12、构建项目跟踪应用程序:从零开始

构建项目跟踪应用程序:从零开始

1. 引言

在现代企业的日常运营中,项目管理和跟踪是非常重要的环节。为了提高效率和准确性,许多企业选择使用数据库应用程序来管理项目。本文将详细介绍如何使用Access 2003 VBA构建一个独立的项目跟踪应用程序。通过这个应用程序,用户可以轻松跟踪项目及其相关细节,如评论、联系人和文件附件。我们将逐步介绍从设计到实现的全过程,帮助读者掌握使用Access 2003 VBA构建复杂应用程序的技能。

2. 设计规格说明

在开始编写任何代码之前,详细的规划是必不可少的。我们需要明确应用程序的目标和功能需求,确保设计合理且符合用户期望。以下是我们为项目跟踪应用程序设定的主要功能需求:

  • 用户可以查看和管理项目及其相关细节,如评论、联系人和文件附件。
  • 用户可以通过记录导航功能浏览不同项目的记录。
  • 用户可以在项目表单上将联系人记录与当前打开的项目关联起来。
  • 用户可以创建新邮件发送给项目记录中选定的联系人。
  • 用户可以将外部文件(如相关文档和电子表格)与项目记录关联起来。

2.1 用户界面设计

为了确保应用程序易于使用,我们设计了两个主要屏幕:项目跟踪屏幕和联系人屏幕。项目跟踪屏幕可以进一步分为多个标签页,如评论/任务、相关联系人和文件附件。这有助于用户更直观地管理和查看项目信息。

项目跟踪屏幕

2.2 数据库设计

为了支持多用户并发访问,我们将数据存储在一个独立的数据库文

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。
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, ...
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