运用springboot和 vue 前端框架实现前后端分离课程管理项目系统源码选课管理系统程序 前后端分离项目，课程管理系统。 课程管理系统包含了课程管理系统源码 + 详细的数据库sql + 还有详细的说明文档供大家参考 课程管理系统分别为：1.管理员端 2.教师端 3.学生端 管理员端 ： 1.系统管理，2.专业管理，3.班级管理，4.学生管理，5.教师管理，6.课程管理 7.选课管理 8.用户权限管理 教师端：1.课表查询2.录入成绩 学生端：1.选课 2.查看成绩 3.退选课程 4.查看自己的课程 希望这套springboot和 vue 前端框架实现前后端分离课程管理项目系统源码选课管理系统程序，前后段分离源码能帮到大家。

在线视频网站采用前后端分离开发的方式，因此分为前端部分和后端部分，前端负 责页面的展示，把数据以恰当的形式呈现给用户。用户的各种操作请求发送到后端，后 端收到请求并处理相应的请求，将结果返回给前端。前端和后端通过 JSON 交互。 本次毕业设计模拟国内主流的在线视频播放网站爱奇艺、腾讯视频等，以实现视频 网站最基本的功能，包括用户注册与登录，视频播放，评论与弹幕，视频管理等功能。 为了实现丰富的页面效果和复杂的页面交互，前端选用如今最为流行的 Vue 前端框架， 它是 MVVM 风格的前端框架，具有良好的交互体验，减轻了后端服务器的压力，使得 后端服务器只需要提供数据的处理，而不需要管前端的展示逻辑和页面的合成；后端则 采用 Spring Boot 框架，Spring Boot 极大的简化了 Java 后端的开发难度，使得软件开发 人员可以将更多的精力放在实现业务逻辑上，同时 Spring Boot 集成了众多优秀的开源 框架，这些开源框架几乎可以满足目前所有的生产需求，这免去了软件开发人员的技术 选型烦恼。

提出了一种基于两步法的欠定盲源分离新算法.在混叠矩阵估计阶段,采用基于势函数的聚类方法,在源信号恢复阶段,提出一种快速的稀疏信号重构算法.系统方程As( t) =x( t)的任一解,由它的一个特解与其相对应的齐次线性方程组的一组基的线性组合之和表示,从而使原来直接估计有n个独立变量的源信号s( t)转化为估计只有n-m个独立变量的系数向量z.再借助稀疏表示实现盲源信号的分离.仿真实验验证了新算法容易实现,分离速度快,能够很好地满足盲分离对速度的要求.

欠定盲源分离的混合矩阵估计算法

摘要：为了识别两路频谱混叠语音信号，多采用盲信号分离的方法。但是该方法在工程实践中实现较困难。因此给出了一种利用盲源信号分离的原理及特点的实现方法，具体说明了用FastICA算法在ADSP_BF533平台上实现盲源信号

本项目用于部署至Linux服务器案例项目 该项目技术栈为：SpringBoot + Spring Security + Vue + ElementUI 前后端分离实现整体项目 一个简单的前后端分离项目

SpringBoot+mybatis+vue实现人事管理系统（前后端分离）源码

详情： https://blog.csdn.net/XUXU_rusheng1/article/details/109502217?spm=1001.2014.3001.5502

该存储库包含本文中使用的tensorflow模型和训练脚本： 。 这些脚本改编自，此处为了使这些脚本自成一体，在此重复了一些脚本。 要训​​练具有3个完全连接的层且每层具有128个神经元的DNN，请运行： python train.py --model_architecture dnn --model_size_info 128 128 128 命令行参数--model_size_info用于将神经网络层尺寸（例如层数，卷积过滤器尺寸/步幅）作为列表传递给models.py，后者根据提供的模型体系结构和层尺寸构建张量流图。 有关每种网络体系结构的model_size_info的更多信息，请参见 。 与所有的超参数训练命令复制在显示模型给出了。 要从训练/验证/测试集上的检查点对训练后的模型进行推断，请运行： python test.py --model_architecture d

前后端分离之后台架构，供各位参考学习 采用技术： Spring boot shiro权限管理 Ehcache缓存框架，可以改成redis Mybatis+PageHelper+通用mapper JWT前后端token验证 Swagger2 api生成工具 已经实现了用户、权限、组织等代码的实现