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原创 于 2021-11-03 17:36:46 发布 · 154 阅读 · 0 ·
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基于Java+SpringBoot+Vue的家具网上商城系统设计与实现源码及文档
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本项目旨在构建一个基于Web的家具在线销售平台，该系统致力于实现家具商品的高效数字化管理与用户交互。平台核心功能涵盖：主页展示、个人中心、用户账户管理、家具分类维护、商品信息管理、订单处理及系统配置等模块。管理员通过预设凭证登录后，可全面管理平台的各项业务与数据。 技术实现采用Spring Boot与Node.js作为后端支撑，结合Vue.js前端框架及Element UI组件库，数据库选用MySQL，项目管理依赖Maven。开发环境推荐使用IntelliJ IDEA，同时兼容Eclipse。系统遵循浏览器/服务器（B/S）架构模式，确保跨平台访问的便捷性。 部署时需配置数据库连接参数，相关设置在项目资源文件中指定。初始化数据库可执行提供的SQL脚本。应用启动后，管理员可通过特定路径访问后台管理界面，普通用户则通过前端入口浏览与购买商品。具体技术细节与操作流程可参考附带的文档资料。 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！
推荐系统基于Java+Vue的联邦学习隐私保护模型设计：分布式协同推荐架构与安全通信实现 项目介绍 基于java+vue的联邦学习的隐私保护推荐系统设计与实现（含模型描述及部分示例代码）
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内容概要：本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构，使用户数据在本地完成模型训练，仅上传加密后的模型参数或梯度，通过中心服务器进行联邦平均聚合，从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计，包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块，并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时，系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示，Java后端支撑高并发服务与日志处理，形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例，如特征提取、模型聚合、加密上传等，增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群：具备一定Java和Vue开发基础，熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术，从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标：①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法；②掌握隐私保护机制（如加密传输、差分隐私）与模型聚合技术的集成；③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型；④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议：建议结合代码示例深入理解联邦学习流程，重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑，同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展，适用于科研验证与工业级系统原型开发。
基于spring boot的水果商城网站的设计与实现开题报告.docx
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基于spring boot的水果商城网站的设计与实现开题报告
遗传算法的原理及其在实践中的应用（PDF格式）
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源码来自：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向（最优解）进化，进化过程中，会自动选择优良基因，淘汰劣等基因。 遗传算法（英语：genetic algorithm (GA) ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为： 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值，选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群（适应度函数的值越小越好） 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生 2 个子代。 （交叉概率） 对子代（parent + 生成的 child）的染色体进行变异。 （变异概率） 重复3,4,5步骤，直到新种群（parentnumber + childnumber）的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率：两个个体进行交配的概率。 例如，交配概率为0.8，则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率：所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值，其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
第4讲：RGB-LED 传感器实验.mp4
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Arduino智能硬件开发实战项目
基于MATLAB的频谱图与Bode图绘制方法及实现
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在实验数据处理过程中，频谱图的生成通常涉及多种分析方法。其中，自相关函数法通过计算信号时间序列的自相关特性来估计功率谱密度。另一种常用方法是自回归模型法，该方法基于信号的前期观测值构建线性预测模型，进而推导出频谱分布。这两种技术均被广泛应用于从实验数据中提取频域特征，以实现对信号能量在不同频率上分布状况的可视化呈现。 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！
RBF神经网络训练：MATLAB实现与源码解析
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【达摩老生系列作品，品质经过严格验证与实测调校】 资源标题：基于径向基函数神经网络的训练实现（MATLAB完整源代码包） 资源类别：MATLAB完整项目工程文件 内容说明： 本资源包含一套经过完整测试与调试的MATLAB源代码，能够确保在标准环境中顺利运行。若在使用过程中遇到执行问题，可提供运行指导或适配调整方案。 适用对象：适用于机器学习及神经网络领域的初学者，以及具备一定编程经验的开发人员。 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！
windbg安装包及使用教程
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源码来自：https://pan.quark.cn/s/324a3a64328b awesome-windbg-extensions extensions wdbgark - WinDBG Anti-RootKit Extension https://sww-it.ru MEX - Mex External - MEX Debugging Extension for WinDbg can help you simplify common debugger tasks, and provides powerful text filtering capabilities to the debugger. http://www.cnblogs.com/tianqing/p/9369693.html SwishDbgExt - Incident Response & Digital Forensics Debugging Extension https://www.comae.com DBGkit - DbgKit is the first GUI extension for Debugging Tools for Windows (WinDbg, KD, CDB, NTSD). download Patterns Debugger Extension DLL - Patterns Debugger Extension DLL. download poolinfo - kernel pool windbg extension findpg - Windbg extension to find PatchGuard pages windbg-extensions - ...
基于KNN的手写识别系统设计开题报告.doc
12-21
基于KNN的手写识别系统设计开题报告
Winform TextBox实现了垂直居中功能
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已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 ================================== <<<<<<<<<<< IMPORTANT >>>>>>>>>>>> ================================== LiveCharts is now multipatform (at least the design). So this package contains nothing but the core of the library, you might also need to install the desired platform. For example if using wpf you must also install the wpf package. ----------------------------------- Install-Package LiveCharts.Wpf ----------------------------------- For future updates, you will only need to update LiveCharts.Wpf (or any other platform) forget about the core, all the platforms packages will have a dependency to core. ----------------------------------- Update-Package LiveCharts.Wpf -----------------------...
目标检测：基于VOC与YOLO格式的公路落石数据集（282张图像，632个标注框）
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该数据集采用Pascal VOC与YOLO两种标注格式并存的结构。其中包含282张JPEG格式图像，每张图像均配有对应的VOC格式XML标注文件及YOLO格式TXT标注文件，三类文件数量一致均为282份。数据集中仅定义单一标注类别"stone"，该类别共标记632个边界框，全部标注框数合计为632个。标注工作通过labelImg工具完成。 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！
基于Java Web 的血液募捐网站的设计与实现开题报告.doc
12-21
基于Java Web 的血液募捐网站的设计与实现开题报告
【嵌入式系统】基于ARM开发板的Linux驱动与应用开发实战：系统移植与调试优化综合训练
12-21
内容概要：本文介绍了嵌入式Linux系列实战项目系统化学习的完整路径，涵盖从硬件平台认知、系统移植、驱动开发到应用层开发与调试优化的全流程。通过基于ARM架构开发板的真实项目实践，学习者可掌握嵌入式Linux系统的构建与部署，深入理解硬件与操作系统之间的交互机制，实现从理论学习到工程落地的能力跃迁。重点内容包括交叉编译环境搭建、内核裁剪与烧写、设备树配置、外设驱动编写及资源受限环境下的应用开发。; 适合人群：具备一定Linux基础和C语言能力，希望进入嵌入式开发领域的初学者或工作1-3年的工程师。; 使用场景及目标：①掌握嵌入式Linux系统从零搭建的完整流程；②理解驱动与内核的交互机制并能独立开发常用外设驱动；③具备在真实硬件平台上进行系统调试与性能优化的能力；④为从事物联网、智能设备等嵌入式产品开发奠定实战基础。; 阅读建议：建议结合具体开发板（如ARM Cortex-A系列）边学边练，重视动手实践与问题排查，注重各模块间的关联性，逐步构建完整的嵌入式系统知识体系。
WPD：基于MATLAB的小波包分解（WPD）算法的完整实现
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小波包分解（Wavelet Packet Decomposition）是对小波分析的推广和深化，它通过同时分解信号的低频和高频部分，提供了比传统小波分解更精细的频带划分能力。这种方法能根据信号特征自适应地选择最佳基函数，克服了小波分析在高频段频率分辨率较差的局限，在机械故障诊断、生物医学信号分析、图像处理等需要精细时频局部化分析的领域具有广泛应用价值。
机器学习（西瓜书）阅读笔记
12-21
适合小白，便于大家快速了解机器学习，进行入门
【博士论文复现】【阻抗建模、验证扫频法】光伏并网逆变器扫频与稳定性分析(包含锁相环电流环)（Simulink仿真实现）
12-21
【博士论文复现】【阻抗建模、验证扫频法】光伏并网逆变器扫频与稳定性分析(包含锁相环电流环)（Simulink仿真实现）
基于Android的在线影院应用系统设计与实现（SpringBoot后端+MySQL数据库+完整源码）
最新发布
12-21
本设计为基于Android平台的毕业项目，采用前后端分离架构，代码附有详尽注释，便于初学者理解与学习。适用于毕业设计、课程作业及期末考核等场景，下载后经过简易配置即可部署运行。项目资源包含完整源代码、数据库初始化脚本及相关开发工具，所有组件均经过充分测试，保证系统稳定执行。 技术架构方面，后端采用SpringBoot框架（或SSM组合），前端基于Android原生开发，数据存储使用MySQL数据库（推荐5.7版本）。构建工具支持Maven与Gradle，开发环境需配置JDK、IDEA及AndroidStudio。建议将Gradle下载源更换为国内镜像以提升依赖加载效率。 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！
培训与企业文化.docx
12-21
培训与企业文化.docx
基于DS-MPA检测算法的SCMA系统在瑞利信道下的仿真与编码实现
12-21
稀疏码分多址（SCMA）作为一种创新的非正交多址接入方案，在第五代移动通信系统中展现出显著的应用潜力。该技术的核心优势源于其码字结构的稀疏特性，能够有效提升频谱利用率并抑制多用户间干扰。本文聚焦于“SCMA-DS-MPA_DS-MPA_SCMA_”相关技术内容，系统阐述分解级联最大后验概率（DS-MPA）检测机制、瑞利衰落信道建模以及相应的仿真与编码实现流程。 **DS-MPA检测机制** DS-MPA是一种适用于SCMA系统的多用户检测方法，其通过将复杂的联合检测任务分解为多个连续的单用户检测子问题，显著降低了运算负担。该算法首先对各用户码字进行初始估计，随后通过多轮迭代（本设定为6次）逐步优化估计值，直至满足收敛条件。在迭代过程中，DS-MPA会综合考量其他用户码字构成的上下文信息，从而减少误差传递现象。 **瑞利衰落信道建模** 在无线通信环境中，信号常经历多径传播导致的衰落效应，瑞利信道即用于刻画此类具有随机相位与幅度变化的传输场景。在SCMA系统中，采用瑞利信道模型可模拟实际传播环境中的多径反射、散射等现象，这些效应会引起信号幅度衰落与相位畸变，进而影响传输可靠性。DS-MPA检测需结合信道矩阵，以准确描述信号在瑞利衰落条件下的变化特征。 **系统仿真流程** 仿真脚本“simulation.m”负责构建SCMA系统仿真环境，配置包括用户数目、星座图结构、码字维度等关键参数，并基于DS-MPA算法进行性能测试。仿真内容通常涵盖误码率与误符号率的统计计算，用以评估不同信道状态及迭代次数下检测算法的效能。通过调整信道条件、迭代次数等变量，可进一步探究系统参数的最佳配置方案。 **编码实现过程** 编码模块“scmaenc.m”实现了SCMA的编码功能，主要包括稀疏码字生成、星座映射及多用户编码等步骤。SCMA编码的核心在于构造具有稀疏特性的码字集合，使其在星座域中呈稀疏分布，从而降低用户间干扰。映射阶段将二进制信息序列转换为星座符号，并依据SCMA规则分配至相应的资源单元。 **辅助数学函数** 函数“log_sum_exp.m”常用于概率计算与信息处理领域，特别是在处理对数似然比等易出现数值溢出的运算时起到关键作用。在DS-MPA检测中，该函数用于高效计算多路径消息的后验概率加权和，有助于简化计算过程。 综上所述，“scma-DS-MPA_DS-MPA_SCMA_”所涉及的技术体系以DS-MPA检测算法在SCMA系统中的实施为核心，结合瑞利信道下的性能仿真与编码实践，深入揭示了SCMA技术在复杂无线环境中提升资源效率与通信质量的内在机理。 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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