课设名单04

最新推荐文章于 2024-11-28 21:02:56 发布
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#设计与实现 #系统 #项目

包含论文，源码，数据库，亲测可用！如有需要联系QQ:346310294
1.Java聊天室的设计与实现
2.Java扫雷游戏的设计与实现
3.俄罗斯方块项目
4.基于java博网即时通讯软件的设计与实现
5.基于java出租车计价器设计与实现
6.基于java出租车计价器设计与实现
7.基于Java的超级玛丽游戏的设计与实现
8.基于Java的飞机大战游戏的设计与实现
9.基于Java的愤怒的小鸟游戏的设计与实现
10.基于java的雷电游戏
11.基于Java的连连看游戏设计与实现
12.基于Java的模拟写字板的设计与实现
13.基于JAVA的推箱子游戏
14.网络版坦克大战游戏的设计与实现

哈工大（威海）网安课设实践I 邮件发送器设计与实现
qq_53124379的博客
12-31 8876
本文是哈尔滨工业大学（威海）网络空间安全专业大三上学期的课设题目，有需求的可以参考，本文所提供的代码仅供学习交流使用，请酌情copy，作者不对可能出现的抄袭现象负任何责任。以上是课设题目要求，本文全程采用python编程，请保证自己至少可以看懂import部分并且熟练掌握pip install操作。熟练掌握SMTP协议原理及通信过程，实现指定邮件的发送、验证过程及黑白名单过滤功能。(1)编程实现通过用户界面，用户登录信箱认证过程（含base64方式编码）；(2)发送信息及附件（常用格式）需经加密处理；
C语言课程设计题目（24个选题）
m0_73678713的博客
09-24 4162
题目一：职工信息管理系统设计 题目二：图书信息管理系统设计 题目三：图书管理系统设计 题目四：实验设备管理系统设计 题目五：西文下拉菜单的设计 题目六：学生信息管理系统设计 题目七：学生成绩管理系统设计 题目八：学生选修课程系统设计 题目九：学生成绩记录簿设计 题目十：学生籍贯信息记录簿设计 题目十一：学生通讯录管理系统设计 题目十二：职工工作量统计系统设计 题目十三：销售管理系统设计 题目十四：成绩管理系统设计 题目十五：通信录管理系统设计 题目十六：学生管理系统设计 题目十七：单项选择题标准化考试系统设
数据结构课设------学生管理系统
weixin_45715131的博客
02-02 3294
学生成绩管理系统 现有学生成绩信息文件1（1.txt），内容如下 姓名 学号 语文 数学 英语 张明明 01 67 78 82 李成友 02 78 91 88 张辉灿 03 68 82 56 王露 04 56 45 77 陈东明 05 67 38 47 …. … … … … 学生成绩信息文件2（2.txt）,内容如下: 姓名 学号 语文 数学
C/C++程序课设题目[2023-06-04]
code helper
06-04 250
计算机科学与技术 专业课程设计任务书学生姓名 专业班级 学号。
南航C++语言程序设计课程设计(8题)[2024-04-23]
code helper
04-23 764
（5）．定义派生类Truck,Carriage和Car，这些车辆除了拥有车牌号之外， Truck还拥有载重量（浮点数，单位吨）属性，Carriage还拥有乘坐人数（整数，单位座）属性，Car还拥有排气量（浮点数，单位L）属性。在可视化的窗口下进行的，方便操作。该系统主要用于管理学生信息，通过对学生信息的分类，来达到易查询，好管理的目的。（2）.不同类型人员水电信息类，这些类可以包括水表，电表，上次抄表时间，本次抄表时间，上次抄表度数，本次抄表度数，本次使用度数、费用（计算得到），是否缴费标记等信息。
数据库系统课程设计（高校成绩管理数据库系统的设计与实现）
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m0_53112875的博客
05-21 33万+
数据库课程设计
《数据库应用系统实践》2.0版本 — 10- 课堂小测试系统
葫芦娃的博客
11-26 941
① 矩形：表示实体。② 椭圆形：表示属性，即实体的属性。③ 菱形：表示联系。④ 连线：该连线为没有方向的线段，分为连接实体与属性（矩形与椭圆形之间的连线）和连接实体与联系名（矩形与菱形之间的连线）；实体与联系名的连线旁需标注联系的类型，如1:1、1:n、m:n。200字左右的小结，包括（1）完成情况和不足之处（2）心得体会（3）建议完成的数据库设计基本符合需求，包括学生、教师、测试、参加和教授等表的创建和数据插入。表之间的外键关系和主键约束有效确保了数据完整性和一致性。
《数据库应用系统实践》2.0版本 — 27- 仓库管理系统
葫芦娃的博客
11-28 810
① 矩形：表示实体。② 椭圆形：表示属性，即实体的属性。③ 菱形：表示联系。④ 连线：该连线为没有方向的线段，分为连接实体与属性（矩形与椭圆形之间的连线）和连接实体与联系名（矩形与菱形之间的连线）；实体与联系名的连线旁需标注联系的类型，如1:1、1:n、m:n。200字左右的小结，包括（1）完成情况和不足之处（2）心得体会（3）建议在创建这个数据库的过程中，已经完成了管理员、用户、仓库、货物和订单等五个主要表的设计和数据填充。
大二Web课程设计——张家界旅游网站设计与实现(HTML+CSS+JavaScript)
STU网页设计
11-30 106
🏀 精彩专栏推荐👇🏻👇🏻👇🏻 💝 【作者主页——🔥获取更多优质源码】 💝 【web前端期末大作业——🔥🔥毕设项目精品实战案例(1000套)】🚀 旅游景点介绍、旅游风景区、家乡介绍、等网站的设计与制作。旅游景点介绍、旅游风景区是一个介绍简介、行政区划、地理环境、自然环境、教育事业、体育事业、旅游景点、城市荣誉等等。网站集中主要展示了的地方风土人情，并通过访客留言，增加游客的互动体验。同时，地方旅游网站里的每一个网页都采用了统一的设计风格，以加强城市整体面貌统一的宣传效果。最重要的
《数据库应用系统实践》2.0版本 — 18- 影视明星系统
葫芦娃的博客
11-27 798
① 矩形：表示实体。② 椭圆形：表示属性，即实体的属性。③ 菱形：表示联系。④ 连线：该连线为没有方向的线段，分为连接实体与属性（矩形与椭圆形之间的连线）和连接实体与联系名（矩形与菱形之间的连线）；实体与联系名的连线旁需标注联系的类型，如1:1、1:n、m:n。200字左右的小结，包括（1）完成情况和不足之处（2）心得体会（3）建议完成了普通用户、管理员、影视明星、影视作品和角色这几张表的创建和数据插入，基本实现了数据模型的构建和填充和系统的实现。然而，还存在一些可以改进的地方。
springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
09-05
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 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！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
perl-Hash-Flatten-1.19-26.el8.tar.gz
09-05
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
jackson-dataformat-smile-2.20.0.jar中文-英文对照文档.zip
09-05
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
Source code for common plots in various languages_libraries_
09-05
Source code for common plots in various languages_libraries_ R (base, ggplot2, rCharts) Python (matplotlib, seaborn, ggplot, bokeh, vincent), MATLAB, and Julia (Gadfly).zip
操作系统实验代码.zip
最新发布
09-05
操作系统实验代码.zip
机器学习（预测模型）：Foodpanda 的业务运营和客户行为数据集
09-05
Foodpanda 的全面记录，包含 6000 条精心整理的记录，涵盖了从客户人口统计信息到订单、支付、评价和配送细节的各个方面。它为数据分析师和研究人员提供了一个丰富的资源，可用于深入分析和洞察 Foodpanda 的业务运营和客户行为。 数据集内容客户人口统计信息：数据集详细记录了客户的年龄、性别、收入水平、地理位置等基本信息。这些信息有助于了解不同客户群体的特征，为精准营销和客户细分提供数据支持。 订单信息：每条记录都包含了订单的日期、时间、金额以及购买的商品或服务。通过分析这些数据，可以发现客户的购买习惯和偏好，例如哪些时间段是订单高峰期，哪些菜品最受欢迎。 支付信息：数据集中还包含了支付方式、支付状态和支付金额等信息。这些数据可以帮助分析不同支付方式的使用频率，以及支付成功率等关键指标。 评价信息：客户对订单、服务或产品的评分和评论也被记录在数据集中。这些评价数据对于情感分析和客户满意度研究至关重要，能够帮助 Foodpanda 了解客户的真实反馈，从而改进服务质量。 配送细节：数据集还详细记录了配送时间、配送地址和配送状态等信息。通过分析这些数据，可以优化配送路线和时间，提高客户满意度。 数据集的应用场景：客户行为分析：通过分析客户的购买习惯、偏好和评价，可以更好地了解客户需求，从而提供更个性化的服务。 客户流失预测：利用数据集中的客户行为和评价数据，可以构建模型预测哪些客户可能会流失，以便提前采取措施挽留。 客户细分：根据客户的人口统计信息和购买行为，可以将客户划分为不同的群体，为每个群体提供定制化的服务和营销策略。 销售趋势分析：通过分析订单数据，可以发现销售的增长或下降趋势，为业务决策提供依据。 情感洞察：通过分析客户的评价和评论，可以了解客户对产品或服务的情感倾向，及时发现潜在问题并加以改进。
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