本项目是一个基于Spring Boot框架的外卖点餐系统，旨在利用现代信息技术提升餐饮服务的效率和用户体验。系统涵盖了用户管理、餐厅管理、菜品管理、订单管理、支付管理等多个功能模块。用户可以通过手机应用或网页端浏览菜单、下单并完成支付，餐厅管理人员可以实时处理订单和管理库存。项目的核心在于利用Spring Boot框架的高效性和扩展性，快速开发出稳定可靠的后端服务，同时结合前端技术实现用户友好的交互界面。 在技术实现上，系统采用了微服务架构，通过Spring Boot的自动配置和依赖管理功能简化了开发和部署过程。数据库方面，使用了MySQL来存储用户、订单和菜品信息，确保数据的持久性和一致性。安全性方面，系统集成了Spring Security进行用户认证和权限管理，保障用户数据的安全。项目还实现了订单状态的实时跟踪和通知功能，极大提高了用户体验。 项目为完整毕设源码，先看项目演示，希望对需要的同学有帮助。

在IT领域，数字图像处理是一项重要的技术，广泛应用于医学影像分析、遥感图像解析、机器视觉等场景。MATLAB作为一款强大的数值计算和数据分析工具，是进行图像处理的常用平台。本项目“数字图像处理大作业，使用MATLAB处理”正是基于这样的背景，旨在构建一个图像分割系统，实现图像的噪声处理和边缘检测。 我们来探讨图像分割这一概念。图像分割是将图像分成若干个具有不同特征的区域，以帮助我们更好地理解和分析图像内容。在这个系统中，它主要关注的是边缘检测，这是图像分割的关键步骤。边缘是图像中亮度或颜色发生显著变化的地方，通常代表物体的边界。通过检测这些边缘，我们可以识别图像中的对象和结构。 噪声处理是图像预处理的重要环节。在实际应用中，图像往往受到各种因素如光照不均、传感器噪声等影响，导致图像质量下降。常用的噪声处理方法有中值滤波、高斯滤波等。中值滤波器能有效去除椒盐噪声，而高斯滤波器则适用于平滑图像，减小图像的高频噪声，同时尽可能保持边缘的清晰。 接下来，我们谈谈MATLAB在图像处理中的应用。MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox），包括各种图像处理函数和可视化工具。例如，`imfilter`函数可以用来执行滤波操作，`edge`函数用于边缘检测，`imread`和`imshow`则分别用于读取和显示图像。在MATLAB中，用户还可以利用.m脚本文件编写自定义的算法，结合.fig文件存储的图形用户界面（GUI）设计，构建出交互式的图像处理系统。 在这个项目中，可能包含了如下步骤： 1. 使用`imread`读取测试图片，然后用`imshow`显示原图。 2. 应用噪声处理算法，如中值滤波或高斯滤波，对图像进行预处理。 3. 利用`edge`函数进行边缘检测，如Canny算法或Sobel算子，找出图像的边缘。 4. 可能会使用到`regionprops`等函数来进一步分析和提取边缘信息，如边缘的坐标、面积等。 5. 结果可视化，使用`imshow`或`plot`函数展示处理后的图像和边缘检测结果。 6. 创建GUI，用户可以通过界面选择不同的参数，如噪声滤波器类型、边缘检测阈值等，系统动态更新处理结果。 "图像分割系统说明书.docx"文件很可能是对整个系统功能、操作流程和使用方法的详细说明，而.m、.fig和.jpg文件则分别是系统的源代码、界面设计文件和测试用的图像数据。通过阅读和分析这些文件，我们可以深入理解这个图像分割系统的具体实现细节。 这个项目涵盖了数字图像处理的基础知识，包括图像分割、噪声处理和边缘检测，这些都是MATLAB图像处理工具箱中的核心内容。通过实践这样的项目，学生不仅能掌握理论知识，还能提升编程和问题解决能力，为未来在相关领域的研究和发展打下坚实基础。

《山东大学数据科学导论》课程是一门专为数据科学方向设计的课程，旨在为学生提供数据科学的基础理论和实践技能。课程涵盖了多个关键领域，包括数据预处理、数据建模、自然语言处理以及数据分析等。以下是根据提供的压缩包文件名解析出的相关知识点： 1. **数据排序（sort5个最大.jpg）**： 数据排序是数据处理中的基本操作，这里可能涉及到对一组数据进行升序或降序排列，尤其是选取最大的五个元素。在实际的数据科学项目中，排序经常用于找出异常值、识别模式或进行统计分析。 2. **阅读材料（reading sections）**： - **Section 7.1-7.2**：这部分可能讨论了数据科学中的某个特定主题，如机器学习算法、统计模型或者数据可视化，这些是数据科学核心概念的重要组成部分。 - **Section 12**：没有具体说明，但通常会涵盖高级话题，比如深度学习、大数据处理或数据挖掘策略。 3. **数据建模（03DataModels.pdf）**： 数据建模是数据科学的关键步骤，它涉及创建数据结构来表示现实世界的实体和它们之间的关系。概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型是常见的建模类型，课程可能涵盖了这些内容。 4. **数据预处理（02DataPrep.pdf）**： 数据预处理包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测和数据转换，它是数据分析前不可或缺的步骤。这部分内容可能会讲解如何使用编程语言如Python或R进行数据预处理。 5. **数据清洗与整合（04DataCleaningAndIntegration.pdf）**： 数据清洗涉及发现和纠正数据集中的错误，而数据整合则是将来自不同来源的数据合并到一起。课程可能涵盖了数据匹配、数据融合以及处理不一致性的话题。 6. **数据科学家的第一个项目（数据科学家的第一个Project.pdf）**： 这可能是指导学生如何从头至尾完成一个数据科学项目，包括定义问题、收集数据、探索性数据分析、建模和结果解释。 7. **自然语言处理（lab 4Natural Language Parsing.pdf, 05NaturalLanguage.pdf）**： 自然语言处理是数据科学中的一个重要分支，涉及文本分析、情感分析、语义理解等。实验可能涉及使用NLP库如NLTK或Spacy进行词法分析、句法分析或语义解析。 8. **Python for Data Analysis（Python_For_Data_Analysis.pdf）**： Python是数据科学中广泛使用的编程语言，这个文件可能详细介绍了如何使用Pandas、NumPy和SciPy等Python库进行数据操作和分析。 这些文件共同构成了一个全面的数据科学课程框架，涵盖了从数据获取、预处理到模型构建和自然语言处理等多个环节。通过学习这些内容，学生可以建立起扎实的数据科学基础，并具备解决实际问题的能力。

支付宝低保真原型作业

Python 爬虫数据可视化分析大作业 1. 项目概述 本项目旨在使用Python爬虫技术从互联网获取数据，并对这些数据进行可视化分析。整个项目将分为以下几个步骤：数据获取、数据清洗、数据分析和数据可视化。最终，我们将生成一个详细的文档，展示整个过程和分析结果。 2. 数据获取 我们将使用Python的requests库和BeautifulSoup库来爬取数据。目标网站为某电商平台，我们将获取商品的价格、评价数量和评分等信息。

北工大软件测试与质量保证作业（全） 软件测试与质量保证是软件开发中的一个重要环节，它涉及到软件的测试、质量保证和缺陷管理等方面。本文将对北工大软件测试与质量保证作业（全）进行总结和分析，从中提炼出相关的知识点。 一、软件缺陷的概念和分类 软件缺陷是指软件中存在的错误、bug 或缺陷，它可能是由软件设计、编码、测试或其他环节中引入的。软件缺陷可以分为两类：一是明显的缺陷，如程序崩溃、数据丢失等；二是潜伏的缺陷，如性能问题、安全漏洞等。 二、软件测试的概念和分类 软件测试是指对软件的验证和确认，以确保软件是否满足用户的需求和期望。软件测试可以分为静态测试和动态测试两类：静态测试是指对软件的静态分析，如代码审查、走查等；动态测试是指对软件的动态执行，如单元测试、集成测试等。 三、软件测试过程模型 软件测试过程模型是指软件测试的整个过程模型，它包括需求分析、设计、实现、测试和维护等阶段。常见的软件测试过程模型有瀑布模型、迭代模型、螺旋模型和敏捷模型等。 四、缺陷管理过程 缺陷管理过程是指软件测试中发现、报告、修复和验证缺陷的整个过程。缺陷管理过程包括缺陷发现、缺陷报告、缺陷修复和缺陷验证等阶段。 五、软件质量保证 软件质量保证是指软件开发中的质量控制和质量保证活动，以确保软件的质量达到用户的需求和期望。软件质量保证包括软件需求分析、设计、实现、测试和维护等阶段。 六、测试工具 测试工具是指软件测试中使用的各种工具，如JUnit、TestNG、Selenium等。测试工具可以帮助测试人员更方便地进行软件测试。 七、软件开发过程模型 软件开发过程模型是指软件开发的整个过程模型，它包括需求分析、设计、实现、测试和维护等阶段。常见的软件开发过程模型有瀑布模型、迭代模型、螺旋模型和敏捷模型等。 八、开发过程模型的选择 开发过程模型的选择取决于项目的特点和需求。例如，瀑布模型适合大型项目，迭代模型适合中小项目，敏捷模型适合快速变化的项目。 九、测试工作的开展 测试工作的开展需要根据项目的特点和需求选择合适的测试模型和测试工具。测试工作需要贯穿整个软件开发过程，以确保软件的质量达到用户的需求和期望。 知识点 1. 软件缺陷的概念和分类 2. 软件测试的概念和分类 3. 软件测试过程模型 4. 缺陷管理过程 5. 软件质量保证 6. 测试工具 7. 软件开发过程模型 8. 开发过程模型的选择 9. 测试工作的开展 总结 软件测试与质量保证是软件开发中的一个重要环节，它涉及到软件的测试、质量保证和缺陷管理等方面。通过对北工大软件测试与质量保证作业（全）的分析，我们可以了解到软件测试的概念和分类、软件测试过程模型、缺陷管理过程、软件质量保证、测试工具、软件开发过程模型和开发过程模型的选择等知识点。了解这些知识点将有助于我们更好地进行软件测试和质量保证。

软件质量保证与测试_——_课程实验代码+期末复习资料+期末实验大作业测试报告_software-quality-testing试报告_software-quality-testing.zip

软件质量保证与测试（Software Quality Assurance and Testing）是一门重要的计算机科学课程，旨在教授学生如何确保软件产品的质量，识别和修复软件缺陷，并验证软件的功能和性能是否满足需求。课程内容包括测试的基本概念、测试过程、测试技术和工具、质量保证方法等。下面是该课程相关的资源描述，包括课程实验代码、期末复习资料和期末实验大作业测试报告。 ### 课程实验代码 课程实验代码涵盖了多个实验，旨在通过实际操作帮助学生理解和应用软件测试和质量保证的理论知识。这些实验通常包括： 1. **单元测试（Unit Testing）**：编写测试用例，使用JUnit或类似框架对软件的各个单元进行测试。 2. **集成测试（Integration Testing）**：测试多个单元的组合，确保它们协同工作。 3. **系统测试（System Testing）**：对整个系统进行测试，验证其是否符合指定的需求。 4. **回归测试（Regression Testing）**：在软件更改后进行测试，以确保新代码没有引入新的缺陷。 每个实验代码包含详细的注释和说明，帮助

题目：数字图像空域隐写与分析技术的实现（50分） 任务： 1、完成对BMP位图格式图像文件的LSB顺序隐写和X2分析。 要求：至少要对两幅不同的图片做隐写和分析，应有两种隐秘数据载入，数据量较大（大于60%）和数据量略小（约20%）。 （10分，隐写5分，分析5分） 2、完成对BMP位图格式图像文件的LSB和MLSB数据位的随机隐写并进行信息量估计法分析（必做），RS或GPC分析（必做一个）。 要求：至少要对两幅不同的图片做隐写和分析，应有两种隐秘数据载入，数据量较大（大于30%）和数据量略小（约10%）。 （20分，隐写10分，分析10分） 3、完成对BMP位图格式图像文件的抗分析的LSB数据位的随机隐写和分析（前面已做的分析程序都测试一遍）。 要求：选用上面采用的图片做对应实验，应有两种隐秘数据载入，数据量较大（大于15%）和数据量略小（约7%）。分析采用RS与其他分析法对照比较。 （10分，隐写5分，分析5分） 4、相关程序应有界面做交互。（缺界面扣1分） 5、完成相关小论文。（10分）

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