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RSS订阅原创 项目实训记录（十四）——申请时效性保障逻辑
用户每一次申请对数据库的查询或插入操作都是有时效性的。在有效期内，用户可以进行对所申请插入或查询操作。但是一旦超过失效时间，用户的一切操作都会被禁止。无法查看密钥更无法跳转到操作页面。昨天写了项目总结，又复盘了一下申请时效性逻辑。方便之后查看和修改。申请详情表： 每个申请都具有开始时间：atime,持续时间：stime以及失效时间：etime。每个申请具有失效位：isend。失效位的取值即定义： 2.时效性保障逻辑 实现效果图（已通过的申请详情页同时已经点击查看过密钥）： 上面的逻辑介绍是根据点击详情页
2022-06-09 16:27:55
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原创 项目实训记录（十二）——el-table-column根据条件修改字体颜色
本周要完成数据去重工作和前端的完善。清理工作 主要是来删除用户插入的重复数据。由管理员决定表是否允许重复数据。如果用户上传的表不允许，则在用户上传数据后调用去重方法；如果表允许重复，则不用调用。 另外，在管理员端添加管理表是否允许去重功能。可以进行编辑。编辑时，如果由不允许重复改为允许重复，则不变；如果由允许重复改为不允许重复，则调用数据去重方法。任务分析 因为清理工作，本人负责前端编辑重复位。所以数据库中系统表dbid_charts表结构会增加一列CSame列用于
2022-06-07 09:18:03
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原创 项目实训记录（十一）——Vue中路由嵌套和路由传参
本周要完成数据去重工作和前端的完善。清理工作 主要是来删除用户插入的重复数据。由管理员决定表是否允许重复数据。如果用户上传的表不允许，则在用户上传数据后调用去重方法；如果表允许重复，则不用调用。 另外，在管理员端添加管理表是否允许去重功能。可以进行编辑。编辑时，如果由不允许重复改为允许重复，则不变；如果由允许重复改为不允许重复，则调用数据去重方法。前端完善 增加一个欢迎界面。 增加提示信息。 增加上一步按钮。本次主要在增加欢迎界面时遇到了
2022-06-06 13:00:17
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原创 项目实训记录（十）——axios循环发送请求顺序执行
2.1 出现问题：axios循环发送请求并没有按顺序执行2.1.1 错误代码2.1.2 代码实现逻辑2.1.3 出错信息2.2 解决过程分析2.2.1 错误部分2.2.2 解决await在forEach不起作用2.2.3 解决方法内axios通信顺序问题......
2022-06-04 16:20:48
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原创 项目实训记录（九）——springboot定时任务（二）cron相关参数
参考博客一个表达式有至少6个（也可能7个）有空格分隔的时间元素。如下：下面是一些案例解释：每年三月的星期三的下午2:10和2:44触发子表达式（天（星期））可以为 “MON-FRI”，“MON，WED，FRI”，“MON-WED,SAT”“*”字符代表所有可能的值“/”字符用来指定数值的增量“?”字符仅被用于天（月）和天（星期）两个子表达式，表示不指定值“L” 字符仅被用于天（月）和天（星期）两个子表达式，它是单词“last”的缩写在天（月）子表达式中，“L”表示一个月的最后一天在天（星期）自表达式中，“L
2022-06-04 00:10:09
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原创 项目实训记录（八）——springboot定时任务
1.适用情景2.动态——基于接口（SchedulingConfigurer）实现定时任务step1:把任务执行周期存储到数据库step2：添加pom.xml配置信息（这个之前项目配过就不用了）step3：配置数据源（配过的就不用再配了）step4：创建定时器...
2022-06-03 23:39:11
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原创 项目实训记录（七）——mybatis生成表
还是五月份的工作，五月底，还是在进行系统功能的完善。首先是用户端的ｂｕｇ问题——已解决然后是管理员端的创建表部分——虽然之后使用JDBC实现了。但是最开始是使用mybatis实现的。因为从前端传来的表名、字段名和字段类型都是String类型，最后要生成数据库表。记录一下这个过程。 前端通过axios 向后端post字段名和字段类型。代码如下：2.后端获取，并存到map里代码如下（示例）：3.调用service方法，创建表最后对应的mapper.xml文件代码如下：4.再补充一下J
2022-06-03 16:30:58
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原创 项目实训记录（六）——标准删除相关操作
五月底，还是在进行系统功能的完善。首先是用户端的ｂｕｇ问题，也就是ａｘｉｏｓ异步通信的问题，之前的博客介绍过了。有兴趣可以看看。然后是管理员端的删除、修改已发布标准部分。因为修改比较容易实现，所以主要是删除发布的一些逻辑。然后删除发布也会导致用户端前端逻辑的一些变化。所以这篇文章主要来复现一下管理员端和用户端的逻辑问题。标准：申请： 上图可以看到用户申请含有ｐｉｄ（也就是发布id字段）。所以当发布删除时，用户逻辑也要有修改ｓｔｅｐ１：管理员选择相应数据库相应数据表的相应字段发布标准。ｓｔｅｐ２：用户查找到
2022-06-03 11:33:54
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原创 项目实训记录（五）——JdbcTemplate中execute和update
1.什么是JdbcTemplate2.JdbcTemplate的准备3.JdbcTemplate的使用——execute和update方法4.execute和update方法的不同（参考）5.最后怎么解决execute不能传参的问题呢？
2022-06-03 10:54:08
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原创 项目实训记录（四）——前端date类型和数据库timestamp类型比较
timestamp类型的申请失效时间和前端获取的Date类型的当前时间的比较，之后进行下一步的逻辑判断和操作。 所以下面讲一下时间比较的方法。获取到的timestamp类型格式：即：yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSXXX为了方便毫秒级比较，所以两者都转换成yyyy-MM-dd HH:m...
2022-06-03 00:00:41
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原创 项目实训记录（三）——axios通信导致vue前端数据不一致
不同状态申请的界面也有不同（如何实现在全部申请显示时，不同状态申请展示情况不同；axios通信出了一些问题，导致毫无逻辑的前端错误。
2022-06-02 23:29:55
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原创 项目实训记录（二）——主要是gitee使用上的一些问题
主要记录一下四月做了什么，以及遇到的一些问题在上一次记录中，也就是2022年三月中旬，我们根据第三遍更新后的需求说明进行了原型界面创建。主要针对的是管理员端的前端搭建。在四月份，我主要负责系统用户端的前端搭建。主要工作是界面书写和gitee仓库的管理。在本阶段，整理了用户端界面相关需要，同时学习了gitee仓库的管理。1.管理员创建仓库，创建dev分支；2.管理员上传项目，注意readme文件的书写，同时要设置master分支权限；3.管理员邀请仓库成员；4.管理员拉取用户push到dev分支的代码，并进行
2022-06-02 22:19:45
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原创 山东大学项目实训记录（一）
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结一、示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。二、使用步骤1.引入库代码如下（示例）：import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport sea.
2022-03-29 15:43:30
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原创 软件工程应用与实践（十三）：三种新文本识别算法介绍
2021SC@SDUSC目录一、前情回顾1.1PP-OCR文字识别算法和本文策略介绍二、SEED策略介绍2.1 SEED是做什么的？2.2 SEED是怎么工作的？2.3 SEED框架解析2.3.1编码器-解码器框架2.3.2 快速文本模型2.3.3 SEED2.4 实验三、 SEED性能总结总结一、前情回顾1.1PP-OCR文字识别算法和本文策略介绍 之前的文章已经详细介绍过PP-OCR文本之前文章一直介绍的主流文本识别算法都是CT...
2021-12-26 00:34:52
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原创 软件工程应用与实践（十二）：基于实例Paddle OCR代码分析
2021SC@SDUSC目录一、前情回顾1.1PP-OCR文字识别策略1.2本文介绍策略二、PP-OCR识别流程2.1 数据集收集2.2 模型配置2.3训练准备定义label输入以及超参数实例化模型并配置优化策略2.4 训练2.5 预测前准备像定义训练Reader一样定义预测Reader预测数据2.6 预测预测使用代码结果总结一、前情回顾1.1PP-OCR文字识别策略 策略的选用主要是用来增强...
2021-12-17 21:48:12
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原创 软件工程应用与实践（十一）：CRNN-CTC模型再介绍
2021SC@SDUSC目录一、前情回顾和背景介绍1.1 PP-OCR文字识别策略回顾1.2 CRNN-CTC模型概述二、CRNN-CTC模型策略详解2.1 模型流程代码结构数据数据示例数据准备模型训练测试三、CTC model VS attention model预测预训练模型总结一、前情回顾和背景介绍1.1 PP-OCR文字识别策略回顾 策略的选用主要是用来增强模型能力和减少模型大小。下面是PP-OCR文字识...
2021-12-11 00:18:06
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原创 软件工程应用与实践（十）：PP-OCRv2的简单介绍
2021SC@SDUSC目录一、前情回顾和背景介绍1.1 PP-OCR文字识别策略回顾1.2 PP-OCRv2的背景1.3PP-OCRv2的简介二、PP-OCRv2策略介绍2.1 新增策略简介2.1.1 文本检测器新增策略2.1.2 文本识别器新增策略2.2 新增策略详解2.2.1 文本检测器2.2.2 文本识别器三、PP-OCRv2的实验测试及结果总结一、前情回顾和背景介绍1.1 PP-OCR文字识别策略回顾...
2021-12-05 20:30:07
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原创 软件工程应用与实践（九）：Paddle OCR文字识别器策略七
2021SC@SDUSC目录一、前情回顾1.1 PP-OCR文字识别策略1.2 本文介绍策略二、RARE算法介绍2.1 什么是RARE算法2.2 RARE算法在文字识别模型中的实现算法实现流程RNN -> Seq2SeqSeq2Seq -> Attention Decoder三、RARE算法在文字识别模型中的代码实现3.1 代码位置3.2 关键代码总结一、前情回顾1.1 PP-OCR文字识别策略 策...
2021-11-28 20:38:46
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原创 软件工程应用与实践（八）：Paddle OCR文字识别器策略六
2021SC@SDUSC目录一、前情回顾1.1 PP-OCR文字识别策略1.2 本文介绍策略二、CTC介绍2.1 CTC是什么2.2 为什么选用CTC2.3 CTC算法原理实现流程具体细节及过程CTC怎么做2.4 CRNN和CTC总结三、CTC代码实现3.1 代码位置3.2 关键代码总结一、前情回顾1.1 PP-OCR文字识别策略 策略的选用主要是用来增强模型能力和减少模型大小。下面是PP-OCR文字识别器所采...
2021-11-20 19:25:30
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原创 软件工程应用与实践（七）：Paddle OCR文字识别器策略五
2021SC@SDUSC一、前情回顾1.PP-OCR文字识别策略 策略的选用主要是用来增强模型能力和减少模型大小。下面是PP-OCR文字识别器所采用的九种策略：轻主干，选用采用 MobileNetV3 large x0.5 来权衡精度和效率； 数据增强，BDA (Base Dataaugmented)和TIA (Luo et al. 2020)； 余弦学习率衰减，有效提高模型的文本识别能力； 特征图辨析，适应多语言识别，进行向下采样 feature map的步幅修...
2021-11-14 22:18:36
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原创 软件工程应用与实践（六）：Paddle OCR文字识别器策略四
2021SC@SDUSC目录一、前情回顾1.PP-OCR文字识别策略2.本文策略——学习率衰减的简单介绍学习率衰减介绍学习率衰减的常见参数几种固定学习率衰减策略介绍学习率衰减的warm-up策略Paddle OCR所涉及的学习率衰减策略二、学习率衰减策略与代码分析1.PP-OCR的学习率衰减策略2.代码分析总结一、前情回顾1.PP-OCR文字识别策略 策略的选用主要是用来增强模型能力和减少模型大小。下面是PP-OCR...
2021-11-07 20:45:10
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原创 软件工程应用与实践（五）：Paddle OCR文字识别器策略三
2021SC@SDUSC一、前情回顾1.PP-OCR文字识别策略策略的选用主要是用来增强模型能力和减少模型大小。下面是PP-OCR文字识别器所采用的九种策略：轻主干，选用采用 MobileNetV3 large x0.5 来权衡精度和效率； 数据增强，BDA (Base Dataaugmented)和TIA (Luo et al. 2020)； 余弦学习率衰减，有效提高模型的文本识别能力； 特征图辨析，适应多语言识别，进行向下采样 feature map的步幅修改； 正则化.
2021-10-31 23:43:01
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原创 软件工程应用与实践（四）：Paddle OCR文字识别器策略二
2021SC@SDUSC一、前情回顾:文字识别器模型的策略介绍1..本文所介绍的文字识别器模块策略轻头部，采用全连接层将序列特征编码为预测字符，减小模型大小；二、序列化介绍RNN三、主要策略与代码解释1.轻头部策略代码如下（示例）：import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings warnings.filter
2021-10-23 00:49:28
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原创 软件工程应用与实践（三）：Paddle OCR文字识别器策略一
2021SC@SDUSC一、前情回顾：文字识别器模型的策略介绍1.文字识别器的总体策略选用 回顾 策略的选用主要是用来增强模型能力和减少模型大小。下面是PP-OCR采用的九种策略回顾。轻主干，选用采用 MobileNetV3 large x0.5 来权衡精度和效率； 数据增强，BDA (Base Dataaugmented)和TIA (Luo et al. 2020)； 余弦学习率衰减，有效提高模型的文本识别能力； 特征图辨析，适应多语言识别，进行向下采样 ...
2021-10-17 21:45:52
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原创 软件工程应用与实践（二）：Paddle OCR的框架与技术初识
2021SC@SDUSC目录前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结一、Paddle OCR的介绍提示：OCR (Optical Character Recognition)是一种以自动识别图像 中的文本为目标的技术，如图 1 所示，其研究历史悠久， 应用范围广泛，如文件电子化、身份认证、数字金融系 统、车牌识别等。此外，在工厂中，通过自动ᨀ取产品的 文本信息，可以更方便地管理产品。学生的线下作业或试
2021-10-10 23:58:54
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原创 软件工程应用与实践（一）：Paddle OCR的初认识与小组分工
2021SC@SDUSC目录一、分组二、选题三、分工(每周更新)组内分工每周任务总结一、分组组长：佟义哲 博客：https://blog.youkuaiyun.com/shy2218组员：郑茜 博客: https://blog.youkuaiyun.com/pinkray_c?spm=1010.2135.3001.5343贾颖欣 博客: https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45873017耿杉杉 博客: https://blog.youkuaiyun.com/scarlettwx二、选
2021-09-28 10:46:38
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