java毕业设计直播管理系统Mybatis+系统+数据库+调试部署

这是一个基于Java和Mybatis的毕业设计项目,涵盖了B/S架构、Java语言、Layui前端技术以及MySQL数据库。提供了系统源码和调试部署指南。

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java毕业设计直播管理系统Mybatis+系统+数据库+调试部署

java毕业设计直播管理系统Mybatis+系统+数据库+调试部署

本源码技术栈:

项目架构:B/S架构

开发语言:Java语言

开发软件:idea eclipse

前端技术:Layui、HTML、CSS、JS、JQuery等技术

后端技术:JAVA

运行环境:Win10、JDK1.8

数 据 库:MySQL5.7/8.0

源码地址:https://pan.baidu.com/s/1IKZK3yc2voFVnKDR_6M5UA?pwd=hsp6

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NW小世界网络(Network of Winners)是一种特殊的随机图模型,它结合了局部连接性和长程依赖性。这种网络结构通常用于模拟复杂系统的动力学,比如神经元网络或社交网络。费米规则博弈(Fermi Rule Dynamics)则是一种基于概率的游戏机制,参与者之间通过某种规则竞争资源。 在实现这样的代码时,首先你需要: 1. 初始化网络:创建一个包含节点的网格,并按照小世界规则(如短路径优先加上一定的随机性)链接节点。 2. 设定规则:应用费米规则,即每个节点在一定概率下选择一个邻居进行互动,例如获胜者(得分更高或满足其他条件的节点)更有可能影响其邻接节点。 3. 模拟迭代:在一个时间步中,所有节点根据当前状态和规则更新状态(可能增加分数、改变连接等),然后依据费米规则再次选择行为。 4. 记录和分析数据:在每次迭代后,收集节点的状态信息,计算各种统计量,如平均路径长度、团簇系数等。 以下是一个简单的Python伪代码示例: ```python import numpy as np # 初始化小世界网络 def create_nw_network(size, avg_neighbor=4, prob_random=0.2): # 网络矩阵 adjacency = nx.random_regular_graph(avg_neighbor, size) # 添加随机连接 for i in range(prob_random * size * (size - 1)): src, dst = np.random.choice(range(size), size=2, replace=False) if src != dst and (src, dst) not in adjacency.edges(): adjacency.add_edge(src, dst) # 费米规则博弈函数 def fermi_rule_battle(node, neighbors, winning_probability): chosen_neighbor = np.random.choice(neighbors, p=[1 - winning_probability] + [winning_probability / len(neighbors)] * (len(neighbors) - 1)) # 更新节点状态... return node, chosen_neighbor # 主程序 def main(): network = create_nw_network(size, ...) num_iterations = ... for _ in range(num_iterations): for node in network.nodes: neighbors = list(network.neighbors(node)) node, _ = fermi_rule_battle(node, neighbors, ...) # 数据记录和分析 ... if __name__ == "__main__": main() ```
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