小结(多图预警)

现在是2016年10月12日20:50:05,停课已经四天半了。总的来说,这次停课比去年认真不少,当然也累不少。怎么说呢。今年停课也是顶着很大的压力,毕竟高三了,到了最紧张的时候,一个多月不学文化课,肯定一轮复习会爆炸。。。但是我并不后悔我做的这个决定。
记得黄学长博客有一句话说的很有道理:自己选的路,跪着也要走完。的确,很多人不理解,明明高三了,已经有个二等奖,为什么还要赌这么大,甚至拿未来做赌注。但是我还是想拼一把,为自己的未来拼一把,哪怕成功的几率微乎其微,但是仍然有成功的几率,不是吗?为什么不为这微乎其微但是存在的成功几率付出100%甚至200%的努力呢??!
距离NOIP2016还有38天!fighting! 语死早,求轻喷。
(附上这几天的刷题记录)!

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内容概要:文章以“智能网页数据标注工具”为例,深入探讨了谷歌浏览器扩展在毕业设计中的实战应用。通过开发具备实体识别、情感分类等功能的浏览器扩展,学生能够融合前端开发、自然语言处理(NLP)、本地存储与模型推理等技术,实现高效的网页数据标注系统。文中详细解析了扩展的技术架构,涵盖Manifest V3配置、内容脚本与Service Worker协作、TensorFlow.js模型在浏览器端的轻量化部署与推理流程,并提供了核心代码实现,包括文本选择、标注工具栏动态生成、高亮显示及模型预测功能。同时展望了模态标注、主动学习与边缘计算协同等未来发展方向。; 适合人群:具备前端开发基础、熟悉JavaScript和浏览器机制,有一定AI模型应用经验的计算机相关专业本科生或研究生,尤其适合将浏览器扩展与人工智能结合进行毕业设计的学生。; 使用场景及目标:①掌握浏览器扩展开发全流程,理解内容脚本、Service Worker与弹出页的通信机制;②实现在浏览器端运行轻量级AI模型(如NER、情感分析)的技术方案;③构建可用于真实场景的数据标注工具,提升标注效率并探索主动学习、协同标注等智能化功能。; 阅读建议:建议结合代码实例搭建开发环境,逐步实现标注功能并集成本地模型推理。重点关注模型轻量化、内存管理与DOM操作的稳定性,在实践中理解浏览器扩展的安全机制与性能优化策略。
基于Gin+GORM+Casbin+Vue.js的权限管理系统是一个采用前后端分离架构的企业级权限管理解决方案,专为软件工程和计算机科学专业的毕业设计项目开发。该系统基于Go语言构建后端服务,结合Vue.js前端框架,实现了完整的权限控制和管理功能,适用于各类需要精细化权限管理的应用场景。 系统后端采用Gin作为Web框架,提供高性能的HTTP服务;使用GORM作为ORM框架,简化数据库操作;集成Casbin实现灵活的权限控制模型。前端基于vue-element-admin模板开发,提供现代化的用户界面和交互体验。系统采用分层架构和模块化设计,确保代码的可维护性和可扩展性。 主要功能包括用户管理、角色管理、权限管理、菜单管理、操作日志等核心模块。用户管理模块支持用户信息的增删改查和状态管理;角色管理模块允许定义不同角色并分配相应权限;权限管理模块基于Casbin实现细粒度的访问控制;菜单管理模块动态生成前端导航菜单;操作日志模块记录系统关键操作,便于审计和追踪。 技术栈方面,后端使用Go语言开发,结合Gin、GORM、Casbin等成熟框架;前端使用Vue.js、Element UI等现代前端技术;数据库支持MySQL、PostgreSQL等主流关系型数据库;采用RESTful API设计规范,确保前后端通信的标准化。系统还应用了单例模式、工厂模式、依赖注入等设计模式,提升代码质量和可测试性。 该权限管理系统适用于企业管理系统、内部办公平台、租户SaaS应用等需要复杂权限控制的场景。作为毕业设计项目,它提供了完整的源码和论文文档,帮助学生深入理解前后端分离架构、权限控制原理、现代Web开发技术等关键知识点。系统设计规范,代码结构清晰,注释完整,非常适合作为计算机相关专业的毕业设计参考或实际项目开发的基础框架。 资源包含完整的系统源码、数据库设计文档、部署说明和毕
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了克里金(Kriging)模型与目标遗传算法(NSGA-II)相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合。通过构建克里金代理模型近似复杂的目标函数,有效降低了计算成本,并利用NSGA-II算法进行目标优化,实现了在个相互冲突的目标之间寻找帕累托最优解。文中详细阐述了克里金模型的构建过程、超参数估计方法以及与NSGA-II算法的集成方式,最后通过Matlab代码实现该方法,并应用于实际案例中验证其有效性。; 适合人群:具备一定数学建模和优化理论基础,熟悉Matlab编程,从事工程优化、数据分析或相关领域研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①解决高维、非线性、计算代价高昂的目标优化问题;②在缺乏显式函数表达式的仿真或实验系统中,利用代理模型加速优化进程;③获取最优性能指标(因变量)的同时确定对应的最佳设计参数(自变量组合)。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码,深入理解克里金模型的构造与交叉验证方法,掌握NSGA-II算法的关键操作,如非支配排序和拥挤距离计算,并通过实际案例调试程序,加深对代理模型辅助优化流程的整体把握。
<think>嗯,用户想了解用Java和SpringBoot开发农业行情测报系统的前期准备工作。首先,我需要确定用户可能需要的技术栈,毕竟SpringBoot通常会和MyBatis、Redis这些技术一起用,像他们提到的引用里也有提到。然后,系统需求分析是关键,农业行情系统可能需要数据采集、分析、可视化这些模块,可能还需要考虑用户权限管理。 接下来是技术选型,除了SpringBoot,数据库方面可能选MySQL或者PostgreSQL,缓存用Redis,消息队列可能用RabbitMQ或者Kafka处理异步任务。前端方面,用户可能用Vue或React,但用户的问题主要是后端,所以可能需要强调后端的技术组合。 环境搭建部分,Java版本要确认,比如JDK11或17,Maven或Gradle作为构建工具。然后SpringBoot的初始化,可能需要用Spring Initializr来生成项目骨架,集成MyBatis和Redis的配置。 基础设施方面,数据库设计要考虑农业数据的结构,比如行情数据可能有时间、地区、价格等字段。缓存设计用于高频访问的数据,比如常用查询结果。消息队列用于异步处理数据采集任务,避免阻塞主流程。 安全方面,Spring Security或Shiro来做认证授权,数据加密传输比如HTTPS,防止XSS和SQL注入攻击。 项目管理部分,模块划分,比如用户模块、数据采集、分析、可视化模块。开发规范需要统一,比如代码风格、日志处理。任务管理工具比如Jira或Teambition,持续集成可能需要Jenkins或者GitHub Actions。 风险方面,数据采集可能不稳定,需要备用方案;技术难点比如大数据处理,可能需要引入Hadoop或Spark;需求变更频繁的话,得用敏捷开发应对。 测试与部署,单元测试用JUnit,性能测试用JMeter。部署的话,可能需要Nginx做反向代理,Docker容器化,监控用Prometheus和Grafana。 用户可能还关心如何具体整合这些技术,比如MyBatis的配置步骤,或者Redis的缓存策略。此外,农业数据的特殊性,比如如何处理大量时间序列数据,可能需要数据库优化,比如分表或索引策略。还有是否涉及第三方数据接口,比如天气数据或市场数据,需要考虑接口调用的稳定性和数据格式解析。 可能用户没有明确提到的点,比如数据存储的安全性,备份策略,或者合规性问题,比如农业数据的相关法规。这些也需要在前期规划中考虑进去。 总之,需要从技术选型、环境搭建、基础设施、安全、项目管理、风险、测试部署等个方面来组织回答,确保覆盖全面,同时结合农业系统的特点给出具体建议。</think>### 使用 Java 和 SpringBoot 开发农业行情测报系统的前期准备与规划总结 #### 1. **需求分析与系统设计** - **核心需求梳理** 明确系统目标,例如:实时采集农产品价格数据、行情趋势预测、可视化报表生成、用户权限管理等[^1]。需定义数据来源(如政府公开数据、市场监测接口)、功能模块划分(数据采集、分析、预警、展示)。 - **技术需求映射** 将业务需求转化为技术需求,例如: - 高并发数据采集 → 使用消息队列(如RabbitMQ/Kafka)异步处理 - 实时数据分析 → 集成Spark或Flink流式计算框架 - 数据可视化 → 结合ECharts或Highcharts前端库 #### 2. **技术选型与工具链搭建** - **后端技术栈** - 基础框架:SpringBoot 2.7+(简化配置) - 数据持久化:MyBatis-Plus(增强CRUD效率)+ MySQL/PostgreSQL(关系型数据库) - 缓存层:Redis(高频数据缓存) - 消息队列:RabbitMQ(削峰填谷) - 安全框架:Spring Security + JWT(接口鉴权) - **开发工具链** - IDE:IntelliJ IDEA(集成SpringBoot开发插件) - 依赖管理:Maven/Gradle - 版本控制:Git + GitLab/GitHub #### 3. **基础设施准备** - **开发环境标准化** - JDK版本:统一使用JDK 11或17(LTS版本) - 数据库初始化:通过Flyway/Liquibase管理表结构变更 - 容器化支持:Docker(本地环境与生产环境一致性保障) - **第三方服务对接** - 数据源API:农业农村部公开接口、第三方农业数据平台 - 地服务:集成高德/百度地API(产区分布可视化) #### 4. **架构设计与规范制定** - **分层架构示例** ``` ├── 数据接入层(Flume/Logstash) ├── 业务逻辑层(SpringBoot + 微服务模块) ├── 数据存储层(MySQL + Redis + Elasticsearch) └── 展示层(Vue/React + ECharts) ``` - **编码规范** - 统一DTO/VO/POJO对象转换规范 - 日志分级处理(SLF4J + Logback) - 接口文档自动化(Swagger/OpenAPI 3.0) #### 5. **风险管理与预案** - **典型风险应对** - 数据采集延迟:线程爬虫+断点续传机制 - 预测算法误差:预留人工修正入口+A/B测试 - 部署环境差异:通过Jenkins Pipeline实现CI/CD标准化
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