qq_51677409的博客

基于Simhash的Python文本查重系统，包含优快云爬虫和文本查重系统。本系统采用Flask进行部署。使用爬虫前的sql代码结构。有需要的同学私信扣扣。

遗传算法, 冲突在不考虑教室的情况下, 主要是一个老师不能再同一时间上多门课, 一旦出现这个问题, 随机一个时间, 再次进行冲突检查。这里的适应度值主要通过课程的期望值获得, 期望值指的是每种课程在每种时间开展的适合度, 越适合期望值越高。接下来, 根据不同的课程类型, 按人数随机分配教室, 同时还要判断该教室是否在同一时间有别的班级使用了。分配教室的策略是这样的, 首先判断课程类型, 每种课程类型有着不一样的可用教室。将这些排课数据进行编码, 课程划分为固定时间的和不固定时间的, 输出染色体。

通过该系统，用户可以上传一张图片，系统便能够自动在数据库中寻找与该图片相似或相关的其他图片，从而实现以图搜图的功能。首先，我们采用了深度学习领域的模型——ResNet50，该模型在图像识别任务中表现出色，能够有效地提取出图片中的关键特征。此外，我们还利用了 Gradio 这个快速构建机器学习接口的库，使得用户可以方便地通过界面与系统进行交互，上传图片并获取搜索结果。其次，我们使用了 faiss 这个高性能的相似度搜索和聚类库，它能够帮助我们快速地在海量图片中找出与目标图片相似的图片。

此外，项目还接入了chatglm大模型，若知识图谱没有对应的内容，将调用chatglm进行回答。使用到了neo4j数据库，将数据库中的内容查询出来返回给用户。基于知识图谱的医疗机器人聊天项目。基于知识图谱的医疗问答机器人。

该平台不仅提供了一个基于智能家居的购物平台，还通过研究和实践，推动智能家居与电子商务的深度融合，打破传统购物模式的局限，提供个性化、智能化的购物体验。此外，平台还打通了智能家居设备与购物平台的连接，实现设备与应用之间的数据共享和交互，为用户提供更多便利和选择。因此，智能家居购物平台具有重要的意义和广阔的应用前景。一个由Spring boot和Vue2实现的电商平台，实现了包括秒杀，购物车，下单，后台管理等多项功能，同时也整合了推荐系统，也可以提供了京东爬虫进行商品数据爬取。

通过上述方法，能够利用到模型在公开数据集上的学习到的特征，同时也能加速模型的收敛并提升其在图像分类上的性能。该模型能够在保持较低计算资源消耗的同时，实现高精度的图像类别识别，此项研究丰富了卷积神经网络在图像分类任务上的应用实践，有望在未来智能图像处理系统的发展提供思路。图像分类算法在众多领域和实际应用场景中具有非常重要的作用，但是传统的基于机器学习的图像分类算法存在准确率不高、泛化能力不足、效率低下以及对复杂图像解析能力不足等问题。需要项目与论文的同学联系QQ。