广州供电局车辆管理系统

本文介绍了一个针对广州供电局的车辆管理系统,涵盖了从用户管理到费用统计的多个功能模块,包括车辆信息维护、权限分配、综合数据分析、审批流程等,实现了与第三方集成和数据总线用户管理。系统采用Spring、jQuery等技术开发,提供了丰富的统计报表和提醒功能,旨在提高工作效率和信息透明度。

最近半年再做一个车辆管理系统的二次开发,此系统是应广州供电局需求,为使工作更加便捷,信息更加透明,面向南网的一个车辆信息维护以及管理的系统。

系统应局方需要,与第三方集成,使用统一认证进行用户登录。使用数据总线进行用户管理。

此项目共以下 1 0 个大模块, 4 5 个小模块, 1 7 4 个JSP页面。

项目使用技术:


myEclipse + tomcat +windows7,8 Spring + SpringMVC + JDBC + maven jQuery + ligerUI + easyUI + css3 + HTML4


主要涉及一下几大模块(暂不详细描述):

1、系统管理

  • a.用户管理(给予用户分配系统角色)
  • b.角色管理(角色信息基本维护,给予角色菜单授权、车辆授权、角色授权)
  • c.单位管理(单位信息基本维护)
  • d.短信提醒配置(此模块用于配置每个车队对应的信息提醒人,提供功能)

2、开发菜单<

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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