毕业设计之基于深度学习的聊天机器人设计(python完整源码+说明文档+演示视频)

计算机毕设全流程实战指南:从选题到部署的完整解决方案 软件工程实践是计算机专业学生将理论知识转化为项目能力的关键环节,其核心流程遵循需求分析、系统设计、编码实现、测试部署的经典生命周期。理解这一流程的原理,有助于构建可维护、可扩展的软件系统,其技术价值在于培养解决复杂工程问题的综合能力,广泛应用于Web开发、移动应用、数据分析等场景。本文聚焦于毕业设计与课程设计这一具体应用场景,针对学生在实践中普遍遇到的“选题迷茫”和“源码依赖”等痛点,系统拆解了从选题创新、文档撰写、核心编码到一键部署的全过程,并以Spring Boot和Vue技术栈构建个人博客系统为例,提 阅读详情

1 项目介绍

在日常生活中经常有一些性格比较内向的人,不擅长与人交谈,甚至是在网络上都很腼腆,无法畅快地进行聊天。这不利于人们之间的人际交往,会使本身就不爱说话的人变得更沉默寡言。另一方面,当人们在生活中遇到一些问题的时候,以往只能通过查找书籍和询问他人进行了解,但这种方式也并不是能随时进行的

2、项目技术

项目后端框架:Java+ssm

项目前端框架:vue2,ssm

3、开发环境

后端:开发语言:python

框架:python,django

python版本:python3.6.8版本向上兼容

数据库:mysql5.7+

数据库工具:Navicat11+

开发软件:pycharm

前端:nodejs,vue,html

数据库:mysql

4  系统特点

本系统的主要使用角色为普通用户和管理员用户,两者的功能几乎是一致的,但管理员用户比普通用户多了用户管理的功能,可以对系统内的用户进行管理。普通用户比管理员用户多了注册的功能,普通用户必须先经过注册才可以进行登录。而管理员用户的帐号是在编程时就写好的。两种角色共同有的功能主要有个人信息查看、修改密码、在线聊天和问答管理等,

5 系统功能实现

5.1 登录注册功能

用户在没有登录自己的用户名之前只能浏览本网站的首页,想要使用其他功能都会弹出对话框,显示请登录,所以使用本系统的第一个前提条件就是需要先完成注册和登录。在右侧先点击注册按钮进入注册界面,按照要求完成注册后在左侧输入自己的用户名和密码即可完成登录。

5.2 首页展示功能

在浏览器的网址栏中输入正确的域名之后就可以进入本系统的首页面,不论用户是否进行登录都是可以访问本网站首页的。网站的首页为左右结构,左侧为菜单栏,右侧为数据显示的面板。用户如果在登录的情况下访问本网站,在左侧菜单栏的上方会显示自己的用户名,下方为各个功能的链接按钮。

5.3 个人信息展示功能

此模块中用户可以查看自己的个人信息,其中包含的数据有用户在本系统内的编号,用户的姓名及联系方式,用户的权限,用户的注册时间和最后修改时间。

5.4 用户信息管理功能:

注册用户信息维护包括用户添加和用户查询两个功能,在用户添加界面添加数据之后即可在查询界面中看到。在用户查询界面的头部是搜索区域,管理员可以通过用户的姓名对用户信息进行查询,还可以删除或修改某位员工的数据。

5.5 修改密码功能:

用户在已经登录的情况下在前台页面中点击修改密码的链接后可以进入此功能,此功能的表单比较简单,有两个密码框分别为新密码和再次输入密码,两个密码框中的值通过比较验证后即可完成密码的修改。

5.6在线聊天功能:

用户在进入到聊天的界面后可以在看到界面中所有的历史聊天及问答的列表,当用户输入信息后,系统会自动进行回复。比如当用户输入“你几岁啦”,系统会回复“讨厌,不要问女生的年龄知道不”。从而达到陪伴用户进行聊天的功能,具体操作界面如下:

5.7问答列表功能:

系统中所有的聊天及问答的记录都可以通过此功能进行查询,在列表中可以查看到用户发送的信息及系统进行回复的信息,还可以看到具体的操作人和操作状态等。在数据列表的上方可以通过id及操作人对信息进行搜索,具体界面如下:

5.8改变主题:

本系统设置了多种主题及字体,当用户点击界面右上方的改变主题时可以看到所有内置的主题格式,不同的主题有不同的界面颜色及内容排版方式,当用户选择了不同的主题后界面会进行切换。具体界面如下:

深度学习100例 | 第3天:交通标志识别 - PyTorch实现 大家好,我是K同学啊,今天讲《深度学习100例》PyTorch版的第3个例子,前面一些例子主要还是以带大家了解PyTorch为主,建议手动敲一下代码,只有自己动手了,才能真正体会到里面的内容,光看不练是没有用的。今天的重点是在PyTorch调用VGG-16算法模型。先来了解一下PyTorch与TensorFlow的区别PyTorch VS TensorFlow:当然如果你时间充足,我建议两个模型都是需要了解一下的,这两者都还是很重要的。🍨 本文的重点:对函数训练过程中用到的model.train()、mo. 阅读详情

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