白话机器学习

实体抽取：从医疗文本中识别出重要的医疗实体，如疾病名称（如感冒、肺炎等）、症状（如发热、咳嗽等）、药物名称（如阿莫西林、布洛芬等）等。它具有高效的图查询能力，能够快速根据节点和边的关系在知识图谱中找到所需的知识路径，支持复杂的查询操作，适合医疗诊断问答中频繁的知识检索需求。当整合来自不同数据源的医疗知识时，需要处理知识的重复、冲突等问题。利用图数据库（如 Neo4j 等）来存储知识图谱，其中节点表示医疗实体（如疾病、症状、药物等），边表示实体之间的关系（如疾病与症状的关联、药物与疾病的治疗关系等）。

因此，开发一个综合性的共享单车数据存储与分析系统，不仅可以帮助管理者实时监控共享单车的使用状况，还能为决策提供数据支持，提升城市智能交通管理水平。此外，系统还提供管理员功能，支持共享单车标签管理、系统管理（如系统简介、轮播图展示）和个人信息管理等，确保系统的灵活性和可扩展性。技术栈：Python+django+爬虫，hadoop+spark。

基于Java、SpringBoot和Mybatis实现的教务管理系统是一个高度集成化、网络化的教育管理工具，它能够有效应对高等教育规模扩大和教学管理复杂化的挑战。以下是对该系统的综述：一、系统背景与意义随着学生人数的增加和教学资源的多样化，传统的教务管理方式已无法满足高效、精确、便捷的管理需求。因此，开发一套集成化、网络化的教务管理系统显得尤为重要。该系统旨在优化教学资源配置、提高教学管理效率、促进教育教学改革，从而协助高校实现数字化管理，提升整体教学质量和水平。二、技术选型。

通过前后端分离的方式和WebSocket协议的应用，系统实现了用户注册与登录、聊天功能、心跳机制、用户管理和聊天记录查询等功能。后端：采用SpringBoot框架，SpringBoot简化了Spring应用的初始搭建以及开发过程，通过约定优于配置的理念，让开发者能够更快地构建出生产级别的Spring应用。系统采用前后端分离的方式，前端负责用户界面的展示和交互，后端负责业务逻辑的处理和数据的存储。聊天功能：用户可以在聊天室中进行私聊和群聊，前端负责发送消息和接收消息，后端负责消息的转发和存储。

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基于Flask的文件上传下载管理系统是一个功能强大且灵活的工具，能够满足用户对文件共享和传输的需求。通过采用前后端分离的设计、实现文件上传和下载功能、用户认证与权限管理以及错误处理与日志记录等功能，系统能够提供直观的用户界面和高效的文件传输过程。同时，通过系统测试与优化，可以确保系统的稳定性和安全性。传统的文件传输方式，如电子邮件附件或FTP服务器，存在诸多不便，如大小限制、安全性问题和操作复杂性。虽然文件本身存储在服务器上，但系统可能需要数据库来存储文件的元数据，如文件名、上传时间、上传者等。

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基于朴素贝叶斯（Naive Bayes）的新闻分类问题是一个典型的文本分类任务。朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器，它假设特征之间相互独立（尽管在现实中这一假设往往不成立，但朴素贝叶斯分类器在很多情况下仍然表现出色）。新闻分类的基本步骤数据收集：首先，你需要收集新闻文章的数据集，这些文章应该已经被预先分类，比如分为“政治”、“体育”、“娱乐”等类别。文本预处理：分词：将新闻文章分割成单词或词组（tokens）。去除停用词：去除对分类没有帮助的常见词汇，如“的”、“了”等。

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因此，开发一套基于Web的文件上传下载管理系统，能够通过网络实现文件的集中管理、快速上传与下载，对于提高工作效率、保障数据安全具有重要意义。通过外键关联实现数据的一致性和完整性。系统实现后，需要进行全面的测试，包括功能测试、性能测试、安全测试等，确保系统稳定运行并满足需求。前端实现：使用HTML、CSS、JavaScript等技术构建用户界面，通过表单实现文件的上传，通过链接或按钮实现文件的下载。文件管理：包括文件的上传、下载、删除、重命名等操作，以及文件的分类、搜索等功能，方便用户快速找到所需文件。

随着信息技术的飞速发展和知识经济的兴起，图书馆作为知识传播与积累的重要场所，其管理效率与服务质量直接关系到读者的满意度与知识获取的便捷性。因此，开发一套高效、智能的图书管理系统，成为提升图书馆管理水平、优化读者服务体验的关键。未来，可以考虑引入更多高级功能，如个性化推荐系统、用户行为分析等，进一步提升用户体验和图书馆的服务质量。在数字化时代背景下，在线图书管理系统通过数字化手段实现图书资源的全面整合与高效管理，为图书馆管理人员提供强大的数据支持，同时为读者提供更加便捷、个性化的服务。

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基于SpringBoot、SpringCloud和ElasticSear的在线教育管理系统，通过微服务架构和前后端分离的开发模式，实现了高效、稳定、易扩展的在线教育解决方案。该系统不仅提高了教育资源的利用效率和学习效果，还降低了教育成本，为企业和广大用户提供了更好的学习服务。未来，我们将继续优化系统性能，增加更多个性化功能，以满足用户不断变化的需求。使用Shiro权限管理框架，实现登录验证和登录信息的储存，根据不同的登录账户，分发权限角色，对不同页面url进行角色设置。

基于Spring Boot、Layui和Thymeleaf的学生成绩管理系统设计与实现是一个综合性的项目，它结合了现代Web开发中的主流技术框架，实现了学生成绩的高效管理和分析。通过该系统，学校和教育机构可以更加便捷地管理学生成绩，提高教学管理水平。未来，该系统还可以进一步扩展和优化，如增加成绩预警功能、实现移动端访问等，以满足更多用户的需求。系统演示本项目适合做计算机相关专业的毕业设计，课程设计，技术难度适中、工作量比较充实。完整资源获取点击下载完整资源。

手势识别系统通过捕捉用户的手势动作并进行分析，实现了与计算机的自然交互，显著提升了用户体验和操作效率。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）作为一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，为手势识别系统的实现提供了强有力的支持。系统还需要具备较高的准确率和鲁棒性，能够识别不同人的手势动作，并对噪声和干扰具有一定的容错能力。同时，也需要不断优化算法和模型，提高系统的性能和稳定性，以满足日益增长的用户需求。

在完成第二次课程设计的过程中，我考虑到在 Bullet 类和 Plane 类中都有delScreen、synScreen 函数功能也非常接近，且有一些共同的成员变量，如果要更好地复用的话，应该让 Bullet 类与Plane 类都继承自同一个Object 类，于是设计了Object 类，这样在后续添加新的游戏道具时也会更加方便。控制台版的飞机大战较为简陋，但是可拓展性较好。在此游戏中，右下角的 SCORE 为玩家当前击落的敌机数，绿色进度条为玩家飞机当前的血条，下面的蓝色进度条为玩家飞机当前的技能条。

该系统旨在通过摄像头捕捉交通路口的红绿灯图像，使用OpenCV进行图像处理以识别红绿灯状态，并通过Flask框架提供Web服务，使用户可以通过Web界面实时查看红绿灯状态和进行远程控制。同时，使用Sqlite数据库存储操作记录、车流人流统计等数据。

本系统主要面向管理员、工作人员和用户三类角色，提供全面的酒店管理服务。基于Spring Boot+Vue的前后端分离酒店管理系统，通过合理的架构设计和技术选型，实现了高效、便捷的酒店管理服务。系统不仅提升了酒店管理效率，还提高了用户体验。未来，可以进一步优化系统性能，增加更多智能化功能，如智能推荐、语音控制等，以满足更多用户的需求。

基于Spring Boot和MQTT的温度、湿度、六氟化硫浓度实时监控系统是一个集数据采集、处理、传输和展示于一体的综合性项目。该系统充分利用了现代物联网技术和软件开发框架的优势，实现了对特定环境参数的实时监控与数据可视化，为工业自动化、环境监测等领域提供了有力的技术支持。部分代码import org//静态变量，用来记录当前在线连接数。应该把它设计成线程安全的。//concurrent包的线程安全Set，用来存放每个客户端对应的MyWebSocket对象。

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基于Vue、SpringBoot和WebSocket技术的Web端聊天系统，旨在实现一个高效、实时且互动性强的在线聊天平台。该系统通过前后端分离的方式开发，前端采用Vue框架结合ElementUI进行页面布局和样式设计，后端则使用SpringBoot框架进行业务逻辑处理，并利用WebSocket技术实现实时通信。此外，系统使用MySQL数据库进行数据存储，确保数据的持久性和安全性。

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第R个旋转因子的指数P=2M-LR，旋转因子指数为P的第一个蝶的第一节点标号k从R开始，由于本级中旋转因子共有2M-L个，且这些蝶的相邻间距为2L，所以旋转因子指数为P的最后一个蝶的第一节点标号k为：(2M-L-1)*2L+R=N-2L+R，本级中各蝶的第二个节点与第一个节点都相距B点。每个R对应的旋转因子指数P=2M-LR，旋转因子指数相同的蝶从上往下依次逐个运算，各个蝶的第一节点标号k都是从R开始，以2L为步长，到N-2L+R结束，也可简取极值N-2结束。说明编写的ifft函数也是正确的。

该系统利用MATLAB平台，通过HMM算法对语音信号进行识别，实现了对0-9十个数字的有效识别。HMM是一种统计模型，它通过描述一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列，再由这些状态生成一个可观测的随机序列（即语音信号），从而进行模式识别。

数据集共包含50,000多张图像，分为训练集和测试集，每张图片都标注了对应的交通标志类型、位置和大小信息。基于卷积神经网络的交通标志识别系统，通过TensorFlow构建LeNet-5模型，并使用GTSRB德国交通标志数据集进行训练，实现了较高的识别准确率和较强的鲁棒性。因此，利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），实现交通标志的自动识别和分类，具有重要的实际应用价值。交通标志识别系统旨在通过图像处理和机器学习技术，自动识别道路上的交通标志，从而辅助驾驶员或自动驾驶系统做出正确的决策。

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，提供了大量用于图像和视频处理的函数，为人脸实时检测系统的开发提供了强有力的支持。因此，需要选择合适的算法和参数设置来适应不同的场景。未来，随着计算机视觉技术的不断发展和应用场景的不断扩展，基于OpenCV的人脸实时检测系统将会面临更多的挑战和机遇。系统首先通过摄像头或视频文件捕获视频流，然后利用OpenCV提供的人脸检测算法对视频中的每一帧进行人脸检测，最后将检测结果以图形化的方式展示给用户。

本项目资源包含3个源程序文件、1个样本数据文件、一个模型文件基于朴素贝叶斯和神经网络多层感知器（MLP）实现的抖音情感数据分析系统，旨在从抖音平台上的海量文本数据中提取用户的情感倾向，为内容创作者、广告商以及平台管理者提供有价值的洞察。以下是对该系统设计与实现的综述。

相关算法滑动窗口采用滑动窗口的目标检测算法将检测问题转化为了图像分类问题。其基本原理就是采用不同大小和比例（宽高比）的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动，然后对这些窗口对应的区域做图像分类，这样就可以实现对整张图片的检测了。非极大值抑制首先从所有的检测框中找到置信度最大的那个框，然后挨个计算其与剩余框的交并比(IOU)，如果其值大于一定阈值（重合度过高），那么就将该框剔除；然后对剩余的检测框重复上述过程，直到处理完所有的检测框。YOLO算法YOLO将对象检测重新定义为一个回归问题。

通过实验验证，我们发现这两种优化算法均能有效提高BP神经网络的分类性能。在未来的研究中，我们可以进一步探索其他优化算法在BP神经网络训练过程中的应用，并尝试将BP神经网络应用于更复杂的分类任务中。输入层接收Iris数据集的四个特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度），隐藏层负责提取特征并学习数据的内在规律，输出层则输出预测结果（即鸢尾花的种类）。通过对比实验结果，我们可以发现采用RMSProp和Momentum优化算法构造的BP神经网络在Iris数据集上的分类性能均优于传统的梯度下降算法。

在人脸识别技术中，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）作为一种强大的分类器，凭借其出色的分类性能和泛化能力，成为了人脸识别领域的重要工具。因此，在进行特征提取之前，需要对人脸图像进行预处理，包括图像去噪、灰度化、归一化、几何校正等步骤，以提高后续特征提取和识别的准确性。本项目使用支持向量机实现人脸的分类识别，主要流程是对输入的人脸数据，使用主成分分析（PCA）方法进行降维处理，然后利用降维后的数据作为人脸特征，输入到SVM中，进行人脸的分类识别。3、使用PCA进行特征提取。

进入@Configuration，发现@Configuration核心是@Component，说明Spring的配置类也是Spring的一个组件。可以看到它是由 @AutoConfigurationPackage，@Import(EnableAutoConfigurationImportSelector.class)这两个而组成的，我们先说@AutoConfigurationPackage，他是说：让包中的类以及子包中的类能够被自动扫描到spring容器中。他是通过工厂的方式创建的。

所谓事务的传播行为是指，如果在开始当前事务之前，一个事务上下文已经存在，此时有若干选项可以指定一个事务性方法的执行行为。在。

处理原始图像，原始图像可能非常的不规整，且图片亮度上比较灰暗，所以要想进行准确的ocr识别，需要事先处理下原始图像。基于处理好的文档，接下来进行ocr识别， 这里借助的是第三方库pytesseract包。下面就是每一步的具体操作。

这里面用个test_images目录，这里面的两张图片就是从视频中截出来的两帧图像。后面就是基于这两张图片进行预测操作。这里面还有train目录，存放的是模型训练的的图片，这个就和之前做的那个花分类的任务一致了，这里为了增加难度，打算后面用pytorch去训练模型，而不是用keras了。正好拿这个项目练练手。

对于模板， 也需要实现处理，转成灰度图，然后二值化，然后轮廓检测分割成10个小框，这样对于信用卡里面的每个数字，都要和这10个小框进行模板匹配，最终就得到结果。接下来的一个问题， 目前确实能找到边缘了，但是想把数字挨着近的练成一块块的，所以就需要用到形态学相关操作了。这个项目是一个信用卡数字识别，也就是给定一个信用卡，最终要输出上面的卡号，且在原图上把卡号的位置圈出来。然后会发现，数字虽然大部分连成一块一块的了，但是有些地方有些黑洞，下面尝试把这些黑洞用白色填充起来。图片处理的差不多了，下面就直接找轮廓。