【毕业设计】基于 B/S 架构的线上租房交易管理系统的设计与实现 基于 SpringBoot+Vue的便民租房服务系统(源码+文档+远程调试,全bao定制等)

Linux Swap 子系统:架构、内存管理与虚拟化 Swap Linux Swap机制通过将不活跃内存页移至磁盘或压缩内存,扩展系统有效内存容量,缓解内存压力。传统架构中,逻辑Swap槽与物理存储绑定,导致资源浪费,尤其在使用Zswap等压缩技术时。为此,Vswap与Xswap提出虚拟化方案:前者以XArray实现灵活映射,支持多后端迁移;后者采用稀疏映射,简化管理但容量固定。二者在架构设计、资源记账与动态扩展上各有权衡,反映了内核开发中对性能、可维护性与灵活性的深层考量。 阅读详情

博主介绍:✌️码农一枚 ,专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业🚢文撰写修改等。全栈领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战
✌️技术范围::小程序、SpringBoot、SSM、JSP、Vue、PHP、Java、python、爬虫、数据可视化、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。
主要内容:免费开题报告、任务书、全bao定制+中期检查PPT、代码编写、🚢文编写和辅导、🚢文降重、长期答辩答疑辅导、一对一专业代码讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。
特色服务内容:答辩必过班 (全程一对一技术交流,帮助大家顺利完成答辩,小白必选)
全网粉丝50W+,累计帮助2000+完成优秀毕设
🍅文末或主页侧边栏获取源码🍅
👉👉👉👉点击获取源码 👈👈👈👈
感兴趣的可以先收藏起来,还有大家在毕设选题,项目以及🚢文编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望帮助更多的人

在这里插入图片描述

演示视频

若访问不了或没有找到请文末卡片或主页侧边栏dd我获取更详细的演示视频

👉👉👉👉点击获取演示视频 👈👈👈👈

系统功能

部分实现截图

具体其他的功能就不一一介绍,完整的功能大家可以自己文档底部或主页侧边栏直接DD我,获取完整功能视频演示,可直接下载后即可使用,功能比较全面,大家可以在上面做简单的修改即可实现自己的项目需求
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

架构设计

MVC的设计模式

系统采用标准的MVC模式,利用Spring Boot集成Mybatis框架进行开发,将整个系统划分为视图层(View),控制器层(Controller),服务层(Service),以及数据访问层(Data Access Object,简称DAO层)四个主要组成部分。在这种架构下:

视图层(View): 负责前端页面的显示,包括用户界面和管理界面,提供与用户交互的接口。

控制器层(Controller): 接收用户的请求,并将请求转发给相应的服务层组件,同时负责响应的数据模型和视图的选择。

服务层(Service): 实现业务逻辑,并调用DAO层与数据库进行交互。

数据访问层(DAO层): 直接与数据库通信,负责数据的持久化工作,包括数据的查询、更新、插入和删除等操作。

Spring Boot的自带功能简化了请求的转发和视图的渲染管理,内部的Spring容器则负责业务对象的生命周期和依赖注入,极大地提高了开发效率和系统的可维护性。Mybatis作为ORM框架,使得数据库操作更加简便,映射SQL查询到Java对象,而不需要繁琐的JDBC代码。此外,为了提升系统的安全性,我们将集成Shiro进行认证和授权管理,以确保只有经过认证和授权的用户才能访问系统资源。同时,加密模块将用于保护数据的完整性和隐私,防止敏感信息泄露。
整体架构的设计旨在确保系统的安全性、稳定性以及高效性,为用户提供一个安全、可靠的系统体验。
系统架构图如下:

在这里插入图片描述

基于B/S的架构

①**B/S的架构:**系统为了增加系统的可操作性和可维护性采用B/S架构实现,系统包括了浏览器客户端、web服务器端和数据库端。系统架构如图。

在这里插入图片描述

B/S结构是目前使用最多的结构模式,它可以使得系统的开发更加的简单,好操作,而且还可以对其进行维护。使用该结构时只需要在计算机中安装数据库,和一些很常用的浏览器就可以了。浏览器就会与数据库进行信息的连接,可以实现很多的功能,B/S结构是可以直接进行使用的,而且B/S结构在使用中极大的减少了工作的维护。基于B/S的软件,所有的数据库之间都是相互独立的,因此是非常安全的。因为基于B/S结构可以清楚的看到系统正在处理的业务,并且能够及时的让管理人员做出决策,这样就可以避免企业的损失。B/S结构的基本特点是集中式的管理模式,用户使用系统生成数据后,这些数据就可以存储到系统的数据库中,方便日后能够用到,这样就可以满足人们的所有的需求。

②系统模块设计:将系统中有关联的部分组合在一起,构成具有特定功能的子系统。划分模块的内部组成具有较强的耦合性,模块本身具有一定的通用性。不同的模块间可以进行相互组合与依赖。系统的客户端浏览器采用Html、CSS和Vue的技术实现,浏览器端发送Http请求和接受Http响应;Web服务器技术包括Java语言、Springboot框架和MyBatis框架;数据库采用MySQL存储系统的数据,与服务器进行数据交互。

③数据库设计:数据库实施阶段,采用MySQL数据库三范式设计表,根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库,编写和调试应用程序,组织数据入库,并进行运行调试。

④页面设计:采用动静分离技术和响应式布局设计,前后端分离技术。

技术栈

后端框架SpringBoot

Spring Boot是一个开源的Java后端框架,它简化了基于Spring的应用程序的初始搭建和配置过程。Spring Boot通过提供外部化配置、自动配置和约定优于配置的原则,使开发者能够快速地构建独立、可运行的、生产级别的Spring应用程序。

Spring Boot具有以下特点和优势:

1、简化开发:Spring Boot通过提供自动配置功能,减少了开发者的配置工作量。它还提供了大量的开箱即用的功能模块,如Web开发、数据访问、缓存、安全等。

2、微服务架构支持:Spring Boot适用于构建微服务架构。它提供了内嵌的Servlet容器,可以方便地将应用程序打包成可执行的JAR文件,并通过命令行或脚本启动。

3、外部化配置:Spring Boot支持外部化配置,可以将应用程序的配置信息放在外部文件中,如属性文件、YAML文件等。这使得在不重新打包和部署应用程序的情况下,可以动态调整配置。

4、自动化配置:Spring Boot根据应用程序的依赖和配置自动化地配置各种功能模块。开发者只需要添加相应的依赖,即可获取默认的配置和功能。

5、约定优于配置:Spring Boot通过约定优于配置的原则,提供了默认的配置和行为。开发者只需要在特定的目录结构下编写代码和资源文件,即可获得预期的功能。

6、强大的生态系统:Spring Boot基于Spring框架,拥有强大的生态系统。开发者可以直接使用Spring提供的丰富的功能和工具,如依赖注入、AOP、数据访问等。

总的来说,Spring Boot是一个简化和加速Java后端开发的框架,它通过提供自动配置、外部化配置和约定优于配置的原则,使开发者能够更快地构建独立、可运行的Spring应用程序,并适用于微服务架构。它还拥有强大的生态系统,提供了丰富的功能模块和工具。

数据库mysql

MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统,它是目前最流行的数据库之一。MySQL由瑞典MySQL AB公司开发,并由Oracle公司维护和支持。MySQL具有许多优点,包括高可靠性、性能强大、可扩展性好、易于使用以及广泛的应用领域。

MySQL的特点有以下几个方面:

1、关系性数据模型:MySQL采用了关系型数据库模型,数据以表的形式组织存储,表之间通过键进行关联。

2、支持SQL语言:MySQL支持SQL(Structured Query Language)语言,可以使用SQL语句来操作数据库,包括创建、查询、更新和删除数据。

3、多用户多线程:MySQL支持多用户和多线程的并发操作,多个用户可以同时访问数据库,提高了系统的性能和并发能力。

4、安全性:MySQL提供了许多安全特性,包括密码加密、用户权限管理、访问控制等,保障了数据的安全性。

5、高性能:MySQL采用了多种优化技术来提高数据库的性能,包括索引、缓存、预编译等,可以在处理大量数据时保持较高的查询速度。

6、可扩展性:MySQL具有良好的可扩展性,在需要处理更大数据量时,可以通过分布式架构来扩展系统的容量和性能。

7、跨平台支持:MySQL可以运行在多种操作系统上,包括Linux、Windows、Mac等,提供了对不同平台的广泛支持。

MySQL被广泛应用于各种类型的应用程序和网站,包括电子商务、社交媒体、金融服务、日志分析等。它具有强大的功能和灵活的配置选项,可以满足不同应用场景的需求。同时,MySQL还提供了丰富的开发工具和管理工具,简化了数据库的开发和管理过程。

前端框架Vue

Vue是一款优秀的前端框架,用于构建交互式的用户界面。它采用了组件化的思想,使开发者能够更高效地构建可重用的UI组件,并且能够轻松地管理组件之间的交互。

Vue具有以下几个主要特点:

1、简洁易用:Vue的设计非常简洁,使用起来非常容易上手。它提供了一套简洁的API,使开发者能够快速构建出功能丰富的应用。

2、响应式:Vue支持数据的双向绑定,当数据发生变化时,页面会自动更新。这使得开发者能够更容易地处理数据的变化,并且能够保持页面与数据的同步。

3、组件化:Vue采用组件化的思想,将界面拆分为多个独立的组件,每个组件都有自己的状态和逻辑。这样的设计使得代码更加模块化,并且能够提高代码的复用性。

4、虚拟DOM:Vue使用虚拟DOM来高效地更新页面。在数据发生变化时,Vue会通过对比虚拟DOM的差异,最小化地更新页面。这样的设计使得页面的更新更加高效。

5、插件化:Vue的核心库只关注于视图层的渲染,而其它功能,如路由、状态管理等,则通过插件的方式来扩展。这使得Vue的功能非常灵活,能够根据项目的需求进行自由的组合。

总的来说,Vue是一款功能强大、灵活易用的前端框架。它具有简洁易用的API、响应式的数据绑定、组件化的开发模式以及高效的虚拟DOM更新机制等特点。无论是构建大型应用还是快速原型开发,Vue都能够提供良好的支持。

持久层框架MyBaitsPlus

MyBatis Plus是一款基于MyBatis的持久层框架,它通过提供更加便捷、高效的开发方式,简化了与数据库的交互操作。MyBatis Plus在原生的MyBatis基础上进行了功能扩展和性能优化,提供了一系列强大的特性和工具,大大简化了数据库操作的编写和维护工作。

MyBatis Plus具有诸多优点和特性,包括简化的CRUD操作、代码自动生成、分页查询、多租户支持、逻辑删除、乐观锁、动态SQL等。它还提供了一套强大的查询构建器,可以通过链式调用的方式灵活构建复杂的查询条件,并且支持Lambda表达式来编写类型安全的查询语句。

另外,MyBatis Plus还支持自定义插件扩展,可以对框架进行灵活的功能定制和扩展。它与Spring Boot、Spring Cloud等主流框架无缝集成,能够进一步简化开发工作,并且保持了与原生MyBatis的兼容性,可以直接使用原生的MyBatis代码和配置。

总之,MyBatis Plus是一个功能强大、易于使用的持久层框架,能够极大地提高开发效率和代码质量,是Java开发者进行数据库操作的优秀选择。

具体功能模块设计

  • 登录注册
    用户必须先注册系统才能登录。注册完成后,在登录页面输入用户名和密码。系统验证信息正确后,用户能够成功登录,并进行其他操作

在这里插入图片描述

  • 用户管理

用户管理模块的最主要功能是对用户账户进行管理,包括增加、删除、修改和查询用户信息。每个用户账户都包含必要的访问权限、个人信息、和角色。管理员负责监督这些账户,确保只有经授权的个体能够访问特定的功能和信息。这个系统有助于高效管理用户数据,并加强组织内的安全协议。

在这里插入图片描述

系统需求分析

经过深入的审视,我们认识到在软件开发的整个过程中,系统分析占据着核心的地位。然而,尽管其重要性不言而喻,系统分析在很多情况下仍然未能得到应有的重视或正确的理解。需求分析作为软件开发周期中的关键环节,它不仅确立了软件产品构建的基本结构和支撑系统,而且对于提升开发效率和保证软件质量具有至关重要的作用。许多软件问题的发生都可以追溯到需求分析阶段的疏漏,这是因为需求分析深入挖掘并精确界定了用户的商业需求,确保了软件开发的目标与用户的实际情况和需求保持一致。

可行性分析

可行性分析是一种系统性的全面评估手段,它通过综合考量项目的关键因素和条件,例如市场需求、资源可用性、环境影响、资金筹集潜力以及盈利可能性等,来预测项目实施后的财务效益、经济回报以及其对社会和环境的潜在影响。此类分析工作为项目的决策提供了科学的依据。
可行性研究报告的优劣直接关系到投资的成效,而报告的编制过程对于其最终的应用效果具有决定性的作用。因此,认识到可行性研究的重要性,并持续提升报告的编写水平是至关重要的。在执行可行性分析的过程中,报告应当体现出前瞻性、客观性、可信度以及科学性等关键属性。

  • 技术可行性分析

选用Spring Boot、Vue和MySQL的技术栈可视为成本效益高的选择,因Spring Boot作为一款开源的Java企业级应用开发框架,通过提供大量自动配置的功能,显著减少了开发初期的配置需求,加速了项目的启动及交付过程,同时支持微服务架构,提高了系统的可扩展性与可维护性[4]。Vue.js作为前端开发领域中的轻量级框架,以其易于学习和使用的特性受到开发者的青睐,其专注于视图层的设计理念加快了交互式用户界面的构建速度,降低了前端开发的复杂度和相关培训成本,组件化的架构进一步提升了代码的重用性,有效节约了开发资源。对于后端数据管理,选用MySQL这一成熟的开源关系数据库管理系统,它不仅能处理大规模数据操作,还保证了数据处理的高效性和安全性,避免了高昂的商业数据库许可费用,广泛的社区支持与丰富的在线资源则有助于快速解决开发过程中遇到的问题,从而降低了整体的运营成本。因此,这一技术组合不仅满足了管理系统开发的基本需求,还确保了项目从开发到运营的全周期成本控制,显著提升了投资回报率。

  • 经济可行性分析

本系统的设计与实现核心集中于一个基于Spring Boot的网站,其开发依赖于Eclipse这一软件资源,该平台提供的免费版本已足以满足开发与使用需求。利用MySQL数据库,一个开源且免费的数据库系统,确保了数据存储的高效与稳定,而服务器端选用的Tomcat服务器提供了可靠的网络服务支持,浏览器端的日常IE浏览器兼容性考量进一步保障了用户访问的便捷性。Spring Boot框架的开源特性大大降低了开发成本,加速了开发进程。

  • 操作可行性

从操作的角度来看,该系统设计了直观的用户界面,可确保用户易于理解和使用。通过分层的权限设计,不同角色可以访问不同级别的操作界面,简化了操作过程,并提高了用户体验。系统中的导航菜单和功能模块的设计考虑了用户习惯,使得无论是信息管理,用户和管理员都可以快速熟悉和掌握系统的使用。系统预计会包括详细的帮助文档和易于访问的用户支持,以进一步提升操作的可行性。

经由可行性评估,上述软件资源的支出完全符合经济可行性要求,显示了项目在资源配置方面的高度经济效益。在硬件配置方面,选择配备齐全的笔记本电脑作为开发工具,在保证了开发效率的同时,也在经济上展现了可行性,为项目的顺利实施提供了坚实的物质基础。此种配置方案,不仅体现了对经济性的严格考量,也确保了系统开发与实施过程的高效率与高质量,为达成项目目标奠定了坚实基础。

系统测试

软件测试的核心目标是确保产品无缺陷并满足既定的设计规格要求。这一过程主要旨在验证系统是否达到预定的标准,并全面检验系统的功能需求是否得到满足[15]。通过将功能性测试与非功能性测试用例进行对比分析,测试过程能够揭示软件存在的缺陷和潜在的改进空间。软件的可靠性设计是一个涉及多个学科领域的复杂工程项目,它带来了诸多挑战。在测试周期内,功能性测试作为黑盒测试的关键组成部分,专注于评估用户需求的实现情况,而不是直接检验代码层面的细节。

- 系统测试的目的

系统测试旨在全面评估产品或服务的功能,以确保它们在预定的操作环境中表现良好,满足既定的开发标准,并能在规定的时间内对各种输入做出响应。这类测试不仅向用户展示了产品或服务的质量水平,同时也为运营者提供了一份客观且独立的评估报告,揭示了存在的潜在缺陷。系统测试涵盖了对软件或系统组件的实际运行情况的检测,目的是确认其准确性、用户友好性以及性能等关键特性。这些特性的验证确保了被测试对象能够在设计阶段所设定的标准上满足用户的期望。通过系统测试,可以有效地识别出功能上的缺陷,确保系统的稳定性和可靠性。

- 系统功能测试

在系统的功能性测试阶段,开发人员需遵循详尽的操作指南,对网站软件的综合功能进行全面的检验,确保每一项功能的实施均能达到预定的性能标准。此过程中,开发团队将对软件系统内各项功能执行严格的测试,通过对MySQL数据库中数据的增删改查操作来验证各功能模块的正确性与效率。这一步骤不仅是评估软件系统开发成果是否符合项目目标的关键,也是确保软件能够在实际运营中稳定高效服务用户的必要前提。

随着测试过程的深入,开发人员将准确记录测试期间每个功能运行的详细数据,包括但不限于数据处理速度、用户界面响应时间以及操作的准确性等关键指标。这些数据将作为判定软件系统功能是否达到预期结果的依据,为后续的优化与调整提供科学、精准的参考。通过这一系统而细致的测试流程,项目团队能够及时发现并解决系统中存在的任何缺陷或不足,从而确保最终交付的网站在功能上不仅全面覆盖用户需求,同时在性能上也能满足高效、稳定运行的要求,最终实现提供优质用户体验的目标。

- 登录注册功能测试

用户注册登录功能模块在网站的软件测试中占据重要地位。为确保用户初次进入软件系统时能够顺利使用注册后登录的功能,这一环节需进行细致的测试。表详细列出了具体的测试步骤。

序号测试功能操作步骤预期效果实际效果结果验证
1用户注册用户名test,密码Aa123456,个人信息填写正确注册成功注册成功通过
2用户注册用户名为空,密码Aa123456,个人信息填写正确注册失败,用户名必填注册失败通过
3用户注册用户名为test2,密码为空,个人信息填写正确注册失败,密码必填注册失败通过
4用户注册用户名为test3,密码为Aa123456,个人信息填写错误注册失败,信息填写错误注册失败通过
5用户登录用户名test,密码Aa123456登录成功,进入主页面注册登录成功,进入主页面通过
6用户注册用户名为空,密码Aa123456登录失败,用户名必填登录失败通过
7用户注册用户名为test2,密码为空登录失败,密码必填登录失败通过

- 用户管理功能测试

系统的管理层可在此模块进行以下操作:对用户基础信息的修改;对用户的登录密码进行重置;删除用户;新增用户;根据关键词进行检索。以用户名:test为例对该功能进行测试。

序号测试功能操作步骤预期效果实际效果结果验证
1用户添加用户名test,密码Aa123456,个人信息填写正确添加成功添加成功通过
2用户添加用户名test,密码Aa123456,个人信息填写正确添加失败,提示用户存在添加失败通过
3用户添加用户名为test2,密码为空,个人信息填写正确添加失败,密码必填添加失败通过
4用户编辑用户名为test,个人信息填写错误编辑失败编辑失败,数据库修改正确通过
5用户删除用户名test删除成功删除成功,数据库数据不存在通过

- 结论

本系统主要使用单元测试,集成测试,和系统测试,同时还采用了黑盒测试等一些方法,通过模拟用户使用系统实现各个功能编写测试用例,并进行测试。
1、系统的功能完整性得到了验证。我们对系统的各个模块进行了全面的功能测试,包括但不限于用户管理、数据处理、数据存储等功能。通过测试,我们确认系统的各个功能模块都能正常运行,并且能够按照预期的方式执行相应的操作。

2、系统的性能表现良好。我们对系统进行了性能测试,包括对系统的响应时间、并发处理能力、负载能力等方面进行了测试。通过性能测试,我们确认系统能够在合理的时间内响应用户请求,并且在面对高并发的情况下依然能够保持良好的表现。

3、系统的安全性得到了保障。我们对系统的安全性进行了测试,包括对用户身份验证、数据加密、权限控制等方面进行了测试。通过安全性测试,我们确认系统能够有效地保护用户的隐私信息,并且只有具备相应权限的用户才能访问系统中的敏感数据。

4、系统的稳定性得到了验证。我们对系统进行了稳定性测试,模拟了各种异常情况,并观察系统的行为。通过稳定性测试,我们确认系统能够正确地处理各种异常情况,并且不会因为异常情况导致系统崩溃或者数据丢失。

综上所述,基于SpringBoot的系统在经过我们的全面测试后表现出色,具备完整的功能、良好的性能和稳定性,同时也能够保证用户的安全性。我们相信这个系统可以满足用户的需求,并且能够在实际生产环境中稳定运行。

项目相关文件

1112233

1234567

项目不仅仅包括源代码,数据库,工具和教程,还有配套的w字lun文,ppt,开题报告等相关完整一套文件,里面包括这种流程设计图,数据库设计图等等;

为什么我?

关于我

本人已经从事开发有10多年了,有着丰富的经验,同时博主是优快云毕设辅导博客第一人、博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W+。

网站均为博主自己开发,质量都可以得到保障,能放上去的项目都是正常可以运行起来的,大家有任何技术问题或是网站上线的问题可以随时DD我,免费为大家解答!现在有很多人看似在做程序设计,但是并不会进行讲解,因为程序根本不是他做出来的,从我这里做的毕设,都可以享有代码讲解服务,会议博主亲自讲解,可以全程录音录屏!这就是我的保障,代码哪里不懂都可以问!!!文章最下面如何找到我,获取完整源码和数据库,没有套路,没有套路,没有套路!!!

项目案例

下面是我们团队最新的定制开发的项目平台,我们有几百种不同的项目样式,每年的样式也是非常的美观,广受到大家客户的喜爱!大家看看我们开发出来的部分效果图吧!!!在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

源码获取

👉👉👉👉 点击我获取源码 -> 进我个人主页 👈👈👈👈

⬇️⬇️⬇️⬇️

Information Fusion投稿避坑指南:从初稿到返修的完整流程解析(附模板下载) 本文详细解析了向Information Fusion投稿的全流程,从初稿准备到返修策略,涵盖了22个关键细节。特别强调了投稿前的隐形门槛、LaTeX模板的字体陷阱、图表规范要求以及返修回复的进阶技巧,帮助研究者避免常见错误,提升稿件接受率。附有实用模板下载,助力学术写作效率提升。 阅读详情

相关推荐

TwinCAT3与Matlab Simulink集成开发:如何快速生成和调试TcCOM模块

本文详细介绍了如何将TwinCAT3与Matlab Simulink进行深度集成,实现从控制算法模型到实时TcCOM模块的高效开发。通过环境搭建、模型配置、代码生成、系统集成与调试的完整流程,工程师可以快速将Simulink算法部署到倍福实时控制平台,大幅缩短开发周期并提升可靠性。

ik67890123的博客 224

【课程设计/毕业设计】面向校园 / 城市的便民租房管理系统的设计与实现 基于 Web 技术的同城房源匹配租房系统的设计与实现【附源码、数据库、万字文档】

主要内容:免费开题报告、任务书、全bao定制+中期检查PPT、代码编写、🚢文编写和辅导、🚢文降重、长期答辩答疑辅导、一对一专业代码讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。

208

基于OpenCV的围棋终局识别与胜负判定系统实现

计算机视觉是人工智能领域的关键技术,它使计算机能够从数字图像或视频中获取、处理和分析信息。其核心原理在于通过图像处理算法提取特征,并基于这些特征进行识别、分类和测量。在工程实践中,计算机视觉技术为自动化、智能化应用提供了强大支持,广泛应用于工业检测、自动驾驶、医疗影像分析等领域。本文聚焦于一个具体的应用场景:利用OpenCV库实现围棋终局识别。通过图像预处理、棋盘检测与透视校正、交叉点定位等步骤,结合围棋规则逻辑,构建了一套从棋盘图像自动判定胜负的解决方案。该方案涉及自适应二值化、霍夫变换、连通域分析等关键

weixin_29100927的博客 280

【计算机Java毕业设计案例】基于 SpringBoot + 小程序的同城便民租房信息平台的设计与实现 基于移动端的租房评价投诉管理系统(程序+文档+讲解+定制)

主要内容:免费开题报告、任务书、全bao定制+中期检查PPT、代码编写、🚢文编写和辅导、🚢文降重、长期答辩答疑辅导、一对一专业代码讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。

13

<工控><PLC>汇川Easy521系列PLC与汇川SV630N伺服进行EtherCat通讯的相关配置及指令编写

本系列是关于PLC相关的博文,包括PLC编程、PLC与上位机通讯、PLC与下位驱动、仪器仪表等通讯、PLC指令解析等相关内容。PLC品牌包括但不限于西门子、三菱等国外品牌,汇川、信捷等国内品牌。除了PLC为主要内容外,PLC相关元器件如触摸屏(HMI)、交换机等工控产品,如果有值得记录的内容,也会添加进来。

用沸腾的热血,支付我们的人生吧! 2万+

PointPainting 复现

三维目标检测

weixin_58207716的博客 4533

【原创毕设项目】基于深度学习的杂草图像分类系统设计与实现

本文设计并实现了一套基于深度学习的杂草图像分类系统,采用ResNet50迁移学习,融合负样本拒识机制,支持图片、视频与摄像头实时识别,具备9类输出(8类杂草+背景),结合Django+Vue架构与ECharts可视化看板,实现识别记录管理与六图统计分析。系统有效提升田间杂草识别效率与准确性,为智能农业提供可落地的技术方案。

qq_1445749146的博客 217

Jetson工业级应用指南:用Orin NX 16GB打造多摄像头AI质检系统

本文详细介绍了如何利用NVIDIA Jetson Orin NX 16GB构建高效的多摄像头AI质检系统,涵盖硬件选型、软件优化及产线部署全流程。通过100 TOPS的AI算力和多路视频处理能力,Orin NX在工业4.0时代展现出卓越的实时缺陷检测性能,特别适合嵌入式AI应用场景。

Pepper的专栏 307

高危工业场景人员定位系统设计:四类场景的架构选型与部署要点

本文由航飞光电一线工程团队整理,重点讨论高危工业场景下人员定位系统的架构选型思路。覆盖危化、矿山、港口、电力四类场景,拆解技术路线分工、融合引擎跨区切换实现,以及私有化/本地化部署中的工程难点,供架构师与技术负责人参考。

HF17513371855的博客 368

大模型驱动时序量化因子自动优化:从WorldQuant回测到实战策略

本文探讨了如何利用大模型驱动时序量化因子的自动优化,构建从创意生成到实战验证的完整流程。通过结合WorldQuant回测平台,搭建自动化流水线,详细拆解了因子生成、回测验证与迭代优化的核心模块。文章分享了从初版实现到进阶优化的实践经验,并指出提示词工程与领域知识注入是关键,旨在实现人机智能协作,提升量化策略研发效率。

wdx012345的博客 803

OPENSSL使用方法

预备知识KEY 通常指私钥。CSR 是 Certificate Signing Request 的缩写,即证书签名请求,这不是证书,只是包含申请证书的基本信息。生成证书时要把这个提交给权威的证书颁发机构,颁发机构审核通过之后,再根据这些申请信息生成相应的证书。CRT 即 certificate的缩写,即证书。 X.509 是一种证书格式。对X.509证书来说,认证者总是CA或由CA指定的人,一份...

zxm8513优快云博客 1212

【STM32】 ADC 完全指南:从模拟信号采样量化到五大架构原理

本文系统介绍ADC核心概念与五大主流架构。模拟信号具时间与幅值连续性,需经采样(满足奈奎斯特准则防混叠)、量化(引入±1/2LSB误差,SNR≈6.02N+1.76dB)、编码三步转为数字信号。重点解析Flash(并行高速但受限于比较器数量)、SAR(逐次逼近,低功耗适合MCU如STM32)、双积分(高精度抗工频,用于万用表)、流水线(高速吞吐)及Σ-Δ(高分辨率,靠过采样与噪声整形)五类架构原理、优缺点与应用场景。强调分辨率≠精度,选型本质是速度、精度、功耗与面积的权衡。

专注后端与底层技术,分享实战干货与学习笔记,梦想进入字节跳动,步履不停,热爱不止。 499

cesium 淹没分析

cesium淹没分析

God's asylum的博客 480

热管理系列之八:终局判断 - 浸没式冷却、混合架构与技术路线图

动力电池热管理三条路径的终局判断:液冷极致优化守住基盘,直冷在中高端渗透,浸没式冷却从概念到量产。附2026-2030技术路线图与关键产业信号分析。

weixin_54917114的博客 1154

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

IDEA的使用指南

IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.

零信任架构实战:基于天远运营商三要素详版V即时版构建自动化线上授信身份核验网关

破解线上信贷身份核验痛点:从离散证件图片审查到运营商三要素详版数据穿透直连 在互联网消费金融、小额循环信用贷款以及各类纯线上数字化授信平台的业务演进过程中,移动端进件的身份真实性校验是构筑整体合规风控体系的第一道关键屏障。随着移动互联网的高度普及,个人信贷申请全面向移动端 App、微信小程序以及轻量级 Web 门户迁移,“秒级审批、免抵押、纯线上放款”成为了

2501_94041864的博客 161

廖雪峰Python教程[完整版]

廖雪峰的python教程整理的,已经排好版了,而且还是完整的,适合小白

AI高密度算力推动冷却架构升级,全球数据中心高功率CDU市场CAGR达23.0%

QYResearch调研显示,2025年全球数据中心高功率CDU市场规模大约为2.04亿美元,预计2032年将达到9.97亿美元,2026-2032期间年复合增长率(CAGR)为23.0%。未来几年,本行业具有很大不确定性,本文的2026-2032年的预测数据是基于过去几年的历史发展、行业专家观点、以及本文分析师观点,综合给出的预测。

QYR_11的博客 194

jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】

政务知识库AI架构选型:强合规约束下的架构决策与落地路径

政务知识库是典型的强合规导向场景,架构选型的第一原则是「合规一票否决」:安全优先级高于效果,可控性优先级高于体验,所有技术决策必须先通过等保、密评、信创、数据不出域四大硬性红线校验,再在此基础上优化检索准确率与用户体验。对应部署在互联网政务服务域、政务外网办公域、涉密内网核心域,三域物理隔离,数据仅能通过审批流程单向摆渡,禁止跨网调用模型与流转数据。• 放弃通用文档加载器,基于公文格式标准开发定制化结构化解析器,自动提取文号、标题、发文机关、成文日期、生效日期、密级、主题词等元数据,与分片内容绑定入库。

2401_89363342的博客 369

零信任架构实战:基于天远单人婚姻查询构建自动化智慧住房资格核验网关

破解公租房资格核查痛点:从传统纸质婚姻凭证抽检到权威民政数据穿透直连 在智慧城市公共租赁住房(公租房)、保障性租赁住房以及共有产权房等民生保障工程中,保障房资源的公平精准分配是住房保障管理中台的核心职责。按照现行住房保障准入政策,申请主体的家庭结构直接决定了配租资格准入与面积配给标准:单身家庭申请人通常享有特定的单人保障配额与独立的财产评估标准,要求申请人具

2501_94042197的博客 195

Qt网络编程实战指南:从底层Socket到现代异步架构的选型与避坑

本文梳理Qt网络编程的核心模块与演进路线,对比QTcpSocket与QNetworkAccessManager的使用边界,结合HTTP请求与TCP长连接的完整示例,说明信号槽、内存管理与事件循环的配合方式。重点记录连接池设计、证书校验、线程亲和性等实际开发中的关键决策点,帮助读者在C/S或跨平台项目中建立稳定的网络层基座。

2402_83344867的博客 291

“伪私有化”的技术甄别:模型API外调与本地推理的架构差异

企业采购AI Agent平台时,“支持私有化”几乎成了标配话术。但“私有化”三个字背后,可能藏着一条你看不见的出站链路:管理后台在你的内网,模型推理却调用了外部API。这不是私有化,是“伪私有化”。本文从网络层、进程层、数据层和审计层四个维度,拆解模型API外调与本地推理的架构差异,给出可落地的技术甄别方法,附代码示例、状态机设计和熔断机制。

2501_93684580的博客 108

斯坦福 AI Agent 开发课程指南:从底层架构、工程实践到自主智能体

Agent 开发正在从框架调用走向系统工程。早期学习 Agent,可能只需要掌握 Prompt Engineering、Function Calling,以及 LangChain 等框架。如何设计稳定的任务执行循环。如何管理上下文与长期记忆。如何组织工具、环境和多 Agent 协作。如何保证长时间任务执行的可靠性。如何科学评估 Agent 的效果。如何优化成本、延迟与资源利用。如何持续提升系统能力。因此,

hello! 235

RDIMM、LRDIMM、UDIMM深度对比:寄存器架构、容量上限与平台适配

UDIMM、RDIMM与LRDIMM虽外形相同,但电气架构差异决定其性能与容量上限。UDIMM无缓冲,延迟低但容量受限;RDIMM通过RCD缓冲命令/地址,提升容量;LRDIMM进一步用数据缓冲器(DB)全链路减负,实现超大容量。三者互不兼容,平台适配严格,选型必须“平台先行”,类型错误无法通过降频或混插弥补。核心逻辑:先确认平台支持类型,再优化容量与频率,类型正确才是性能发挥的前提。

JGTX2706的博客 267

蓝牙之通信架构

从应用、主机和控制器的分工入手,讲清 HCI、GAP、GATT、ATT、L2CAP 与安全协议如何配合,并通过一次温度读取理解蓝牙数据的完整传递过程。

2601_96393911的博客 213

Flux 架构:一个单向数据流库是怎么跑起来的

状态只有一份 + 数据单向流 + reducer 是纯函数 + 中间件链可组合 + 视图层声明式绑定。这 30 行就是这套思想的最小完整样本:两次useStore订阅、一次拿链式 dispatch、四个按钮对应四种 action(其中一种是 thunk 形态)。

sun_weitao的博客 113

广州政务信息发布系统信创适配实战:多场景架构选型与踩坑记录-优胜电子

我遇到过叫号系统的消息推送在达梦上延迟从 200ms 涨到 2s 的情况,排查发现是数据库连接池配置在国产环境下需要重新调优。政务大厅的信息发布场景本身不复杂:大厅主屏放叫号和公告,窗口条屏同步状态,走廊屏放指引,户外屏做宣传,会议室屏支持应急插播。建议在正式迁移前,搭一套和目标环境一致的测试平台,把每个场景的业务流程完整跑一遍。信创验收看的是端到端链路,播放盒是国产的但屏幕驱动不兼容,验收时可能卡住。:信创迁移前,把叫号相关的 SQL 在目标数据库上跑一遍压力测试,重点看分页查询和连接池。

Tuotuo_SEO的博客 390

《PCIe + BRAM架构(一):直接把DDR换成BRAM,只有读带宽没变》

本系列用同一块 XC7K325T 板卡、同一条 XDMA 通路,对比四种 PCIe 数据搬运架构:DDR 大缓存、Streaming、BRAM 轻缓存、多通道。本篇讲第三种:BRAM 架构。上一篇《PCIe + DDR架构(二):实测——更改上位机数据处理方式,带宽从1051.4 MB/s 涨到 1926.3 MB/s》

weixin_44017370的博客 370
上一篇: 【毕业设计】基于 Vue 技术的轻量化线上投票评选系统的设计与实现 基于 B/S 架构的在线民主投票系统(源码+文档+远程调试,全bao定制等)
下一篇: 【毕业设计】基于 Java Web 的街道社区消防知识与设备管理系统的设计与实现(源码+文档+远程调试,全bao定制等)
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值