基于java的SpringBoot/SSM+Vue+uniapp的英语知识应用网站的详细设计和实现(源码+lw+部署文档+讲解等)

实战演练 | ABAQUS显式动力学分析在金属切削仿真中的应用 本文详细介绍了如何利用ABAQUS显式动力学分析进行金属切削过程的二维仿真。通过从零开始的完整流程,包括几何建模、材料本构与失效定义、网格划分、接触设置、边界条件施加,到结果后处理与切削力提取,为工程师和研究人员提供了实用的仿真方法,以优化刀具设计和加工工艺。 阅读详情

前言

🌞博主介绍:✌全网粉丝15W+,优快云特邀作者、211毕业、高级全栈开发程序员、大厂多年工作经验、码云/掘金/华为云/阿里云/InfoQ/StackOverflow/github等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战,以及程序定制化开发、全栈讲解、就业辅导✌🌞

👇🏻 精彩专栏 推荐订阅👇🏻
2023-2024年最值得选的微信小程序毕业设计选题大全:100个热门选题推荐✅

2023-2024年最值得选的Java毕业设计选题大全:500个热门选题推荐✅

Java精品实战案例《500套》

微信小程序项目精品案例《500套》

💯文末获取源码+数据库💯
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

详细视频演示

可丝我获取更详细的演示视频

具体实现截图

在这里插入图片描述在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

技术栈

后端框架SpringBoot

Spring Boot内置了Tomcat、Jetty和Undertow等服务器,这意味着你可以直接使用它们而不需要额外的安装和配置。Spring Boot的一个主要优点是它的自动配置功能。它可以根据你的项目中的依赖关系自动配置应用程序。这使得配置应用程序变得非常容易,因为你不需要手动配置每个依赖项。Spring Boot也提供了大量的开箱即用的功能和插件,如Spring Data、Spring Security和Spring Cloud等。这些功能使得开发者可以更快速地构建应用程序,并且可以更容易地扩展和集成其他技术。它是一个非常流行的框架,它的自动配置、内置服务器和插件等功能使得开发者可以更快、更轻松地构建高质量的应用程序。

前端框架Vue

Vue.js的核心是虚拟DOM技术。虚拟DOM是一个内存中的数据结构,它可以帮助Vue.js实现高效的DOM操作,它采用了响应式数据绑定、虚拟DOM、组件化等现代化技术,为开发者提供了一种灵活、高效、易于维护的开发模式,当数据发生变化时,UI也会自动更新,这样就使得开发者可以更加专注于数据处理,而不是手动更新UI,这就是Vue体现出来的简洁,灵活,高效。

持久层框架MyBaitsPlus

MyBatis-Plus是一款基于MyBatis框架的增强工具,旨在简化MyBatis的开发。它是一款开源的Java框架,支持多种数据库,包括MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL等。MyBatis-Plus提供了丰富的API和注解,可以通过简单的配置和使用来实现ORM操作,大大减少了手写SQL的工作量。此外,MyBatis-Plus还提供了一套代码生成器,可以自动生成实体类、Mapper接口以及XML映射文件,极大地简化了开发流程。
MyBatis-Plus还支持分页查询、动态查询、乐观锁、性能分析等实用功能,方便开发者进行高效的数据操作。通过MyBatis-Plus,开发者可以快速开发高质量的数据访问层代码,提高开发效率

系统测试

从多个角度进行测试找到系统中存在的问题是本系统首要的测试目的,通过功能测试寻找出系统缺陷并改正,确保系统没有缺陷。在测试过程中证明系统满足客户需求,发现问题和不足及时改正。测试完成之后得出测试结论。

系统测试目的

在酒店管理系统的开发周期中,系统测试是必不可少且考验耐心的过程。其重要性在于,它是保证系统质量和牢靠性的最后一道关,也是整个系统开发过程的最后一次检查。
系统测试主要是为了避免用户在使用时发生问题,增强用户体验感,为了不影响用户的使用,我们需要从多角度、多思路去考虑系统可能遇到的问题,通过不同的模拟场景来发现缺陷并解决问题。在测试的过程中也可以了解到该系统的质量情况,系统功能是否健全,系统逻辑是否顺畅。一个合格的系统测试过程完成后将大大提升系统质量和使用感。测试的目标是验证系统是否符合需求规格说明书的定义,并找出与需求规格说明书不符合或与之冲突的内容。测试过程中一定站在用户的角度考虑问题,避免一些不切实际的场景,浪费测试时间,从而可能会引起问题导致预期结果与实际结果不符。

系统功能测试

对系统功能模块进行测试,通过点击、输入边界值和必填项非必填项的验证等方法进行一系列的黑盒测试。通过编写测试用例,根据测试用例中的内容进行测试,最后得出测试结论。
登录功能测试方案:当需要登入该系统时,通过账户密码等功能点进行验证,用户在输入时需要输入与数据库内存储的数据匹配的内容,当其中某项输入错误时系统将提示输入错误。此界面对角色权限也有相应的校验,当用户角色的帐号选择管理员角色登录时,也会报错。登录功能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
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,确认后用户被删除验证码信息错误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

系统测试结论

本系统主要使用黑盒测试,通过模拟用户使用系统实现各个功能编写测试用例,并进行测试。以确保系统流程的正确性。系统测试必不可少,可以使系统更加完善,该系统的可使用性也会更高。
测试该系统主要为了验证系统的功能模块是否满足我们最初的设计理念,验证各个功能模块逻辑是否正确,此系统不需要过于复杂的逻辑处理,以便于使用者操作。测试的最终目的也是围绕着用户使用展开。测试过程中所有场景都应符合用户需求,不可偏离需求目标,遇到问题时要站在用户的角度进行思考。经过一系列的测试过程后得到最终的测试结果,从测试结果可以看出,实现的系统在功能和性能方面满足设计要求。

为什么选择我

在这里插入图片描述

代码参考

@IgnoreAuth
@PostMapping(value = "/login")
public R login(String username, String password, String captcha, HttpServletRequest request) {
   UsersEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UsersEntity>().eq("username", username));
   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);
}

	@Override
	public String generateToken(Long userid,String username, String tableName, String role) {
		TokenEntity tokenEntity = this.selectOne(new EntityWrapper<TokenEntity>().eq("userid", userid).eq("role", role));
		String token = CommonUtil.getRandomString(32);
		Calendar cal = Calendar.getInstance();   
    	cal.setTime(new Date());   
    	cal.add(Calendar.HOUR_OF_DAY, 1);
		if(tokenEntity!=null) {
			tokenEntity.setToken(token);
			tokenEntity.setExpiratedtime(cal.getTime());
			this.updateById(tokenEntity);
		} else {
			this.insert(new TokenEntity(userid,username, tableName, role, token, cal.getTime()));
		}
		return token;
	}



/**
 * 权限(Token)验证
 */
@Component
public class AuthorizationInterceptor implements HandlerInterceptor {

    public static final String LOGIN_TOKEN_KEY = "Token";

    @Autowired
    private TokenService tokenService;
    
	@Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {

		//支持跨域请求
        response.setHeader("Access-Control-Allow-Methods", "POST, GET, OPTIONS, DELETE");
        response.setHeader("Access-Control-Max-Age", "3600");
        response.setHeader("Access-Control-Allow-Credentials", "true");
        response.setHeader("Access-Control-Allow-Headers", "x-requested-with,request-source,Token, Origin,imgType, Content-Type, cache-control,postman-token,Cookie, Accept,authorization");
        response.setHeader("Access-Control-Allow-Origin", request.getHeader("Origin"));
	// 跨域时会首先发送一个OPTIONS请求,这里我们给OPTIONS请求直接返回正常状态
	if (request.getMethod().equals(RequestMethod.OPTIONS.name())) {
        	response.setStatus(HttpStatus.OK.value());
            return false;
        }
        
        IgnoreAuth annotation;
        if (handler instanceof HandlerMethod) {
            annotation = ((HandlerMethod) handler).getMethodAnnotation(IgnoreAuth.class);
        } else {
            return true;
        }

        //从header中获取token
        String token = request.getHeader(LOGIN_TOKEN_KEY);
        
        /**
         * 不需要验证权限的方法直接放过
         */
        if(annotation!=null) {
        	return true;
        }
        
        TokenEntity tokenEntity = null;
        if(StringUtils.isNotBlank(token)) {
        	tokenEntity = tokenService.getTokenEntity(token);
        }
        
        if(tokenEntity != null) {
        	request.getSession().setAttribute("userId", tokenEntity.getUserid());
        	request.getSession().setAttribute("role", tokenEntity.getRole());
        	request.getSession().setAttribute("tableName", tokenEntity.getTablename());
        	request.getSession().setAttribute("username", tokenEntity.getUsername());
        	return true;
        }
        
		PrintWriter writer = null;
		response.setCharacterEncoding("UTF-8");
		response.setContentType("application/json; charset=utf-8");
		try {
		    writer = response.getWriter();
		    writer.print(JSONObject.toJSONString(R.error(401, "请先登录")));
		} finally {
		    if(writer != null){
		        writer.close();
		    }
		}
//				throw new EIException("请先登录", 401);
		return false;
    }
}

数据库参考

-- ----------------------------
-- Table structure for token
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `token`;
CREATE TABLE `token` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
  `userid` bigint(20) 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 '0000-00-00 00:00:00' COMMENT '过期时间',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=27 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=COMPACT COMMENT='token表';

-- ----------------------------
-- Records of token
-- ----------------------------
INSERT INTO `token` VALUES ('9', '23', 'cd01', 'xuesheng', '学生', 'al6svx5qkei1wljry5o1npswhdpqcpcg', '2023-02-23 21:46:45', '2023-03-15 14:01:36');
INSERT INTO `token` VALUES ('10', '11', 'xh01', 'xuesheng', '学生', 'fahmrd9bkhqy04sq0fzrl4h9m86cu6kx', '2023-02-27 18:33:52', '2023-03-17 18:27:42');
INSERT INTO `token` VALUES ('11', '17', 'ch01', 'xuesheng', '学生', 'u5km44scxvzuv5yumdah2lhva0gp4393', '2023-02-27 18:46:19', '2023-02-27 19:48:58');
INSERT INTO `token` VALUES ('12', '1', 'admin', 'users', '管理员', 'h1pqzsb9bldh93m92j9m2sljy9bt1wdh', '2023-02-27 19:37:01', '2023-03-17 18:23:02');
INSERT INTO `token` VALUES ('13', '21', 'xiaohao', 'shezhang', '社长', 'zdm7j8h1wnfe27pkxyiuzvxxy27ykl2a', '2023-02-27 19:38:07', '2023-03-17 18:25:20');
INSERT INTO `token` VALUES ('14', '27', 'djy01', 'xuesheng', '学生', 'g3teq4335pe21nwuwj2sqkrpqoabqomm', '2023-03-15 12:56:17', '2023-03-15 14:00:16');
INSERT INTO `token` VALUES ('15', '29', 'dajiyue', 'shezhang', '社长', '0vb1x9xn7riewlp5ddma5ro7lp4u8m9j', '2023-03-15 12:58:08', '2023-03-15 14:03:48');

源码获取

有疑问私信询问我即可~
大家点赞、收藏、关注、评论啦
精彩专栏推荐订阅:在下方专栏👇🏻
Java精品实战案例《500套》
微信小程序项目精品案例《500套》

深入解析rknn-toolkit2混合量化:如何为RK3588和RK356X选择最佳量化策略 本文深入解析了RKNN-Toolkit2混合量化技术,针对瑞芯微RK3588和RK356X芯片的硬件特性差异,提供了最佳量化策略选择指南。通过混合量化技术,开发者可以在保持较高推理效率的同时显著降低精度损失,特别适用于边缘计算场景。文章详细介绍了混合量化的技术原理、实战流程及芯片专属优化策略,帮助开发者充分利用硬件特性提升模型性能。 阅读详情

相关推荐

Kali Linux实战:用Impacket的secretsdump.py快速提取Windows域控哈希(附避坑指南)

本文详细介绍了如何在Kali Linux中使用Impacket的secretsdump.py脚本快速提取Windows域控哈希,包括环境准备、原理剖析、实战操作及常见问题解决方案。特别适合CTF竞赛和网络信息安全爱好者学习,提升渗透测试效率。

weixin_33670786的博客 410

【基于springboot专辑鉴赏网站的毕业设计】

🌞博主介绍:✌全网粉丝15W+,优快云特邀作者、211毕业、高级全栈开发程序员、大厂多年工作经验、码云/掘金/华为云/阿里云/InfoQ/StackOverflow/github等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战,以及程序定制化开发、全栈讲解、就业辅导✌🌞👇🏻精彩专栏 推荐订阅👇🏻2023-2024年最值得选的微信小程序毕业设计选题大全:100个热门选题推荐✅2023-2024年最值得选的Java毕业设计选题大全:500个热门选题推荐✅Java精品实战案例《500套》

bigcoding的博客 988

GD32F4系列定时器正交译码器实战:用TIMER1读取旋转编码器信号(附完整代码)

本文详细介绍了GD32F4系列定时器正交译码器的实战应用,重点讲解如何使用TIMER1模块高效读取旋转编码器信号。内容涵盖硬件连接、定时器配置、方向判断与速度计算等关键环节,并提供了完整的代码实现和优化建议,帮助开发者快速掌握GD32微控制器在工业控制和消费电子领域的编码器接口设计。

weixin_29169505的博客 201

计算机毕业设计SpringBoot+Vue学生选课系统(源码+论文+答辩PPT+开题报告)

系统可以提供信息显示和相应服务,其管理员管理专业,教师,学生,课程,查看学生选课以及学生成绩信息。教师查询学生,查询课程,审核学生选课信息,为学生学习的课程进行成绩打分。学生参与课程选课,查询选课信息,查询已选课程的成绩信息。总之,学生选课系统集中管理信息,有着保密性强,效率高,存储空间大,成本低等诸多优点。开发软件:Eclipse、MyEclipse、IDEA都可以运行。🍅文末获取源码联系🍅。

计算机毕业设计 728

无人机基本组成部件

无人机基本组成部件

qq_37410522的博客 1万+

白盒测试逻辑覆盖之谓词覆盖、子句覆盖、三类有效字句覆盖等知识点

本篇笔记会简化书本上的概念,用容易理解的方式来说明,有些例子打字麻烦,我会直接放图片! 目录 基础知识: 谓词覆盖predicate coverage 子句覆盖 clause coverage 组合覆盖 combinatorial coverage 有效字句覆盖Active Clause Coverage 广义有效子句覆盖(General Active Clause Coverage) 相关性有效子句覆盖(Correlated Active Clause Coverage) 限制性有效

weixin_46019681的博客 2664

基于spring boot的学生选课课程系统的设计与实现

基于spring boot的学生选课课程系统的设计与实现

weixin_72790115的博客 1449

【Envi风暴】Envi5.6安装图文教程(附Envi5.6完整版下载)

【Envi风暴】Envi5.6与应用商店app store安装图文教程(附Envi5.6完整版下载)从文末网盘下载完整的ENVI5.6安装包,如下所示:双击envi56-win.exe,开始安装。将f__x64下的两个补丁文件拷贝到安装路径。将f__x86下的两个补丁文件拷贝到安装路径。

智慧空间实验室 9203

选课|基于Springboot的大学生选课系统设计与实现(源码+数据库+文档)

在计算机上安装大学生选修选课系统软件来发挥其高效地信息处理的作用,可以规范信息管理流程,让管理工作可以系统化和程序化,同时,大学生选修选课系统的有效运用可以帮助管理人员准确快速地处理信息。大学生选修选课系统在对开发工具的选择上也很慎重,为了便于开发实现,选择的开发工具为Idea,选择的数据库工具为Mysql。以此搭建开发环境实现大学生选修选课系统的功能。其中管理员管理用户,新闻公告。

伟庭的博客 3871

Calibre:LVS 快速debug short/open技巧

用Fix Suggestion和Short Isolate两种方法debug LVS问题

m0_61544122的博客 7460

uniapp [安卓苹果App端] - 解决支付宝支付报错requestPayment:fail [payment支付宝:62009]未知错误,使用uni.requestPayment支付报错排查方案

uni-app支付宝,uniapp支付宝沙箱支付报错,uni.requestPayment,uniAPP App支付宝支付提示错误requestPayment:fail [payment支付宝:62009]未知错误,UNI-APP支付宝报错"code": -100,uniapp 解决安卓App使用uni.requestPayment实现沙箱环境支付宝支付报错,uniapp安卓app使用支付宝的沙箱环境支付时报了这个错,安卓端app支付宝支付,在沙箱测试环境测支付,提示“商家订单参数异常,请重新发起付款,选择

🏆 前端领域优质创作者 9609

springboot的中药实验管理系统设计与实现

如需完整源码实现,建议通过GitHub搜索类似项目(如搜索关键词。

java python定制开发 362

pyecharts在jupyter notebook中不能够渲染图表问题。

在使用jupyter notebook中使用pyecharts绘制可视化图表的时候,发现图表不能渲染到页面中,生成的html是没问题的,本文主要解决在jupyter notebook中不能渲染这个问题。

猿小白的博客 1167

基于java的SpringBoot/SSM+Vue+uniapp的英语学习网站的详细设计和实现(源码+lw+部署文档+讲解等)

🌞博主介绍:✌全网粉丝15W+,优快云特邀作者、211毕业、高级全栈开发程序员、大厂多年工作经验、码云/掘金/华为云/阿里云/InfoQ/StackOverflow/github等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战,以及程序定制化开发、全栈讲解、就业辅导✌🌞👇🏻精彩专栏 推荐订阅👇🏻2023-2024年最值得选的微信小程序毕业设计选题大全:100个热门选题推荐✅2023-2024年最值得选的Java毕业设计选题大全:500个热门选题推荐✅Java精品实战案例《500套》

hj_coding的博客 664

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")

基于SpringBoot/SSM+Vue+uniapp的英语知识应用网站的详细设计和实现(源码+lw+部署文档+讲解等)

🌞博主介绍:✌全网粉丝15W+,优快云特邀作者、211毕业、高级全栈开发程序员、大厂多年工作经验、码云/掘金/华为云/阿里云/InfoQ/StackOverflow/github等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战,以及程序定制化开发、全栈讲解、就业辅导✌🌞👇🏻精彩专栏 推荐订阅👇🏻2023-2024年最值得选的微信小程序毕业设计选题大全:100个热门选题推荐✅2023-2024年最值得选的Java毕业设计选题大全:500个热门选题推荐✅Java精品实战案例《500套》

hwx20010805的博客 1016

OV9734 DATASHEET,完整规格书

OV9734完整规格书,包括电气参数,尺寸规格,寄存器配置表等

微信小程序毕业设计-基于协同过滤推荐算法+微信小程序uniapp+Java的学生英语口语小程序,基于springboot的高校英语口语学习平台小程序系统(源码+LW+部署文档+远程调试+代码讲解等)

基于协同过滤推荐算法+微信小程序uniapp+Java的学生英语口语小程序,基于springboot的高校英语口语学习平台小程序系统

我的个人博客:https://bishe666.top 1791

基于springboot的学生选课系统的设计与实现

系统可以提供信息显示和相应服务,其管理员管理专业,教师,学生,课程,查看学生选课以及学生成绩信息。针对学生选课信息管理混乱,出错率高,信息安全性差,劳动强度大,费时费力等问题,采用学生选课系统可以有效管理,使信息管理能够更加科学和规范。学生进入指定功能操作区之后可以查询学生选课信息。学生提供教师姓名,或者是提供课程名称可以查询学生选择的课程信息,查询出来的选课信息可以显示学生已选的课程的审核情况。学生查看课程的学分,开课时间与结束时间,课程名称等信息,学生点击课程信息右侧的学生选课按钮,可以选择该课程。

【可全包】本人程序员,不需要做任何吹嘘,只是实在写点程序,写点文档,熟悉各类主流框架,SSM,SpringBoot,Flask,Djiango,Mysql,Sqlite,VUE,Uniapp等,各类程序设计专家,优质作者 767

基于springboot+vue.js的校园疫情防控管理系统附带文章源码部署视频讲解等

🌞博主介绍:✌优快云特邀作者、资深全栈开发程序员,曾在互联网大厂担任高级职位、码云/掘金/华为云/阿里云/InfoQ/StackOverflow/github等平台优质作者、专注于Java、小程序、前端、python等技术领域毕业项目实战,以及程序定制化开发、全栈讲解、就业辅导、面试辅导、简历修改。✌🌞👇🏻精彩专栏 推荐订阅👇🏻2024-2025年最值得选的微信小程序毕业设计选题大全:100个热门选题推荐✅2024-2025年最值得选的Java毕业设计选题大全:100个热门选题推荐✅。

wishcoding的博客 999

基于springboot的学生选课系统

该系统创作于2022年3月,包含详细数据库设计。基于springboot技术,数据层为MyBatis,mysql数据库,具有完整的业务逻辑,适合选题:高校、学生选课、大学选课、课程等。

weixin_mtyeducation 2013

基于springboot的中药治疗效果跟踪与患者信息管理系统

【代码】基于springboot的中药治疗效果跟踪与患者信息管理系统。

java python定制开发 343

计算机毕业设计springboot中药药方管理系统 基于Spring Boot的中药处方管理平台设计与实现 Spring Boot架构下的中药方剂管理系统开发

在当今快节奏的生活中,互联网技术已经渗透到医疗行业的各个角落。随着人们对健康需求的日益增长,传统的中药药方管理方式已经难以满足现代医疗的需求。为了提升中药药方管理的效率和便捷性,结合现代信息技术开发一款中药药方管理系统显得尤为重要。本文将介绍一个基于Spring Boot框架开发的中药药方管理系统,旨在通过技术手段优化中药药方的管理流程,为用户提供更加高效、便捷的服务。 系统功能概述 该中药药方管理系统涵盖了用户管理、医生管理、药品信息管理、科室信息管理、预约挂号管理、导诊单信息管理以及药方信息管理等多个核

毕设源码-张学姐 615

基于springboot的学生选课管理系统,学校选课管理系统,附源码+数据库+论文,适合课程设计、毕业设计

系统主要以Java语言作为开发基础,使用了SpringBoo框架等技术,采用idea作为开发工具,以MySql作为数据库工具,使用maven自带Tomcat作为Web服务器。系统主要有以下功能:选课管理、教评管理、班级管理、年级管理、专业管理、系部管理、教师授课管理、录入教师、学生管理、学生选课管理、退学管理、退选管理、课目管理、成绩管理、新闻管理、系统管理等。运行环境:JDK8+MySQL5.6+IntelliJ IDEA+Maven3.6。主要有三个角色: 管理员、学生、教师。

m0_66818464的博客 1336

基于SpringBoot学生网上选课系统的设计与实现

学生网上选课系统在对开发工具的选择上也很慎重,为了便于开发实现,选择的开发工具为Eclipse,选择的数据库工具为Mysql。以此搭建开发环境实现学生网上选课系统的功能。其中管理员管理用户,新闻公告。学生网上选课系统是一款运用软件开发技术设计实现的应用系统,在信息处理上可以达到快速的目的,不管是针对数据添加,数据维护和统计,以及数据查询等处理要求,学生网上选课系统都可以轻松应对。

2301_76575540的博客 1358

【计算机毕业设计】180医院挂号就诊系统设计与实现

传统办法管理信息首先需要花费的时间比较多,其次数据出错率比较高,而且对错误的数据进行更改也比较困难,最后,检索数据费事费力。因此,在计算机上安装医院挂号就诊系统软件来发挥其高效地信息处理的作用,可以规范信息管理流程,让管理工作可以系统化和程序化,同时,医院挂号就诊系统的有效运用可以帮助管理人员准确快速地处理信息。 医院挂号就诊系统在对开发工具的选择上也很慎重,为了便于开发实现,选择的开发工具为Eclipse,选择的数据库工具为Mysql。以此搭建开发环境实现医院挂号就诊系统的功能。其中管理员管理用户,新闻

卓怡学长的博客 2652

基于SpringBoot的学生选课系统的设计与实现

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。针对学生选课信息管理混乱,出错率高,信息安全性差,劳动强度大,费时费力等问题,采用学生选课系统可以有效管理,使信息管理能够更加科学和规范。学生选课系统在Eclipse环境中,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,其管理员管理专业,教师,学生,课程,查看学生选课以及学生成绩信息。

2301_77541824的博客 751

基于SpringBoot+Vue+uniapp的驾校收支管理可视化平台的详细设计和实现(源码+lw+部署文档+讲解等)

🌞博主介绍:✌全网粉丝15W+,优快云特邀作者、211毕业、高级全栈开发程序员、大厂多年工作经验、码云/掘金/华为云/阿里云/InfoQ/StackOverflow/github等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战,以及程序定制化开发、全栈讲解、就业辅导✌🌞👇🏻精彩专栏 推荐订阅👇🏻2023-2024年最值得选的微信小程序毕业设计选题大全:100个热门选题推荐✅2023-2024年最值得选的Java毕业设计选题大全:500个热门选题推荐✅Java精品实战案例《500套》

hwx20010805的博客 4387

基于SpringBoot+Vue的高校学科竞赛平台附带文章和源代码

🌞博主介绍:✌优快云特邀作者、985计算机专业毕业、某互联网大厂高级全栈开发程序员、码云/掘金/华为云/阿里云/InfoQ/StackOverflow/github等平台优质作者、专注于Java、小程序、前端、python等技术领域和毕业项目实战,以及程序定制化开发、全栈讲解、就业辅导、面试辅导、简历修改。✌🌞👇🏻精彩专栏 推荐订阅👇🏻2023-2024年最值得选的微信小程序毕业设计选题大全:100个热门选题推荐✅2023-2024年最值得选的Java毕业设计选题大全:500个热门选题推荐✅。

wishcoding的博客 1172
上一篇: 基于java的SpringBoot/SSM+Vue+uniapp的在线课程管理系统的详细设计和实现(源码+lw+部署文档+讲解等)
下一篇: 基于java的SpringBoot/SSM+Vue+uniapp的林业产品推荐系统的详细设计和实现(源码+lw+部署文档+讲解等)
花椒coding
博客等级 码龄2年 1万+粉丝 2533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