高校题库管理系统 (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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系统演示录像

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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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weixin_44184852的博客 1866

基于Springboot的数字科技风险报告管理系统+文档

近年来,科技飞速发展,在经济全球化的背景之下,互联网技术将进一步提高社会综合发展的效率和速度,互联网技术也会涉及到各个领域,而数字科技风险报告管理系统在网络背景下有着无法忽视的作用。信息管理系统的开发是一个不断优化的过程,随着网络数据时代的到来,信息管理系统与计算机的集成成为必然。 本次将以数字科技风险报告管理方面为切入点,论述了数字科技风险报告管理的意义和内容,以此展开对数字科技风险报告的开发与建设的详细分析。从数据挖掘的角度出发,了解信息管理系统的作用,对数字科技风险报告的过程以及用处进行更深一步的研

无边热爱,来日方长 1335

TMS320F28377D双核开发例程 - DSP开发

首先,我们需要创建一个新的工程来进行开发。然后,选择适当的目标设备为TMS320F28377D,并设置工程的名称和存储位置。在上面的代码中,我们定义了一个128个元素的输入数组和输出数组。然后,我们使用一个简单的数字信号处理算法,将输入数组中的每个元素平方,并将结果存储到输出数组中。这个芯片的双核架构提供了更高的计算能力和灵活性,使得数字信号处理的开发更加高效和可靠。希望本文对您有所帮助!当应用程序在TMS320F28377D芯片上运行时,它将对输入数组中的每个元素进行平方运算,并将结果打印出来。

IfllUnity的博客 2517

Probability and Statistics - 4th edition

Probability and Statistics - 4th edition

基于SSM高校运动会管理系统+文档

使用旧方法对高校运动会管理系统的信息进行系统化管理已经不再让人们信赖了,把现在的网络信息技术运用在高校运动会管理系统的管理上面可以解决许多信息管理上面的难题,比如处理数据时间很长,数据存在错误不能及时纠正等问题。这次开发的高校运动会管理系统对裁判管理、字典管理、工作安排信息管理、开闭幕式信息管理、老师管理、老师项目管理、老师项目报名管理、赛事编排信息管理、学生管理、学生项目管理、学生项目报名管理、院系管理、管理员管理等进行集中化处理。经过前面自己查阅的网络知识,加上自己在学校课堂上学习的知识,决定开发系统选

无边热爱,来日方长 1130

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

【计算机毕业设计】高校教务系统小程序

互联网发展至今,无论是其理论还是技术都已经成熟,而且它广泛参与在社会中的方方面面。它让信息都可以通过网络传播,搭配信息管理工具可以很好地为人们提供服务。针对高校教师成果信息管理混乱,出错率高,信息安全性差,劳动强度大,费时费力等问题,采用基于web的高校教务管理系统可以有效管理,使信息管理能够更加科学和规范。 基于web的高校教务管理系统使用Java语言进行编码,使用Mysql创建数据表保存本系统产生的数据。系统可以提供信息显示和相应服务,其管理员管理试卷以及组成试卷的题库信息,查看学生的成绩,管理班级和学

无边热爱,来日方长 935

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

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")

【计算机毕业设计】高校体育场小程序+LW

随着我国经济迅速发展,人们对手机的需求越来越大,各种手机软件也都在被广泛应用,但是对于手机进行数据信息管理,对于手机的各种软件也是备受用户的喜爱,高校体育场管理系统被用户普遍使用,为方便用户能够可以随时进行高校体育场管理系统的数据信息管理,特开发了基于高校体育场管理系统的管理系统。 高校体育场管理系统的设计主要是对系统所要实现的功能进行详细考虑,确定所要实现的功能后进行界面的设计,在这中间还要考虑如何可以更好的将功能及页面进行很好的结合,方便用户可以很容易明了的找到自己所需要的信息,还有系统平台后期的可操作

无边热爱,来日方长 831

基于SSM高校学生管理系统设计与实现+LW

使用旧方法对校园活动信息进行系统化管理已经不再让人们信赖了,把现在的网络信息技术运用在校园活动信息的管理上面可以解决许多信息管理上面的难题,比如处理数据时间很长,数据存在错误不能及时纠正等问题。 这次开发的高校学生管理系统有管理员,教师,学生三个角色。有个人中心,教师管理,学生管理,学生请假管理,课表信息管理,院系班级管理,学生奖惩管理,学生成绩管理,培养计划管理,课程信息管理。教师和学生都可以注册登录,教师主要对学生请假信息进行审核,对其他信息进行管理。经过前面自己查阅的网络知识,加上自己在学校课堂上学习

无边热爱,来日方长 1602

【计算机毕业设计】学生管理系统小程序

互联网发展至今,无论是其理论还是技术都已经成熟,而且它广泛参与在社会中的方方面面。它让信息都可以通过网络传播,搭配信息管理工具可以很好地为人们提供服务。针对高校教师成果信息管理混乱,出错率高,信息安全性差,劳动强度大,费时费力等问题,采用小程序学生管理系统可以有效管理,使信息管理能够更加科学和规范。 小程序学生管理系统使用Java语言进行编码,使用Mysql创建数据表保存本系统产生的数据。系统可以提供信息显示和相应服务,其管理小程序学生管理系统信息,查看小程序学生管理系统信息,管理小程序学生管理系统。 总之

无边热爱,来日方长 796
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