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于 2005-01-17 15:44:00 发布
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基于SpringBoot的垃圾分类回收系统，系统包含两种角色：管理员、用户主要功能如下。 【用户功能】 首页：浏览垃圾分类回收系统信息。 个人中心：管理个人信息，查看历史记录和订单状态。 运输管理：查看运输信息，垃圾回收的时间和地点。 公告管理：阅读系统发布的相关通知和公告。 垃圾回收管理：查看垃圾回收的信息，回收类型和进度。 垃圾出库申请管理：提交和查看垃圾出库申请的状态。 【管理员功能】 首页：查看垃圾分类回收系统。 个人中心：管理个人信息。 管理员管理：审核和管理注册管理员用户的信息。 用户管理：审核和管理注册用户的信息。 运输管理：监管和管理系统中的运输信息。 公告管理：发布、编辑和删除系统的通知和公告。 垃圾回收管理：监管和管理垃圾回收的信息。 垃圾出库申请管理：审批和管理用户提交的垃圾出库申请。 基础数据管理：管理系统的基础数据，运输类型、公告类型和垃圾回收类型。 二、项目技术 编程语言：Java 数据库：MySQL 项目管理工具：Maven 前端技术：Vue 后端技术：SpringBoot 三、运行环境 操作系统：Windows、macOS都可以 JDK版本：JDK1.8以上都可以 开发工具：IDEA、Ecplise、Myecplise都可以 数据库: MySQL5.7以上都可以 Maven：任意版本都可以
这篇文章是台湾大学（NTU）计算机科学与信息工程系（CSIE）2021年秋季学期算法设计与分析课程的第一份作业（Homework#1）的具体要求和题目描述 以下是主要内容的总结：
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内容概要：本文档是台湾大学计算机科学与信息工程系2021年秋季学期《算法设计与分析》课程的第一次作业（Homework#1）。作业包含四道编程题和三道手写题，旨在考察学生对算法设计和分析的理解与应用能力。编程题涉及汉诺塔、数组计算、矩形点对、糖果分配等问题；手写题涵盖渐近符号证明、递归方程求解、幽灵腿游戏优化、不公平的卢卡斯问题等。文档详细描述了每个问题的具体要求、输入输出格式、测试用例以及评分标准。此外，还提供了编程技巧和注意事项，如避免延迟提交、正确引用资料、处理大输入文件等。 适合人群：具备一定编程基础的本科生或研究生，特别是修读过或正在修读算法设计与分析相关课程的学生。 使用场景及目标：①帮助学生巩固课堂所学的算法理论知识；②通过实际编程练习提高解决复杂问题的能力；③为后续更深入的学习和研究打下坚实的基础。 其他说明：此作业强调团队合作和个人独立思考相结合的重要性，鼓励学生在讨论后用自己的语言表达解决方案，并注明参考资料。对于编程题，特别提醒学生注意输入文件可能较大，建议采取适当的优化措施以确保程序运行效率。
基于SpringBoot的铁路订票管理系统(源码+数据库+万字文档+ppt)528
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基于SpringBoot的铁路订票管理系统，系统包含两种角色：管理员、用户主要功能如下。 【用户功能】 首页：浏览铁路订票管理系统的主要信息。 火车信息：查看火车的相关信息，包括车次、出发地、目的地和票价等。 公告资讯：阅读系统发布的相关通知和资讯。 后台管理：进行系统首页、个人中心、车票预订管理、车票退票管理等操作。 个人中心：管理个人信息，查看订单历史记录等。 【管理员功能】 首页：查看铁路订票管理系统。 个人中心：修改密码、管理个人信息。 用户管理：审核和管理注册用户的信息。 火车类型管理：管理系统中的火车类型信息。 火车信息管理：监管和管理系统中的火车信息，添加、编辑、删除等。 车票预订管理：处理用户的车票预订请求。 车票退票管理：处理用户的车票退票请求。 系统管理：管理系统的基本设置，公告资讯、关于我们、系统简介和轮播图管理。 二、项目技术 编程语言：Java 数据库：MySQL 项目管理工具：Maven 前端技术：Vue 后端技术：SpringBoot 三、运行环境 操作系统：Windows、macOS都可以 JDK版本：JDK1.8以上都可以 开发工具：IDEA、Ecplise、Myecplise都可以 数据库: MySQL5.7以上都可以 Maven：任意版本都可以
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内容概要：本文探讨了开发行业级机器学习和数据挖掘软件的经验与教训，指出当前研究界与工业界之间的脱节问题。作者分享了开发LIBSVM和LIBLINEAR的经验，强调了用户需求的重要性。大多数用户并非机器学习专家，期望简单易用的工具来获得良好结果。文章还详细介绍了支持向量机（SVM）的实际应用案例，包括数据预处理（如特征缩放）、参数选择等步骤，并提出了为初学者设计的简易流程。此外，作者讨论了在设计机器学习软件时应考虑的功能选择、选项数量、性能优化与数值稳定性等问题，强调了软件开发与实验代码的区别以及鼓励研究人员参与高质量软件开发的重要性。 适合人群：对机器学习软件开发感兴趣的科研人员、工程师及从业者，尤其是那些希望了解如何将学术研究成果转化为实际可用工具的人士。 使用场景及目标：①帮助非机器学习专家的用户更好地理解和使用机器学习方法；②指导开发者在设计机器学习软件时考虑用户需求、功能选择、性能优化等方面的问题；③促进学术界与工业界之间的合作，推动高质量机器学习软件的发展。 其他说明：本文不仅提供了具体的开发经验和技巧，还呼吁建立激励机制，鼓励更多研究人员投入到机器学习软件的开发中，以解决当前存在的研究与应用脱节的问题。
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