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《基于python的在线学习与推荐系统的设计与实现》该项目含有源码、论文等资料、配套开发软件、软件安装教程、项目发布教程等。系统功能完整，适合作为毕业设计、课程设计、数据库大作业学习使用。
用户端功能有：首页、学习资源、资源推荐、资源评价、公告信息、个人中心、后台管理。登录后台有个人信息管理、学习记录管理、资源评价管理、收藏管理。
管理端功能有：科目管理、教师管理、学生管理、学习资源管理、学习记录管理、资源评价管理、系统管理等。
教师端的功能有：个人中心、学习资源管理、学习记录管理、资源评价管理
更多功能请看运行截图！
开发语言：python
使用框架：Django2.0
前端技术：JavaScript、VUE.js（2.X）、css3
开发工具：pycharm
数据库：MySQL 5.7
数据库管理工具：Navicat或者sqlyog
python版本：python3.7及以上
管理员后台
教师后台
学生后台
p028基于BS架构的在线学习与推荐系统的设计与实现-django
在线学习与推荐系统有管理员，教师，学生。管理员功能有个人中心，科目管理，教师管理，学生管理，学习资源管理，学习记录管理，资源评价管理，系统管理。教师发布学习资源，审核学生学习记录，学生查看学习资源，提交资源评价，提交学习记录。在线学习与推荐系统的开发根据操作人员需要设计的界面简洁美观，在功能模块布局上跟同类型网站保持一致，程序在实现基本要求功能时，也为数据信息面临的安全问题提供了一些实用的解决方案。可以说该程序在帮助管理者高效率地处理工作事务的同时，也实现了数据信息的整体化，规范化与自动化。
【附源码】Python计算机毕业设计网络教育平台设计
项目运行环境配置：Pychram社区版+ python3.7.7 + Mysql5.7 + HBuilderX+list pip+Navicat11+Django+nodejs。项目技术：django + python+ Vue 等等组成，B/S模式 +pychram管理等等。环境需要1.运行环境：最好是python3.7.7，我们在这个版本上开发的。其他版本理论上也可以。2.pycharm环境：pycharm都可以。推荐pycharm社区版;
python简单推荐系统(含完整代码).pdf
python简单推荐系统(含完整代码).pdf
基于python的购物推荐系统
数据库(sqlite/mysql/sqlserver等)：sqlite或者mysql。开发工具(eclipse/idea/vscode等)：pychram。2 用户注册功能，输入有效的邮箱进行注册。可以接收注册邮箱验证。6.管理员在管理端对数据信息的增删改和用户信息的增删改查。8.协同过滤推荐系统，根据用户对商品的行为进行推荐。3.密码找回功能，通过邮箱获取更新密码的链接。4.数据查看功能，可以对查看爬取的数据。7.使用的django框架。5.用户个人信息修改。
MT 103 Single Customer Credit Transfer单笔客户转账
MT 103 Single Customer Credit Transfer单笔客户转账 MT103电文能通过三种方式交换，依赖电文使用的业务场景。 （1） 核心MT103电文是一个通用电文，发送和接收此电文不需要在电文用户组（MUG）注册。允许使用所有MT103电文域来交换单客户转账，除了77T域（信封内容）。MT103电文如果是根据预先约定的双边/多边规则的格式，则可以直通处理。 （
树莓派34/100 - Pico读取MPU6050加速度和陀螺仪传感器数据
树莓派Pico连接MPU-6050模块（三轴陀螺仪+三轴加速度），读取运动姿态数据。
用python做网页界面_使用python对整个网页进行截图
方法一、使用PyQt4的QtWebKit组件#!/usr/bin/env python# -*- coding: UTF-8 -*-# 来源 http://www.oschina.net/code/snippet_219811_14920import sysimport os.pathfrom PyQt4 import QtGui,QtCore,QtWebKitclass PageShotter(...
HTTPDebugger实战：iTunes登录协议抓包与签名验证全解析
HTTPS抓包是分析客户端与服务端交互的重要手段，其原理是通过中间人证书解密TLS流量，从而观察请求与响应细节。在调试iTunes登录协议时，抓包能帮助我们定位签名验证失败、x-timestamp过期等棘手问题。然而，许多教程中常见的mumu模拟器抓包、fiddler手机抓包或charles抓包unknown问题，往往让新手陷入工具陷阱。本文以HTTPDebugger为切入点，从TLS握手到认证请求，系统拆解iTunes登录协议的关键字段与签名机制，覆盖证书配置、进程监听、域名过滤等实战经验，辅以Apple
Python+Django毕业设计在线学习平台（程序+LW+部署）
项目运行环境配置：Jdk1.8 + Tomcat7.0 + Mysql + HBuilderX（Webstorm也行）+ Eclispe（IntelliJ IDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持）。项目技术：SSM + mybatis + Maven + Vue 等等组成，B/S模式 + Maven管理等等。环境需要1.运行环境：最好是java jdk 1.8，我们在这个平台上运行的。其他版本理论上也可以。2.IDE环境：IDEA，Eclipse,Myeclipse都可以。
【高清照片】深圳光博会看PCIe Over Fibre 实现方案
本文分析了PCIe over Fibre技术及其在数据中心的应用前景。该技术通过光纤延伸PCIe总线，解决了传统铜缆距离限制问题，支持跨机架资源池化。目前主要有两种实现方式：CDFP混合光缆方案和Retimer转接卡方案，各有优缺点。文章还探讨了CDFP接口的现状、低速信号传输解决方案，以及PCIe速率与光通信发展的对应关系。最后对比了PCIe光缆与以太网光缆的关键差异，指出PCIe光互连在协议透明度和边带信号处理上的特殊要求。随着标准推进，PCIe over Fibre将成为数据中心扩展高带宽、低时延互连
保姆级教程：在RK3588平台上为IMX415 Sensor配置HDR2曝光（附完整代码与避坑点）
本文提供RK3588平台上为IMX415 Sensor配置HDR2曝光的详细教程，涵盖基础概念、限制条件、实战配置步骤及常见问题解决方案。通过完整代码示例和关键参数解析，帮助开发者高效实现HDR2曝光模式，提升图像质量并避开常见陷阱。
python005基于BS架构的在线学习与推荐系统的设计与实现
从而帮助信息管理者节省事务处理的时间，降低数据处理的错误率，对于基础数据的管理水平可以起到促进作用，也从一定程度上对随意的业务管理工作进行了避免，同时，在线学习与推荐系统的数据库里面存储的各种动态信息，也为上层管理人员作出重大决策提供了大量的事实依据。所以电子化信息管理的出现就能缓解以及改变传统人工方式面临的处境，一方面可以确保信息数据在短时间被高效处理，还能节省人力成本，另一方面可以确保信息数据的安全性，可靠性，并可以实现信息数据的快速检索与修改操作，这些优点是之前的旧操作模式无法比拟的。
从Transformer到Mamba：显著性检测领域的计算效率革命（Samba框架深度解析）
本文深入解析了Samba框架在显著性目标检测（Salient Object Detection）领域的创新应用，通过结合Mamba架构的优势，实现了计算效率的革命性提升。Samba框架采用显著性引导的Mamba模块（SGMB）和上下文感知上采样（CAU），有效解决了传统CNN和Transformer的局限性，同时在RGB-D等多模态任务中展现出卓越性能。
python基于BS架构的在线学习与推荐系统的设计与实现
一、系统背景与意义随着互联网的飞速发展和教育信息化的不断推进，在线学习已成为现代教育的重要组成部分。然而，传统的在线学习系统往往存在用户体验不佳、学习资源推荐不准确等问题。因此，开发一个基于Python的BS架构的在线学习与推荐系统，旨在解决这些问题，提高学习资源的利用效率和学习体验。二、系统设计与开发流程1.需求分析：明确系统的功能需求，包括用户管理、学习资源管理、学习记录管理、资源推荐等。2.3.
paddlehub无法安装，安装报错【Bug完美解决】
paddlehub无法安装，安装报错【Bug完美解决】 我们正在进行一个基于Python的项目开发，该项目需要集成PaddleHub，以利用其丰富的深度学习模型和工具。PaddleHub提供了一种简便的方式来使用预训练模型，以加速开发过程并提高模型效果。 现在paddlehub安装出现问题了，本文彻底解决paddlehub无法安装的问题。
GeoXCP：可解释人工智能中空间解释的不确定性量化
GeoXCP: uncertainty quantification of spatial explanations in explainable AI提出基于保形预测（conformal prediction）的不确定性量化框架——地理空间解释保形预测（GeoXCP），将空间依赖纳入建模过程，生成具有校准不确定性估计的空间自适应解释。通过大量模拟实验和真实世界数据集验证，GeoXCP在不同地理空间场景中能提供可靠解释并有效量化不确定性，推动可解释地理空间机器学习的发展，帮助决策者评估模型驱动洞察的可信度。
python基于BS架构的在线学习与推荐系统的设计与实现（代码+数据库+LW）
摘 要 现代经济快节奏发展以及不断完善升级的信息化技术，让传统数据信息的管理升级为软件存储，归纳，集中处理数据信息的管理方式。本在线学习与推荐系统就是在这样的大环境下诞生，其可以帮助管理者在短时间内处理完毕庞大的数据信息，使用这种软件工具可以帮助管理人员提高事务处理效率，达到事半功倍的效果。此在线学习与推荐系统利用当下成熟完善的Python技术，以及最受欢迎的RDBMS应用软件之一的Mysql数据库进行程序开发。在线学习与推荐系统有管理员，教师，学生。管理员功能有个人中心，科目管理，教师管理，学生管理，学
Devexpress16.2.6破解工具
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基于Python的基于BS架构的在线学习与推荐系统的设计与实现
在答辩过程中，要充分展示对项目的深入研究和对技术的理解，结合实际案例和数据，清晰阐述项目的创新、可行性和应用价值，回答评委问题时要有条理、准确表达自己的观点。该项目采用技术Python的django框架、mysql数据库 ，项目含有源码、文档、PPT、配套开发软件、软件安装教程、项目发布教程、核心代码介绍视频等。用户端功能有：首页、学习资源、资源推荐、资源评价、公告信息、个人中心、后台管理。管理端功能有：科目管理、教师管理、学生管理、学习资源管理、学习记录管理、资源评价管理、系统管理等。
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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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
python基于django 在线学习与推荐系统的设计与实现
Python具有强大的优势，通过简洁的语法和类库进行操作。而且Python提供了许多的控制语句，比如if语句、for语句，while语句。在数据插入时也可以通过for语句来进行数据的逐条插入。Python也提供了数据库的操作接口，通过引入Python的MySQL处理对象连接数据库后，使用通用的SQL语句方法实现数据的存储。在数据可视化程序中，使用Python面向对象编程的特点开发出通用的管理系统，并进行数据的展示、管理等基本操作。
Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf
作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...
django基于Python可视化分析系统的在线学习资源推荐系统的设计与实现vue
系统阐述的是使用可视化的学习系统的设计与实现，对于Python、B/S结构、MySql进行了较为深入的学习与应用。整个的系统的开发运用Python技术， django框架，以及MySql数据库技术的大力支持下同步完成该系统的开发，实现了可视化的学习的信息化，使管理者在操作思路清晰且更加方便，用户也可以体验到更加优秀的可视化的学习管理，内容目标如下。从管理员出拿到分配好的账号密码可以进入系统，使用相关的系统应用，管理员权限最大，其次的用户。（1）减少后台管理人员的工作量，对用户的信息进行系统的管理；
基于Python在线学习与推荐系统的设计与实现(源码+LW+调试文档+讲解等)
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