大学生网络行为分析系统(开题报告+程序系统+万字论文+代码讲解+PPT实战项目指导)

java毕业设计企业知识产权管理系统(Springboot+mysql+jdk1.8+maven3.39) 这样,前端Vue.js和后端Spring Boot框架的接口紧密协作,而MySQL数据库则作为数据存储和管理的核心,确保了整个系统的数据一致性和高效处理。总之,开发一个企业知识产权管理系统对于促进企业知识产权管理的现代化、提升企业的创新能力和市场竞争力以及满足现代企业管理需求都具有显著的意义。同时,该毕业设计题目也为学生提供了一个将所学理论知识应用于实践的机会,有助于学生加深对知识产权管理流程和网站开发的理解,为其未来的职业生涯积累宝贵的经验。而数据库的合理设计则是确保数据读写效率和网站性能的关键。 阅读详情

友善提示

支持JAVA、Python、大数据专业、小程序、PHP、APP、ASP.NET、Node.js、Vue、数据分析、可视化、推荐系统等各类系统定做,您出题目,我们按需求定做。或者我们出相关的选题,并定做系统都支持…

博主简介

作者简介:Java领域优质创作者、优快云博客专家 、优快云内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验,被多个学校常年聘为校外企业导师,指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导,有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作
主要内容:Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等
业务范围:免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路等。
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系统实际运行效果图

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可行性分析

可行性分析是每开发一个项目必不可少的一部分,可行性分析可以直接影响一个系统的存活问题,针对开发意义进行分析,还有就是是否可以通过所开发的系统来弥补传统手工统计模式的不足,是否能够更好的解决阿博图书馆管理系统存在的问题等,通过对该阿博图书馆管理系统的开发设计,不仅能够逐步减少工作人员的工作量,而且还可以进行高效工作和管理。所以该系统的开发实现了最大的意义和价值,在系统完成后,利益是否大过于成本,是否能够达到预期效果,这些方面都要进行可行性分析,再通过分析之后,就可以决定是否开发此系统。该阿博图书馆管理系统的开发设计中,以下几点进行了可行性分析:技术可行性:通过Java技术的采用,由于该技术不断成熟,所以使用该技术设计阿博图书馆管理系统是具有可行性的。经济可行性:在开发过程中,系统完成后的利益是否大过于开发成本。操作可行性:阿博图书馆管理系统的开发设计中,方便用户的可操作性和实用性。

系统测试

系统测试是软件开发生命周期中的一个关键阶段,旨在验证整个软件系统在集成后是否满足最初的设计要求和预期功能。它是软件测试中最全面的一种测试类型,涵盖了系统的各个方面,包括功能、性能、安全性、可靠性等。

系统测试的目的

系统测试的目的是在软件开发生命周期的后期阶段,对整个系统进行全面的评估,以确保它符合预期的需求和质量标准。具体来说,系统测试的目的包括以下几个方面:1. 验证功能完整性,系统测试的主要目标是验证系统的所有功能是否按预期工作。这包括检查每个功能模块、各模块之间的交互、输入输出的处理、以及用户界面的响应,以确保系统在功能上符合需求规格说明书的要求。2. 发现缺陷,系统测试通过模拟各种使用场景和操作,发现系统中的潜在缺陷和错误。这些缺陷可能包括功能性问题、性能问题、兼容性问题、或者安全漏洞。通过系统测试,能够在软件发布前发现和修复这些问题,避免在生产环境中出现重大故障。3. 确保系统集成,系统测试验证各个模块和子系统在集成后的整体表现。即使各个模块在单元测试和集成测试中表现正常,系统测试仍然需要确保这些模块在整个系统环境中的协同工作没有问题。

系统功能测试

系统功能测试是系统测试的一部分,主要关注验证软件系统的功能是否符合需求规格说明书中的描述。其目的是确保系统的每个功能模块、组件和子系统都能够按照预期执行,并且各个功能模块之间的交互正确无误。

输入数据预期结果实际结果结果分析
用户名:guanliyuan 密码:123456 验证码:正确输入登入系统成功登入系统和估算结果一样
用户名:guanliyuan 密码:111111 验证码:正确输入密码错误密码错误,请重新输入密码和估算结果一样
用户名:guanliyuan 密码:123456 验证码:错误输入验证码错误验证码信息错误和估算结果一样
用户名:空 密码:123456 验证码:正确输入用户名必填请输入用户名和估算结果一样
用户名:guanliyuan 密码:空 验证码:正确输入密码错误密码错误,请重新输入密码和估算结果一样

用户管理功能测试方案:用户管理主要有添加、编辑、删除、查找用户功能。添加用户时,必填项不填,检验系统是否有非空检验;添加已有的用户信息,检验是否提示用户名已被使用;删除用户信息,系统将检验是否进行此操作;更改用户信息,更改用户信息后页面是否可以展示出来。用户管理测试用例如下表所示。

输入数据预期结果实际结果结果分析
填入用户基本信息添加成功,在用户列表中显示该用户出现在在列表中和估算结果一样
修改用户信息编辑成功,修改信息成功被修改用户信息被修改和估算结果一样
选中删除用户系统询问是否删除用户,确认后用户被删除系统询问是否删除用户,确认后查找不到用户信息和估算结果一样
添加用户时不填用户名提示用户名不能为空提示用户名不能为空和估算结果一样
填入已有用户名添加失败,提示用户名重复添加失败,提示用户名重复和估算结果一样

数据库表设计(供参考)

1. 用户表(t_user)

  • 描述: 存储用户的基本信息
  • 字段:
    字段名数据类型主键是否为空描述
    user_idBIGINT是否用户ID(唯一标识)
    usernameVARCHAR(50)否否用户名
    passwordVARCHAR(255)否否密码
    emailVARCHAR(100)否否邮箱
    phoneVARCHAR(20)否是电话号码
    statusTINYINT否否状态(0-禁用,1-启用)
    create_timeDATETIME否否创建时间
    update_timeDATETIME否否更新时间

2. 角色表(t_role)

  • 描述: 存储角色信息
  • 字段:
    字段名数据类型主键是否为空描述
    role_idBIGINT是否角色ID(唯一标识)
    role_nameVARCHAR(50)否否角色名称
    descriptionVARCHAR(255)否是角色描述
    create_timeDATETIME否否创建时间
    update_timeDATETIME否否更新时间

核心代码展示


/**
 * 商家
 * 后端接口
 * @author
 * @email
*/
@RestController
@Controller
@RequestMapping("/shangjia")
public class ShangjiaController {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ShangjiaController.class);

    @Autowired
    private ShangjiaService shangjiaService;


    @Autowired
    private TokenService tokenService;
    @Autowired
    private DictionaryService dictionaryService;

    //级联表service

    @Autowired
    private YonghuService yonghuService;


   
    /**
    * 后端修改
    */
    @RequestMapping("/update")
    public R update(@RequestBody ShangjiaEntity shangjia, HttpServletRequest request){
        logger.debug("update方法:,,Controller:{},,shangjia:{}",this.getClass().getName(),shangjia.toString());

        String role = String.valueOf(request.getSession().getAttribute("role"));
//        if(false)
//            return R.error(511,"永远不会进入");
        //根据字段查询是否有相同数据
        Wrapper<ShangjiaEntity> queryWrapper = new EntityWrapper<ShangjiaEntity>()
            .notIn("id",shangjia.getId())
            .andNew()
            .eq("username", shangjia.getUsername())
            .or()
            .eq("shangjia_phone", shangjia.getShangjiaPhone())
            .andNew()
            .eq("shangjia_delete", 1)
            ;

        logger.info("sql语句:"+queryWrapper.getSqlSegment());
        ShangjiaEntity shangjiaEntity = shangjiaService.selectOne(queryWrapper);
        if("".equals(shangjia.getShangjiaPhoto()) || "null".equals(shangjia.getShangjiaPhoto())){
                shangjia.setShangjiaPhoto(null);
        }
        if(shangjiaEntity==null){
            shangjiaService.updateById(shangjia);//根据id更新
            return R.ok();
        }else {
            return R.error(511,"账户或者联系方式已经被使用");
        }
    }


    /**
    * 审核
    */
    @RequestMapping("/shenhe")
    public R shenhe(@RequestBody ShangjiaEntity shangjia, HttpServletRequest request){
        logger.debug("shenhe方法:,,Controller:{},,shangjia:{}",this.getClass().getName(),shangjia.toString());

//        if(shangjia.getShangjiaYesnoTypes() == 2){//通过
//            shangjia.setShangjiaTypes();
//        }else if(shangjia.getShangjiaYesnoTypes() == 3){//拒绝
//            shangjia.setShangjiaTypes();
//        }
        shangjia.setShangjiaShenheTime(new Date());//审核时间
        shangjiaService.updateById(shangjia);//审核
        return R.ok();
    }

    /**
    * 删除
    */
    @RequestMapping("/delete")
    public R delete(@RequestBody Integer[] ids){
        logger.debug("delete:,,Controller:{},,ids:{}",this.getClass().getName(),ids.toString());
        ArrayList<ShangjiaEntity> list = new ArrayList<>();
        for(Integer id:ids){
            ShangjiaEntity shangjiaEntity = new ShangjiaEntity();
            shangjiaEntity.setId(id);
            shangjiaEntity.setShangjiaDelete(2);
            list.add(shangjiaEntity);
        }
        if(list != null && list.size() >0){
            shangjiaService.updateBatchById(list);
        }
        return R.ok();
    }


   

    /**
    * 登录
    */
    @IgnoreAuth
    @RequestMapping(value = "/login")
    public R login(String username, String password, String captcha, HttpServletRequest request) {
        ShangjiaEntity shangjia = shangjiaService.selectOne(new EntityWrapper<ShangjiaEntity>().eq("username", username));
        if(shangjia==null || !shangjia.getPassword().equals(password))
            return R.error("账号或密码不正确");
        else if(shangjia.getShangjiaDelete() != 1)
            return R.error("账户已被删除");
        else if(shangjia.getShangjiaYesnoTypes() == 1)
            return R.error("请等待审核结果");
        else if(shangjia.getShangjiaYesnoTypes() == 3)
            return R.error("账户审核已被拒绝,有疑问请联系服务人员");
        //  // 获取监听器中的字典表
        String token = tokenService.generateToken(shangjia.getId(),username, "shangjia", "商家");
        R r = R.ok();
        r.put("token", token);
        r.put("role","商家");
        r.put("username",shangjia.getShangjiaName());
        r.put("tableName","shangjia");
        r.put("userId",shangjia.getId());
        return r;
    }

    /**
    * 注册
    */
    @IgnoreAuth
    @PostMapping(value = "/register")
    public R register(@RequestBody ShangjiaEntity shangjia){
//    	ValidatorUtils.validateEntity(user);
        Wrapper<ShangjiaEntity> queryWrapper = new EntityWrapper<ShangjiaEntity>()
            .eq("username", shangjia.getUsername())
            .or()
            .eq("shangjia_phone", shangjia.getShangjiaPhone())
            .andNew()
            .eq("shangjia_delete", 1)
            ;
        ShangjiaEntity shangjiaEntity = shangjiaService.selectOne(queryWrapper);
        if(shangjiaEntity != null)
            return R.error("账户或者联系方式已经被使用");
        shangjia.setShangjiaXingjiTypes(1);
        shangjia.setNewMoney(0.0);
        shangjia.setShangjiaYesnoTypes(1);
        shangjia.setShangjiaDelete(1);
        shangjia.setCreateTime(new Date());
        shangjiaService.insert(shangjia);
        return R.ok();
    }

    /**
     * 重置密码
     */
    @GetMapping(value = "/resetPassword")
    public R resetPassword(Integer  id){
        ShangjiaEntity shangjia = new ShangjiaEntity();
        shangjia.setPassword("123456");
        shangjia.setId(id);
        shangjiaService.updateById(shangjia);
        return R.ok();
    }


    /**
     * 忘记密码
     */
    @IgnoreAuth
    @RequestMapping(value = "/resetPass")
    public R resetPass(String username, HttpServletRequest request) {
        ShangjiaEntity shangjia = shangjiaService.selectOne(new EntityWrapper<ShangjiaEntity>().eq("username", username));
        if(shangjia!=null){
            shangjia.setPassword("123456");
            boolean b = shangjiaService.updateById(shangjia);
            if(!b){
               return R.error();
            }
        }else{
           return R.error("账号不存在");
        }
        return R.ok();
    }


    /**
    * 获取用户的session用户信息
    */
    @RequestMapping("/session")
    public R getCurrShangjia(HttpServletRequest request){
        Integer id = (Integer)request.getSession().getAttribute("userId");
        ShangjiaEntity shangjia = shangjiaService.selectById(id);
        if(shangjia !=null){
            //entity转view
            ShangjiaView view = new ShangjiaView();
            BeanUtils.copyProperties( shangjia , view );//把实体数据重构到view中

            //修改对应字典表字段
            dictionaryService.dictionaryConvert(view, request);
            return R.ok().put("data", view);
        }else {
            return R.error(511,"查不到数据");
        }
    }


    /**
    * 退出
    */
    @GetMapping(value = "logout")
    public R logout(HttpServletRequest request) {
        request.getSession().invalidate();
        return R.ok("退出成功");
    }
}

数据库脚本

CREATE TABLE `yonghu` (
  `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
  `addtime` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
  `yonghuming` varchar(200) NOT NULL COMMENT '用户名',
  `mima` varchar(200) NOT NULL COMMENT '密码',
  `xingming` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
  `xingbie` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '性别',
  `touxiang` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '头像',
  `shouji` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '手机',
  `shenfenzheng` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '身份证',
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `yonghuming` (`yonghuming`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1616222324596 DEFAULT CHARSET=utf8mb3 COMMENT='用户';
CREATE TABLE `messages` (
  `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
  `addtime` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
  `userid` bigint NOT NULL COMMENT '留言人id',
  `username` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '用户名',
  `content` longtext NOT NULL COMMENT '留言内容',
  `reply` longtext COMMENT '回复内容',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1616222424131 DEFAULT CHARSET=utf8mb3 COMMENT='留言板';
CREATE TABLE `token` (
  `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
  `userid` bigint NOT NULL COMMENT '用户id',
  `username` varchar(100) NOT NULL COMMENT '用户名',
  `tablename` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '表名',
  `role` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '角色',
  `token` varchar(200) NOT NULL COMMENT '密码',
  `addtime` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '新增时间',
  `expiratedtime` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '过期时间',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8mb3 COMMENT='token表';

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本文深入探讨了将FOC+SVPWM控制方案从星形接法永磁同步电机移植到三角形接法时遇到的核心挑战。文章重点解析了由绕组连接方式差异导致的30度相位偏移问题,并详细阐述了如何为此重构扇区判断逻辑、矢量作用时间计算以及电流采样变换,为工程师提供了从理论到实践的完整移植指南。

ujm5678901的博客 546

计算机毕业设计Node.js小区物业管理系统(源码+程序+LW+远程调试)

房屋状况管理,在房屋状况管理页面可以对索引、居民账号、居民姓名、联系电话、身份证、单元号、房屋类型、详细地址、结构、交房时间、房屋状况、上报时间等内容进行详情、修改或删除等操作,如图5-5所示。房屋状况管理,在房屋状况管理页面可以对索引、居民账号、居民姓名、联系电话、身份证、单元号、房屋类型、详细地址、结构、交房时间、房屋状况、上报时间等内容进行详情等操作,如图5-13所示。4.硬件环境:windows 7/8/10 1G内存以上;或者 Mac OS;1.运行环境:最好是Nodejs。

nodejs毕设程序源码 325

AI与运筹学赋能:混合动力公交调度优化算法实战解析

组合优化是运筹学与计算机科学交叉的核心领域,旨在从海量可行方案中寻找最优解,其原理在于通过定义目标函数与约束条件,将复杂现实问题转化为可计算的数学模型。该技术的核心价值在于解决资源受限下的高效分配问题,广泛应用于物流、交通、生产调度等场景。在智慧交通领域,混合动力公交车辆调度正是一个典型的组合优化问题,涉及车辆、班次、充电桩等多重资源与时空约束。本文聚焦于通过贪婪启发式与模拟退火元启发式算法,求解大规模公交网络下的车辆调度与能耗优化方案,旨在实现总能源成本最小化。其中,模拟退火算法通过引入概率性接受劣解的策

weixin_42497762的博客 406

荔枝派Nano内核编译

上文编译好uboot之后,想刷内核和根文件系统进去。其实官方的网盘里面,已经有打包好的系统镜像,包含所有的东西,可以直接烧录进flash或者TF卡,但是都是基于winbond芯片的,国产的xt25f128b刷进去妥妥的。所以没办法,只能自己再动手重新编译内核了。(PS:搞的我都想直接买一片w25q128换上了,有点麻烦,希望官方直接涨价或者出两版就行,不然对新手不友好啊)

木子点灯的博客 549

【附源码】Java计算机毕业设计小区物业管理系统论文(程序+LW+部署)

所有的数据可以在数据库中产时间的进行存储,方便用户的使用。管理员登录进入小区物业管理系统之后,就可以对所有的信息进行查看,可以查看到个人中心、业主管理、小区公告管理、楼栋信息管理、安保信息管理、业主投诉管理、业主报修管理、车位信息管理、投诉处理管理、报修处理管理、缴费信息管理等,并且还可以对其进行相应的操作管理,如图5-2所示。业主报修管理,在业主报修管理页面中可以对报修名称、报修类型、图片、报修内容、报修日期、业主号、业主姓名、楼房号等信息进行报修处理、查看、修改或删除等操作,如图5-8所示。

wek106的博客 484

基于Spring Boot的中医食疗平台(源码+LW+讲解和调试)

👑本项目是一个基于✅✅的中医食疗✅✅平台旨在结合传统中医理论与现代科技,为用户提供个性化的食疗方案。该平台通过分析用户的健康状况和体质特征,推荐相应的食谱和养生建议。系统集成了丰富的中医药材和食材数据库,用户可以轻松查询食材的功效和适用病症。此外,平台还支持在线社区,用户可以分享经验和食疗心得,促进健康生活方式的传播。借助Spring Boot的高效开发能力,项目具备良好的扩展性和性能,助力推动中医文化的传承与发展。

leealan的博客 931

NTscan扫描工具

ntscan是一个扫描器,可以扫描没有密码和弱密码的共享,先到配置文件中填写猜测的用户名和密码,扫描过程中右侧出现的是扫描日志。

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")

(java毕业设计源码)基于java智慧小区物业管理系统源码

本系统采用java和mysql数据库开发的BS架构系统,本系统分为业主和物业管理员两个角色,在用户子系统中,使用者通过账号密码(用户)登入系统,进入主页,通过主页链接,进入小区服务,小区公告,信息查询,系统功能四个功能模块,在模块内可以完成报修,查看公告,查询房产相关信息,修改密码,退出系统等功能。在管理员子系统中,使用者通过帐号密码(管理员)登入系统,进入主页,通过主页链接进入管理员信息管理,物业管理,报修管理,保卫绿化,公告管理,系统功能六个功能模块。...

qq_28059693的博客 3890

jre9下载 jdk9

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

小区物业管理系统

基于springboot+vue的前后端分离物业管理系统

weixin_43654123的博客 1523

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

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