User类实现管理员(AdminUser)和普通用户(NormalUser)的区分，各自具有不同的操作菜单和功能。系统引入了工厂方法模式(IUserFactory接口及其实现)来创建用户对象，避免重复代码。同时采用代理模式(ProxyUser)进行权限控制，确保用户只能执行其角色允许的操作。该设计实现了用户角色的灵活扩展和权限的有效管理，为图书管理系统提供了清晰、可扩展的用户管理架构。

原创 基于Deep Web爬虫的当当网图书信息采集

该实验为基于 Deep Web 爬虫的当当网图书信息采集实践，以 “清华大学出版社” 图书为爬取对象。通过构建请求头、定位表单元素、拼接编码 URL 等步骤，抓取图书书名、价格、出版日期及评论数等信息，经数据处理后保存至本地文档。实验验证了 Deep Web 爬虫核心逻辑，提升了爬虫相关技术综合应用能力。

原创 C++ 高性能编程要点

本文介绍了C++性能优化的关键技术：1）内存管理方面建议使用智能指针、对象池和自定义分配器；2）算法选择强调连续内存容器和复杂度匹配；3）编译器优化包括内联、PGO和编译时计算；4）硬件层面利用SIMD指令、缓存预取和任务并行。文中提供了SIMD浮点求和和无锁队列的代码示例，展示了如何通过底层优化显著提升性能。这些方法覆盖了从内存管理到硬件特性的多级优化策略。

原创 C++高性能内存池

C++高性能内存池通过预分配大块内存来优化内存管理，适用于游戏开发、嵌入式系统等高需求场景。其工作原理是预先申请内存块，程序运行时直接从池中分配/回收内存，减少系统调用和碎片化。实现方式包括简单内存池、分类型池等。示例代码展示了一个基础模板类实现，包含内存块分配、对象分配/回收功能。这种技术能显著提升程序性能，尤其适合频繁内存操作的应用程序。

原创 主题爬虫采集主题新闻信息

本实验通过Python编程实现新浪新闻主题爬虫，围绕"网络安全"主题采集相关新闻。实验首先创建保存目录并检查Robots协议，使用正则表达式提取新闻链接，通过jieba分词和gensim计算文本与主题关键词的关联度。程序成功爬取38条新闻，筛选出关联度大于0.1的新闻保存为"序号_标题.html"格式。实验验证了动态爬虫适配性和关键词交集算法的有效性，同时指出需要优化正则匹配精度和编码适配问题，为多主题爬取提供了技术参考。

原创 订餐系统的代码实现

System.out.println("已添加 " + menu.get(choice - 1).name + " 到订单。System.out.println("总价：￥" + order.getTotalPrice());System.out.println("请输入要订购的菜品编号（输入0结束订餐）：");menu.add(new Meal("鱼香肉丝", 25.0));System.out.println("菜单：");System.out.println("订单详情：");

原创 简单贪吃蛇游戏代码

JOptionPane.showMessageDialog(this, "游戏结束！JFrame frame = new JFrame("贪吃蛇");// 蛇移动的方向，0: 上，1: 右，2: 下，3: 左。// 吃到食物，蛇变长。// 设置窗口出现位置和大小。// 确保食物不在蛇的身体上。// 检查是否撞到墙或自己。// 添加游戏面板的组件。// 检查是否吃到食物。// 检查是否撞到自己。// 设置窗口可见性。// 添加键盘监听器。// 检查是否撞到墙。

原创 第8章 数据清洗练习-Numpy库练习题

摘要：本文介绍了NumPy和Pandas库在数据清洗中的基础应用，包含三个练习案例。练习1演示了使用NumPy的unique()函数对一维数组进行去重操作；练习2展示了二维数组的算术运算，包括元素加减、标量乘法和元素乘法；练习3详细说明了Pandas处理缺失值的6种方法：删除包含缺失值的行、删除全缺失行、固定值填充、均值填充、向前填充和向后填充。每个练习都包含代码实现和结果验证，帮助理解数据清洗的基本操作。

原创 单例模式的初识

单例模式是一个设计模式，确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点场景：需要严格控制资源访问（数据库连接池，配置文件读取）避免资源浪费和冲突。

原创 基于PyQuery方法的网络页面文本信息采集

实验五 基于PyQuery方法的网络页面文本信息采集1.掌握PyQuery方法提取内容的步骤2.综合掌握PyQuery+find提取相关网页指定信息的内容。

原创 基于lxml方法的百度网络页面数据采集

摘要：本实验基于lxml方法实现百度首页数据采集，使用requests+lxml+xpath技术组合，成功提取网页标题"百度一下，你就知道"和描述内容。通过设置UTF-8编码解决中文乱码问题，采用多级异常处理机制确保程序稳定性，最终将提取数据自动保存至桌面文本文件。实验完整展示了网页爬取流程，包括请求发送、HTML解析、XPath定位和数据存储等关键环节，验证了lxml方法在网页数据提取中的有效性，为后续网络爬虫开发打下基础。

原创 基于lxml方法的网络数据采集

本实验基于lxml方法实现网络数据采集，通过requests+lxml+xpath技术组合爬取Python百例信息。实验内容包括：1)使用xpath定位提取网页数据；2)处理编码问题；3)将提取的标题、问题、分析和代码等信息结构化存储为CSV文件。实验成功实现了目标数据采集，解决了xpath定位和编码转换等技术难点，为后续网络爬虫项目积累了实践经验。

原创 遵守robots协议的友好爬虫

本实验通过urllib.robotparser和requests库实现了遵守robots协议的网页爬取。实验解析目标网站的robots.txt文件，分别测试"Googlebot"和"Baiduspider"两种User-Agent的爬取权限，发现只有前者获准访问指定政府网页。验证权限后，程序成功获取网页内容并保存至本地。实验验证了robots协议的权限控制机制，展示了合规爬虫的开发流程，为网络数据采集提供了合法操作范例。

原创 中国大学排名定向爬虫

本实验实现了一个中国大学排名定向爬虫，通过Requests库获取2025年上海软科大学排名网页数据，使用BeautifulSoup解析HTML并提取排名、校名、省市和总分等信息，存储为DataFrame后输出到Excel文件。实验验证了静态网页爬取流程，包括数据获取、解析处理和结构化存储等环节，提升了网页数据抓取和处理的实践能力。

原创 普通页面信息采集

本实验通过requests库实现了淘宝首页的信息采集。实验内容包括设置请求头参数（User-Agent、Cookie等）、发送GET请求、处理响应编码（解决中文乱码问题）、验证请求状态（200状态码和关键词检查）以及保存网页内容。实验成功采集并保存了淘宝首页HTML文件，验证了爬虫程序的可行性。通过实践掌握了网络请求的基本流程、参数配置的重要性以及异常处理方法，为后续网络爬虫开发奠定了基础。

原创 面向接口编程

首先应该利用接口（UserDao）为系统定义一个抽象层，描述用户管理系统中应该具有的行为，其中注册（register()）对应着向系统中添加用户的行为（addUser()），登录对应着在系统用户中按照用户名和密码进行查询的功能（getUser()）。System.out.println("\n=====用户管理系统=====");System.out.println("******注册用户******");System.out.println("******用户登录******");

原创 重载和继承的实践

实验不仅帮助我巩固了“封装、继承、多态、方法重载”的理论知识，更在实际编码与问题解决的过程中，提升了对面向对象思想的运用能力，为后续更复杂的 Java 编程学习奠定了坚实的基础。new String[]{"A:徐庶","B:司马徽","C:鲁肃","D:关羽"},'B');new String[]{"A:曹操","B:刘备","C:关羽","D:诸葛亮"},System.out.print("请输入单选题答案：");System.out.print("请输入多选答案：");//创建多选题对象并测试。

原创 设计测试用例-登陆页面

本文系统梳理了登录功能测试的11大类用例设计要点，涵盖易用性、安全性、兼容性、UI、功能、性能等多个维度。其中重点包括：键盘操作等易用性检查、SQL注入防护等安全验证、多终端兼容测试、界面布局合理性评估、正常/异常登录流程验证、高并发性能测试、多语言适配、网络异常恢复机制、无障碍功能支持、多账户切换安全控制以及第三方登录集成测试。这些测试用例全面覆盖了登录功能的关键质量属性，既包含基础功能验证，也涉及安全防护和用户体验优化，为构建可靠的登录系统提供了完整的测试框架。

原创 测试用例设计——微信添加好友功能

微信添加好友功能测试要点包括：1）多种搜索方式（微信号、手机号、昵称等）；2）好友请求处理机制（失效时间、重复请求）；3）不同添加渠道（扫一扫、名片推荐）；4）网络环境测试（弱网/无网）；5）兼容性测试（不同微信版本、手机系统及品牌）；6）性能测试（添加速度）。需验证添加人数上限及异常情况处理。

原创 设计类的属性

摘要：本文设计了一个学生类继承体系，基类Student包含学号和姓名属性，子类Undergraduate新增学位属性，Postgraduate新增研究方向属性。通过重写disp()方法实现不同学生类型的信息输出。测试类创建本科生和研究生对象，分别调用disp()方法输出完整信息。本科生活例显示学号、姓名、学位，研究生实例显示学号、姓名、研究方向，验证了继承和方法重写的正确性。（150字）

原创 标识符、表达式和语句

本次Java实验包含四个任务：1）三位数各位数字求和，练习Scanner输入和数字拆分；2）古代重量单位换算，实现斤/两/锱/铢的转换；3）华氏转摄氏温度，解决整数除法精度问题并保留两位小数；4）输出100以内素数，使用嵌套循环判断素数并控制5个一行显示。实验帮助掌握了基本数据类型、键盘输入、表达式运算和格式化输出等核心知识，发现了循环效率优化等不足，为后续学习奠定基础。

原创 Java开发环境搭建及基础练习

本次实验主要练习Java开发环境搭建和基础编程。包括：1）下载安装JDK并配置环境变量；2）使用记事本和命令行编写运行第一个Java程序；3）安装IDEA/Eclipse集成开发环境；4）编写计算圆和矩形周长面积的程序。实验重点掌握Java环境配置、命令行编译执行、类与源文件命名规则（一个文件只能有一个公共类且文件名需与类名一致）。通过实践巩固了Java类定义、方法编写等基础知识。

原创 重载和继承的实践

本次实验成功实现了基于继承和多态的考试程序，全面且深入地实践了 Java 面向对象编程的核心概念。实验不仅帮助我巩固了“封装、继承、多态、方法重载”的理论知识，更在实际编码与问题解决的过程中，提升了对面向对象思想的运用能力，为后续更复杂的 Java 编程学习奠定了坚实的基础。

原创 美国各州数据的聚类分析

本实验通过Python对美国各州数据进行聚类分析，重点实践了分层聚类和K均值聚类两种方法。实验包括数据预处理、算法实现（使用scikit-learn和scipy库）、热力图与谱系图可视化等环节。在调试过程中，通过手肘法和轮廓系数确定最优聚类数，发现数据标准化对分层聚类结果有重要影响。实验既验证了聚类算法的理论原理，也锻炼了参数调优和结果分析能力，为处理复杂数据集积累了实践经验。

原创 教师数据案例的因子分析

本实验通过Python对教师数据进行因子分析，重点掌握其原理和实现流程。实验包含数据标准化、因子载荷计算、因子得分提取等关键步骤，并使用matplotlib实现可视化。研究发现数据标准化可提升分析精度，合理设定因子数量对结果解释性至关重要。实验成功运用factor_analyzer库完成分析全流程，强化了多元统计方法的应用能力，为后续解决实际问题提供了有效思路。

原创 主成分回归分析方法应用

本实验运用主成分回归分析方法对我国各省市农村居民人均可支配收入进行综合排名。通过Python编程实现数据标准化、相关系数矩阵计算和主成分分析，提取特征值与特征向量，计算主成分贡献率并绘制碎石图。选取前两个主成分（累计贡献率达95%），建立回归模型计算综合得分。结果显示北京、上海等地区综合得分最高，验证了主成分分析在降维和综合评价中的有效性。实验完整展示了从数据预处理到结果分析的全流程，为多变量数据分析提供了实用范例。

原创 K均值聚类问题（一维与二维）

摘要：本文包含两个K均值聚类问题。第一个问题对6个一维数据(7,5,2,3,12,10)进行k=2聚类，第二个问题对5个二维数据点进行k=2聚类。两题均要求展示聚类过程与最终划分结果。作者指出计算过程可能存在数字误差，但整体算法框架正确。第二个问题提供了具体数据点的坐标值，便于实施聚类计算。文章采用专业术语描述聚类任务，内容紧凑地呈现了题目要求和注意事项。

原创 因子分析中基于特征值提取因子的方法

原创 主成分分析：特征值、贡献率及主成分提取计算

原创 基于python的神经网络分类预测

本实验基于Python构建神经网络模型对上市公司信用进行分类预测。实验选取8个财务指标作为特征，使用MLPClassifier构建神经网络模型，通过数据标准化、特征特殊处理等步骤完成数据预处理。模型采用logistic激活函数和30个隐藏层节点，实现了对ST公司(1)和非ST公司(0)的分类预测。实验结果表明，该方法能有效预测上市公司信用状况，同时输出了样本类别概率和模型准确度。通过实践，深入理解了神经网络的特征抽象能力和分类预测流程。

原创 基于python的神经网络回归预测

本实验通过Python实现神经网络回归预测，研究公路客运量与人口、机动车数量、公路面积的关系。实验采用BP神经网络模型，对2001-2020年数据进行训练，并预测2021-2022年的客运量。结果显示神经网络能有效处理非线性回归问题，数据标准化预处理对提高预测精度至关重要。实验还通过可视化对比了原始数据与预测值的拟合效果。

原创 基于python的综合评价方法实验

本实验基于Python实现三种综合评价方法：熵值法、TOPSIS和灰色关联度模型。实验内容包括对西山矿务局5个矿井1989年经济效益评价，以及1984-2000年我国宏观投资效益分析。通过数据预处理、算法实现和结果分析，掌握了综合评价的核心思想与实现步骤。实验过程涉及指标正向化、权重计算、关联度分析等关键技术，不仅加深了对多指标决策的理解，也提升了Python数据处理能力。实验结果表明三种方法各有特点，为实际决策问题提供了不同的分析视角。

原创 基于python的拟合应用问题实验

本实验基于Python实现线性与非线性数据拟合。实验一用最小二乘法建立铅含量百分比与溶解温度的线性关系θ=ap+b，用numpy计算回归系数。实验二则用scipy的curve_fit函数对放射性物质衰减数据进行双指数模型y=β1exp(-λ1t)+β2exp(-λ2t)拟合，经参数优化和拟合优度评估（R²=0.9754）验证模型有效。结果显示，线性拟合适用于简单趋势数据，非线性拟合更能刻画复杂关系，但要注意初始参数选择。通过实验，掌握了polyfit和curve_fit的用法，加深了对数据拟合技术的理解。

原创 教师数据的主成分分析

本实验使用Python对教师数据进行主成分分析(PCA)。主要内容包括：计算相关系数矩阵的特征值和特征向量，分析各主成分贡献率及累计贡献率；通过绘制碎石图确定主成分数量；建立主成分模型并计算得分。实验结果表明，PCA能有效实现数据降维，提取关键特征，简化高维数据分析过程。该技术可帮助保留数据主要信息，为后续分析提供便利。

原创 献血数据的Logistic回归分析

本实验通过Python编程对献血数据进行Logistic回归分析，旨在掌握回归模型构建与评估方法。实验内容包括：数据读取、训练测试集划分、模型建立及评估指标计算（准确率、精确率、召回率、F1值、AUC）。结果显示模型具有一定预测能力，但仍需优化。通过ROC曲线等评估工具，证实该模型可用于指导献血宣传活动的精准开展。实验成功实现了从理论到实践的Logistic回归应用，为数据驱动决策提供了可行方案。