电影票房爬取及分析系统 (开题报告+程序系统+万字论文+代码讲解+PPT实战项目指导)

3天干完6个月的活,Claude把模型搬上AMD 一条挺刺激的消息:Anthropic 给投资人的材料里有一张幻灯片,写着它的 Claude Mythos Preview 只花了大约​,就摸清了怎么让另一个 Claude 模型在 AMD 的 MI355X 上跑起来。同一处还写了个对照数字:过去给一块新芯片做推理适配,通常要几十名工程师、​。3 天对 6 个月,这个比值太扎眼,当天中文互联网上就冒出一堆「英伟达的护城河塌了」的说法。我把能翻到的材料都翻了一遍,越看越觉得,塌掉的那一小块是真的,可塌的位置和很多人想的不一样。 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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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")

两张表合并之后,行数悄悄多了一倍

pandas merge 行数异常膨胀源于右表键不唯一,导致数据静默复制。实测显示,未聚合的右表(756行)与左表合并后行数增至504行,合计膨胀3.5倍,但无报错。validate 参数仅在检查键唯一性时有效,one_to_one 和 many_to_one 可拦截问题,但需结合 duplicated() 前置检查。正确做法为先按键聚合右表,再合并,避免重复。建议合并前后核对行数、合计,并使用 indicator=True 排查匹配情况,确保数据一致性。

patrickstar231的博客 240

蓝牙模块HM-10手册

蓝牙模块HM-10手册,该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。

蓝桥杯·全国青少年信息素养大赛·电子学会Python/C++考级 备考:莫队算法离线区间查询详解

备赛进行时:第十八届蓝桥杯软件赛报名已于 2026-10-08 10:00 开启、12-18 14:00 截止,省赛定在 2027-04-10(C/C++·Python 程序设计 9:00–13:00);中国电子学会 2026 年 12 月软件编程(C/C++ 一级至十级、Python 一级至六级)考级报名 9/23–12/2 16:00、统考 12-12;全国青少年信息素养大赛 2026—2027 赛季算法应用主题赛也已进入复盘练兵窗口。

IT_Scratch的博客 175

ssm框架搭建

这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目,保存在这里方便以后使用直接下载

Statistics and Machine Learning Toolbox

Statistics and Machine Learning Toolbox(带书签),MATLAB统计学习工具

智慧农业实战:育秧车间秧盘计数与苗情分级的Python实现

首先,建立统一的数据结构,保存每盘秧苗的编号、批次、覆盖度、叶色得分和播种天数。A = "壮苗"B = "合格苗"C = "弱苗"@dataclassdays: int。

荆棘鸟智能的博客 132

我用 200 行代码写了个“代码屎山检测器“,扫完公司的老项目后我沉默了

这个工具不能帮你把屎山铲平,但至少能让你知道自己面对的是多大的山,也能在代码评审时用数据说话——“这个 PR 把圈复杂度从 12 推到了 18,能不能拆一下?毕竟,不能量化的东西,就没法改进。

xixiaoyunya的博客 253

Java Arrays.asList 常见坑详解|UnsupportedOperationException、数组联动、基本类型 bug

解析 Arrays.asList 常见开发陷阱,演示 UnsupportedOperationException、底层数组引用共享、基本类型数组问题,区分 Arrays 内部 ArrayList 与 java.util.ArrayList,给出数组转 List 的各种场景正确代码。

weixin_42617033的博客 503

【每天一个 Python 小案例29】Python 实现商品购物车

本篇实现一个购物车:商品目录、加入商品、修改数量、移除商品、查看小计、计算满减与 VIP 折扣、结算扣库存。核心设计是"目录与购物车分离"——目录存商品主数据,购物车只存 {商品编号: 数量};金额一律用 Decimal 并做 ROUND_HALF_UP 舍入。折扣部分讲清阶梯满减的匹配顺序(阈值从高到低、命中即停)与叠加顺序(先满减、后打折),并用一次完整结算演示 706 元如何变成 613.70 元。

xinjiyaya的博客 218

【随笔】KV缓存量化:省下的显存,要付出多少数值误差

用可运行量化器解释位宽、比例信息、分组和离群值的关系,核算KV缓存实际载荷,并给出Transformers配置与容量、延迟、质量验收方法。

code2cat的博客 472

Spring Boot 自动配置原理

Spring Boot 自动配置由 @EnableAutoConfiguration 导入选择器,读取 jar 中 .imports 候选清单,经去重、排序、排除后逐类做条件判断,通过才注册 Bean。延迟导入让用户 Bean 优先,@ConditionalOnMissingBean 使默认配置让位。失效时查清单和 Negative matches。

2401_89855466的博客 394

Python的字典

Python字典是存储键值对的数据结构,通过键(key)快速查找对应的值(value)。可使用{}定义,支持增删改查操作:通过dict[key]查询或修改值,get()方法安全获取并设置默认值,del dict[key]删除键值对,keys()、values()和items()用于遍历。items()结合双变量循环可高效遍历所有键值对,提升代码可读性与灵活性。

qq_43010954的博客 199

【AI 开发从入门到进阶 · 09】RAG 实战:用 Embedding + FAISS 从零搭建本地知识库问答(含切分、重排与幻觉控制)

本文系统讲解RAG(检索增强生成)的实现与优化,从为何选择RAG而非提示工程或微调出发,完整演示一条可运行的中文RAG链路:文档加载、递归切分、向量化、FAISS索引构建、混合检索与Prompt生成。重点剖析五大关键环节——切分策略、Embedding选型、混合检索、重排(Rerank)及幻觉控制,并强调分模块评估的重要性。附常见问题排查与生产实践建议,为构建高效、可信的企业知识问答系统提供完整指南。

信息安全领域优质创作者|操作系统领域专家 81

基于深度学习的工业表面缺陷检测系统-毕业设计

只用正常样本训练的工业表面缺陷检测系统:15 类工业品、5354 张图、73 种缺陷。PatchCore-lite 图像级 AUROC 0.896、像素级 0.951,单张 CPU 推理 115 毫秒;附 PaDiM 与整图基线对照,含 Django 系统、论文与使用文档。

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