基于JavaSpringboot+vue国风汉服文化交流宣传系统

流形优化: Manifold Optimization 的 全网最通俗版本详解 (一) 前言 之前忙于论文, 停更了很久。 接下来的一段时间,出于各种原因, 决定在优快云平台上做 最近在 混合波束成形 及 智能反射面 领域 非常常见的流形优化 (Manifold Optimization) 算法 的专题介绍。尽管目前已有了不少的中文博客, 但出于其各种弊端, 使得本篇的成文仍有其不可或缺的意义。 而如果要盘点最核心的意义, 就在于这篇是对读者的 数学能力 与 阅读理解能力 要求最低的 流形优化讲解了。 唯一参考的文献为 Manopt 工具包作者 Boumal 的 新书: An introd 阅读详情

 博主介绍:✌全网粉丝50W+,csdn特邀作者、博客专家、优快云新星计划导师、Java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技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌

技术范围:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。

主要内容: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。

🍅文末获取源码联系🍅

👇🏻 精彩专栏推荐订阅👇🏻 不然下次找不到哟

2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全:1000个热门选题推荐✅

Java项目精品实战案例《100套》

Java微信小程序项目实战《100套》

大数据项目实战《100套》

Python项目实战《100套》

感兴趣的可以先收藏起来,还有大家在毕设选题,项目以及论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​

系统介绍:

   

    随着我国国民知识水平的提高和一些大学生等人群的喜欢,国风汉服文化也逐渐的再次出现在了我们生活中的个个角落中,很多高校甚至出现了汉服社团等团体,与此同时还是有很多人对汉服的了解不足,为了能够让更多的人对我国的这一非物质遗产有更多的了解,我们通过Springboot和MySQL开发了本次的国风汉服文化交流宣传系统。系统主要采用JAVA语言进行设计实现、JAVA语言是目前软件市场上应用最广泛的语言开发程序。可以在多种平台上运用的,兼容性比较强,适应市面上大多数操作系统,不会出现乱码的现像,其扩展性和维护性都更好,具有分析问题和解决问题的能力,是面向过程的程序设计方便我们编写的代码更强壮。

1.2 系统运行环境


开发系统:Windows10

架构模式:MVC/前后端分离

JDK版本:Java JDK1.8

开发工具:IDEA

数据库版本: mysql5.7

数据库可视化工具: navicat for mysql

服务器:SpringBoot自带 apache tomcat

主要技术:Java,Springboot,mybatis,mysql,jquery,html,vue,elementui等

二、系统设计:

2.1 系统架构设计

2.2 登录时序图设计

​​

三、功能截图: 

3.1 登录注册:

没有注册的用户可以进行注册、已注册的用户直接输入账号密码进行登录。

​

3.2 前台首页:

系统分为前台和后台、前端主要做数据的展示、后台作为数据的维护和管理。

​

后台可以上传音乐MP3等,这里可以进行播放MP3音乐 

​

后台可以上传图片以及视频等,这里可以查看详情以及播放视频。

​

视频播放: 调整音量和其他属性

​

​

汉服活动,用户都可以报名参加 

​

​

汉服知识文化交流

​ 汉服资讯等​

文章详情

​

3.3 后台管理: 

管理员登录成功后进入到系统操作界面,可以对这个所有的基础数据进行维护。

​

 图文动态去数据维护、上传封面图和MP3等

​  图文动态去数据维护、上传封面图和MP4视频等​

 详情页上传数据​

 视频预览、建议上传小一点的视频、大视频可以通过后台配置更快​

​

四、数据设计:

        本国风汉服文化交流宣传系统采用的是MYSQL数据库,数据存储快,因为网站主要的就是对信息的管理,信息内容比较多,这就需要好好的设计一个好的数据库,分类要清楚,不能添加信息的时候,造成信息太过混乱,设计好的数据库首先就需要先把各个实体之间的关系表达明确。每个数据库的应用它们都是和区分开的,当运行到一定的程序当中,它就会与自己相关的协议与客户端进行通讯。那么这个系统就会对使这些数据进行连接。当我们选择哪个桥段的时候,接下来就会简单的叙述这个数据库是如何来创建的。当点击完成按钮的时候就会自动在对话框内弹出数据源的名称,在进行点击下一步即可,直接在输入相对应的身份验证和登录密码。 

论文参考:

1 绪  论

1 绪  论

1.1研究背景与意义

1.2系统研究现状

1.3 论文主要工作内容

2 系统关键技术

2.1 java简介

2.2 MySQL数据库

2.3 B/S结构

2.4 SpringBoot框架

2.5 VUE框架

3 系统分析

3.1 系统可行性分析

3.1.1 技术可行性

3.1.2 操作可行性

3.1.3 经济可行性

3.1.4 法律可行性

3.2 系统性能分析

3.3 系统功能分析

3.4 系统流程分析

3.4.1 数据开发流程

3.4.2 用户登录流程

3.4.3 系统操作流程

3.4.4 添加信息流程

3.4.5 修改信息流程

3.4.6 删除信息流程

4 系统设计

4.1 系统概要

4.2 系统结构设计

4.3数据库设计

4.3.1 数据库设计原则

4.3.3 数据库表设计

4.4 系统时序图

4.4.1 注册时序图

4.4.2 登录时序图

4.4.3 管理员修改用户信息时序图

4.4.4 管理员管理系统信息时序图

5 系统的实现

5.1前台功能实现

5.1.1系统首页页面

5.1.2个人中心

5.2后台管理员功能实现

6 系统测试

6.1 测试环境

6.2 测试目的

6.3 测试概述

6.4 单元测试

6.4.1 注册测试

6.4.2 登录测试

6.5 集成测试

结  论

参考文献

致  谢

代码实现:

/**
 * 登录相关
 */
@RequestMapping("users")
@RestController
public class UserController{
    
    @Autowired
    private UserService userService;
    
    @Autowired
    private TokenService tokenService;

    /**
     * 登录
     */
    @IgnoreAuth
    @PostMapping(value = "/login")
    public R login(String username, String password, String role, HttpServletRequest request) {
        UserEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", username));
        if(user != null){
            if(!user.getRole().equals(role)){
                return R.error("权限不正常");
            }
            if(user==null || !user.getPassword().equals(password)) {
                return R.error("账号或密码不正确");
            }
            String token = tokenService.generateToken(user.getId(),username, "users", user.getRole());
            return R.ok().put("token", token);
        }else{
            return R.error("账号或密码或权限不对");
        }

    }
    
    /**
     * 注册
     */
    @IgnoreAuth
    @PostMapping(value = "/register")
    public R register(@RequestBody UserEntity user){
//        ValidatorUtils.validateEntity(user);
        if(userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", user.getUsername())) !=null) {
            return R.error("用户已存在");
        }
        userService.insert(user);
        return R.ok();
    }

    /**
     * 退出
     */
    @GetMapping(value = "logout")
    public R logout(HttpServletRequest request) {
        request.getSession().invalidate();
        return R.ok("退出成功");
    }
    
    /**
     * 密码重置
     */
    @IgnoreAuth
    @RequestMapping(value = "/resetPass")
    public R resetPass(String username, HttpServletRequest request){
        UserEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", username));
        if(user==null) {
            return R.error("账号不存在");
        }
        user.setPassword("123456");
        userService.update(user,null);
        return R.ok("密码已重置为:123456");
    }
    
    /**
     * 列表
     */
    @RequestMapping("/page")
    public R page(@RequestParam Map<String, Object> params,UserEntity user){
        EntityWrapper<UserEntity> ew = new EntityWrapper<UserEntity>();
        PageUtils page = userService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.allLike(ew, user), params), params));
        return R.ok().put("data", page);
    }

    /**
     * 信息
     */
    @RequestMapping("/info/{id}")
    public R info(@PathVariable("id") String id){
        UserEntity user = userService.selectById(id);
        return R.ok().put("data", user);
    }
    
    /**
     * 获取用户的session用户信息
     */
    @RequestMapping("/session")
    public R getCurrUser(HttpServletRequest request){
        Integer id = (Integer)request.getSession().getAttribute("userId");
        UserEntity user = userService.selectById(id);
        return R.ok().put("data", user);
    }

    /**
     * 保存
     */
    @PostMapping("/save")
    public R save(@RequestBody UserEntity user){
//        ValidatorUtils.validateEntity(user);
        if(userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", user.getUsername())) !=null) {
            return R.error("用户已存在");
        }
        userService.insert(user);
        return R.ok();
    }

    /**
     * 修改
     */
    @RequestMapping("/update")
    public R update(@RequestBody UserEntity user){
//        ValidatorUtils.validateEntity(user);
        userService.updateById(user);//全部更新
        return R.ok();
    }

    /**
     * 删除
     */
    @RequestMapping("/delete")
    public R delete(@RequestBody Integer[] ids){
        userService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids));
        return R.ok();
    }
}

推荐项目:

基于SpringBoot+Vue四川自驾游攻略管理系统设计和实现

基于SpringBoot+Vue+安卓APP计算机精品课程学习系统设计和实现

基于Python+大数据城市景观画像可视化系统设计和实现

基于大数据+Hadoop的豆瓣电子图书推荐系统设计和实现

基于微信小程序+Springboot线上租房平台设计和实现-三端

2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全

基于Java+SpringBoot+Vue前后端分离手机销售商城系统设计和实现

基于Java+SpringBoot+Vue前后端分离仓库管理系统设计实现

基于SpringBoot+uniapp微信小程序校园点餐平台详细设计和实现

基于Java+SpringBoot+Vue+echarts健身房管理系统设计和实现

基于JavaSpringBoot+Vue+uniapp微信小程序实现鲜花商城购物系统

基于Java+SpringBoot+Vue前后端分离摄影分享网站平台系统 

基于Java+SpringBoot+Vue前后端分离餐厅点餐管理系统设计和实现

基于Python热门旅游景点数据分析系统设计与实现

项目案例: 

 

为什么选择我

   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。是优快云特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java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技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。

源码获取:

大家点赞、收藏、关注、评论啦 、查看👇🏻获取联系方式👇🏻

 精彩专栏推荐订阅:在下方专栏👇🏻

2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全:1000个热门选题推荐✅

Java项目精品实战案例《100套》

Java微信小程序项目实战《100套》

Python项目实战《100套》

利用Solidworks2020将挖掘机装配体转换为URDF模型 利用Solidworks2020将挖掘机装配体转换为URDF模型一、下载sw_urdf_exporter插件 URDF(Universal Robot Description Format)——通用机器人描述格式,它是ROS里边使用的一种机器人的描述文件,包含的内容有:连杆、关节,运动学和动力学参数、可视化模型、碰撞检测模型等。 一、下载sw_urdf_exporter插件 ROS提供了SolidWorks转URDF的插件(下载链接)—sw2urdfSetup.exe,下载后点击安装,安装完成后就能在sol 阅读详情

相关推荐

使用 NTLite 来定制专属的官方 windows 镜像

移除掉不想要的一些自带的应用,比如 Xbox,office 啥的,这个就根据自己的实际需求来选择,备注基本都是有解释这个应用的作用。win 11 的右键展示不喜欢,更喜欢 win10 的,但是需要修改注册表,这里直接把下面的命令写到后期任务里面。NTLite 的自动保存会话功能会保留操作过的配置,是一个 xml 文件,可以在下次升级镜像版本的时候,导入配置。关闭 windows defender,不关会有这个提示,点是,就会跳到对应的界面。勾选创建 iso,配置 iso 镜像的名字,然后点开始。

以梦为马|越骑越傻 3337

java毕业设计-基于springboot+vue的汉服展示交流平台设计和实现,基于springboot的汉服在线交流系统设计和实现(源码+LW+部署文档+远程调试+代码讲解等)

基于springboot+vue的汉服展示交流平台设计和实现,基于springboot的汉服在线交流系统设计和实现

项目帮 3067

APP抓包-代理转发绕过反代理+Xposed绕过证书校验

而这里的牛牛不止设置了反代理还设置了证书校验,一闪而过的三个数据包就是在校验证书。而proxifier工具的转发机制获取的是网络接口出口数据,相当于是在网络接口设代理。这个时候就可以在夜神打开牛牛开始抓包了,打开牛牛可以看到proxifier有夜神流量通过。关闭代理之后牛牛就正常了,可恶的牛牛啊,这样我没办法抓包啊,怎么办啊。模拟器开启代理,burp开启监听。打开牛牛app,牛牛不在报错。牛牛app检测的是系统代理,也就是在模拟器或手机上设置的代理。再在浏览器下载两个模块,在夜神安装,用来屏蔽证书校验。

xiaoheizi的博客 7532

基于java+springboot+vue的“传统文化网”网站系统

此“传统文化网”网站系统主要包括了前端Vue框架,后端Spring Boot框架技术的开发,数据库的建立和后台管理员的管理,并且采用JAVA语言进行开发,使用MYSQL数据库存储相关的数据。从而实现了“传统文化网”管理的相关功能,包含用户管理、文化分类管理、文化作品管理、文化视频管理、交流区、系统管理、个人中心等功能,其操作简单,界面友好,运行比较稳定,于是适用于大部分用户。

q_2781179521的博客 2927

【保姆级教程/代码】使用PRIDE PPP-AR软件解算ZTD、反演GNSS PWV,并评估精度

在本算例中,我下载了BJFS站2024年的IGS ZTD产品,用于评估PRIDE PPP-AR软件解算出ZTD结果的精度。

weixin_43910227的博客 2374

基于TDOA的chan算法(定位算法)

Chan算法原理 TDOA(TDOA,the time differences of arrival,到达时间差),Chan算法是TDOA定位方法的一个很好用的方法。 Chan算法是非递归双曲线方程组解法,具有解析表达式解,主要特点是:在测量误差服从理想高斯分布时,它的定位精度高、计算量小,并且可以通过增加已确定点的数量来提高算法精度。 该算法的推导前提是基于测量误差为零均值高斯随机变量,对于实际环境中误差较大的测量值,比如在有非视距误差的环境下,该算法的性能会有显著下降。二维情况下,可分为只有三个点参与定

优快云不再更新 2万+

基于SpringBoot+Vue的汉服文化平台网站管理系统设计与实现毕设(文档+源码)

汉服文化平台网站的主要使用者分为管理员和用户,实现功能包括管理员:首页、个人中心汉服知识管理服装展示管理、服装类别管理、用户相册管理、论坛交流、系统管理、订单管理用户首页、汉服知识、服装展示、用户相册、论坛交流、个人中心、后台管理、购物车、在线客服等功能。由于本网站的功能模块设计比较全面,所以使得整个汉服文化平台网站信息管理的过程得以实现。本系统的使用可以实现汉服文化平台网站管理的信息化,可以方便管理员进行更加方便快捷的管理,可以提高管理人员的工作效率。

m0_48205251的博客 772

玩转Isaac Sim动态控制:从随机舞动到精准操控Franka的5种控制模式实测

本文深入实测了在NVIDIA Isaac Sim仿真平台中,利用Dynamic Control模块对Franka机械臂进行精准操控的五种核心模式:位置控制、单关节位置控制、速度控制、单关节速度控制和力矩控制。通过详细的代码示例和对比分析,阐述了每种模式的适用场景、参数调优技巧及从随机运动到闭环控制的实现路径,为机器人算法验证提供了实用指南。

night的博客 808

Java项目:基于springboot+vue的汉服交流网站—计算机毕业设计

随着我国文化的不断复兴,很多文化元素也正在不断的出现在街头小巷之中, 其中汉服文化就是一个典型的代表,当前在很多拥有历史沉淀的景点,经常可以看到很多年轻人穿着汉服出游拍照 ,很多时候会聚集大量的游客的眼球,甚至很多旅游景点也会主动的安排这些汉服展示,以吸引更多的游客,为了能够更好的宣传汉服文化我们通过Springboot+Vue开发了本次的汉服交流网站。

2401_85111528的博客 382

ubuntu:E: 无法定位软件包yum解决方法

如果出现以下问题,则需要更新yum源 yum源位于/etc/apt/sources.list yum源更新的网站有 清华大学开源镜像 中科大开源镜像 1.此处更新yum源的时候先备份 sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak sudo gedit /etc/apt/sources.list 将更新源替换成上面符合版本系列号 我用的版本号为20.04 # 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度,如有需要可自行取消注释

码农研究僧的博客 1万+

AI翻译工具自动翻译日语视频生成srt中文字幕,支持离线轻松生成任意日语视频字幕!可选择支持显卡模式和cpu模式低显存也能用

【AI离线字幕神器:日语视频一键转中文字幕】推荐一款基于Faster-Whisper的本地化字幕工具,可离线生成日语视频的中文字幕(.srt格式),支持CPU/GPU加速处理。实测1小时视频最快4-5分钟完成翻译,无需联网保护隐私。操作简单只需拖拽文件,支持批量处理音频(mp3/wav)和视频(mp4/mkv)文件,还能自定义输出格式和参数调整。特别适合需要观看无字幕日语资料的用户,堪称技术宅必备神器。下载地址附后,包含详细使用教程和参数配置说明。

代码简单说 Vue、JAVA、PHP、Node.js 熟练运用,接口、架构、性能全搞定。 1万+

Java基于springboot+vue的汉服展示交流平台

用户注册登录时,前端实时校验输入信息合法性,如用户名长度限制、密码强度要求,提交注册登录后,通过 AJAX 技术或前端框架内置网络请求机制与后端无缝对接,实现无刷新页面更新,将注册登录数据安全、迅速送达服务器;在安全防护层面,采用严谨的身份验证和授权机制,用户、商家、管理员登录时,通过账号密码验证身份,成功后生成 JWT(JSON Web Token)令牌,后续的每一次请求都必须携带该令牌,后端严格验证其合法性,依据用户角色精细限制接口资源访问权限,全方位防止数据泄露与恶意攻击,为系统安全保驾护航。

weixin-80213251的博客 891

基于Blender软件对Matterport3D数据集场景可视化

使用Blender软件对 Matterport3D 中的室内场景进行可视化。

qq_44100524的博客 290

基于JavaWeb开发的基于JavaSpringboot+vue国风汉服文化交流宣传系统

随着我国国民知识水平的提高和一些大学生等人群的喜欢,国风汉服文化也逐渐的再次出现在了我们生活中的个个角落中,很多高校甚至出现了汉服社团等团体,与此同时还是有很多人对汉服的了解不足,为了能够让更多的人对我国的这一非物质遗产有更多的了解,我们通过Springboot和MySQL开发了本次的国风汉服文化交流宣传系统。系统主要采用JAVA语言进行设计实现、JAVA语言是目前软件市场上应用最广泛的语言开发程序。

央顺科技官方博客 1086

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。

基于JavaSpringboot+vue国风汉服文化交流宣传系统_springboot汉服宣传购买系统

随着我国国民知识水平的提高和一些大学生等人群的喜欢,国风汉服文化也逐渐的再次出现在了我们生活中的个个角落中,很多高校甚至出现了汉服社团等团体,与此同时还是有很多人对汉服的了解不足,为了能够让更多的人对我国的这一非物质遗产有更多的了解,我们通过Springboot和MySQL开发了本次的国风汉服文化交流宣传系统。系统主要采用JAVA语言进行设计实现、JAVA语言是目前软件市场上应用最广泛的语言开发程序。

2401_84164503的博客 1207

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")

基于java+springboot+mybatis+vue+elementui的汉服交流网站

随着我国文化的不断复兴,很多文化元素也正在不断的出现在街头小巷之中, 其中汉服文化就是一个典型的代表,当前在很多拥有历史沉淀的景点,经常可以看到很多年轻人穿着汉服出游拍照 ,很多时候会聚集大量的游客的眼球,甚至很多旅游景点也会主动的安排这些汉服展示,以吸引更多的游客,为了能够更好的宣传汉服文化我们通过springboot+vue开发了本次的汉服交流网站。

qq_3306428634的博客 248

java计算机毕业设计springboot+vue汉服推广与交流平台

它帮助汉服推广与交流平台实现了信息化、网络化,通过测试,实现了系统设计目标,相比传统的管理模式,本系统合理的利用了汉服推广与交流平台数据资源,有效的减少了汉服推广与交流平台的经济投入,大大提高了汉服推广与交流平台的效率。本汉服推广与交流平台是针对目前汉服推广与交流的实际需求,从实际工作出发,对过去的汉服推广与交流平台存在的问题进行分析,完善用户的使用体会。通过软件的需求分析已经获得了系统的基本功能需求,根据需求,将汉服推广与交流平台功能模块主要分为管理员模块。3.3 系统功能需求分析 10。

QQ1061662411的博客 217

Java+MySQL基于Springboot+vue的汉服交流网站#毕业设计

项目编号:Java+MySQL spring263-基于Springboot+vue的汉服交流网站#毕业设计 开发语言:Java 开发工具:IDEA /Eclipse 数据库:MYSQL5.7 应用服务:Tomcat7/Tomcat8 使用框架:springboot+vue 随着我国文化的不断复兴,很多文化元素也正在不断的出现在街头小巷之中, 其中汉服文化就是一个典型的代表,当前在很多拥有历史沉淀的景点,经常可以看到很多年轻人穿着汉服出游拍照 ,很多时候会聚集大量的游客的眼球,甚至很多旅游景点也

QQ860234001的专栏 4263

java基于springboot的汉服推广网站(java+springboot+vue)

运行环境: 开发工具:IDEA /Eclipse 数据库:MYSQL5.7 应用服务:Tomcat7/Tomcat8 使用框架springboot+vue 项目介绍 随着我国国民知识水平的提高和一些大学生等人群的喜欢,汉服也逐渐的再次出现在了我们生活中的个个角落中,很多高校甚至出现了汉服社团等团体,与此同时还是有很多人对汉服的了解不足,为了能够让更多的人对我国的这一非物质遗产有更多的了解,我们通过Springboot和MySQL开发了本次的汉服推广网站 效果图 控制器类 /** * 登录相关 *

QQ1039692211的博客 359

JAVA毕设项目汉服服装租赁系统(Vue+Mybatis+Maven+Mysql+sprnig+SpringMVC)

Jdk1.8 + Tomcat8.5 + Mysql + HBuilderX(Webstorm也行)+ Eclispe(IntelliJ IDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持)。JAVA毕设项目汉服服装租赁系统(Vue+Mybatis+Maven+Mysql+sprnig+SpringMVC)java + mybatis + Maven + Vue 等等组成,B/S模式 + Maven管理等等。2. 使用IDEA/Eclipse/MyEclipse导入项目,修改配置,运行项目;

计算机程序设计 199

2025-2026年计算机毕业设计选题推荐:200+个热门精品毕设题目

042-springboot基于spring boot的软件学院学生成绩管理系统的设计与实现。186_springboot基于springboot的一个在线环保意识教育平台的设计与实现。springboot基于Spring Boot的食品安全信息管理系统的设计与实现7icc4。062-springboot基于springboot的青少年心理健康教育网站的设计与实现。069-springboot基于springboot的游戏创意工坊与推广平台的设计与实现。

xn19950718的博客 4212

Vue 3 模板语

本文深入解析Vue3模板语法的底层逻辑,从声明式编程理念出发,系统讲解插值与指令语法的核心用法。重点剖析文本插值、v-html、v-once等插值特性及安全风险;详述v-bind、v-model、v-if/v-show、v-for、v-on等指令的使用场景与常见误区,强调合理使用key、避免指令冲突、复杂逻辑抽离至script等最佳实践,帮助开发者写出高效、可维护的Vue模板代码。

cccloveforever的博客 271
上一篇: 基于Java+SpringBoot+vue+element实现火车订票平台管理系统
下一篇: 基于Java+SpringBoot+Vue+uniapp微信小程序零食商城系统设计和实现
奥斯卡1号
博客等级 码龄5年 1万+粉丝 1134原创
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