在本项目中，"大创项目：中医药知识图谱构建"是一个聚焦于信息技术与传统中医药领域结合的创新实践。知识图谱是一种结构化的知识表示形式，它能够将复杂的实体、概念及其关系以图形的方式清晰地展示出来，便于理解和分析。在中医药领域，知识图谱的应用有助于整理和整合海量的中医药文献资料，提升对中医药理论和临床实践的理解。 中医药知识图谱的构建通常包括以下几个关键步骤： 1. 数据收集：这是构建知识图谱的第一步，涉及收集各种中医药相关的数据，如药材信息、药方、疾病、治疗方法、经络穴位等。数据来源可以是权威的中医药书籍、古籍、医学论文、数据库等。 2. 预处理与清洗：数据收集后，需要进行预处理，去除噪声和不一致的数据，如纠正错别字、统一命名规范等。此外，还需处理数据格式问题，确保数据适合作为知识图谱的输入。 3. 知识抽取：这个阶段主要是从原始文本中提取出关键信息，构建实体（如药材、疾病）、属性（如药性、功效）和关系（如药方中的药材组合、疾病对应的治疗方法）。这通常涉及到自然语言处理（NLP）技术，如命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）等。 4. 图谱构建：将抽取的实体和关系组织成图结构，每个节点代表一个实体，每条边代表实体间的关系。可以使用图数据库（如Neo4j、OrientDB）来存储和管理知识图谱。 5. 验证与更新：构建完成的知识图谱需要通过专家评审或者自动化的验证方法进行质量检查，并根据新的数据或研究成果定期更新。 6. 应用开发：知识图谱可以应用于多个场景，如中医药信息查询、智能推荐系统、临床决策支持等。例如，医生可以通过查询知识图谱快速了解某种疾病的中医治疗方案，患者则能获取个性化的健康建议。 在提供的压缩包“大创项目：中医药知识图谱构建”中，包含了项目源码，这可能包括用于数据预处理、知识抽取的脚本，以及图谱构建和应用开发的相关代码。通过学习和研究这些源码，可以深入理解如何将现代信息技术应用于中医药知识的管理和传播，同时也能锻炼编程技能，提高在大数据时代解决复杂问题的能力。对于参与“大创”（大学生创新创业训练计划）的学生而言，这样的项目不仅有助于提升专业技能，也有助于培养创新思维和团队协作精神。

在IT行业中，软件项目的预算与概算是至关重要的环节，它涉及到项目的成本控制、资源分配以及项目的经济效益。"广东省软件项目预算与概算"的主题聚焦于如何在非标准的软件开发项目中进行有效的预算和概算，这对于确保项目的顺利进行和成功至关重要。下面，我们将深入探讨这个主题，并结合可能包含在"广东省软件项目预算与概算.pdf"文件中的内容，来详细介绍这一领域的关键知识点。 1. **预算制定**：软件项目的预算通常包括人力成本、硬件成本、软件成本、外部服务成本、培训成本、运维成本等。对于非标的软件项目，预算制定需要更精细化，因为这些项目往往具有更高的定制化需求，因此需要更精确地估算每个部分的成本。 2. **人力成本**：这是软件项目中最大的成本之一，包括开发人员、测试人员、项目经理等的薪资和福利。在非标项目中，由于工作复杂性和不确定性，人力成本的估算需要考虑技能需求、工时预估以及可能的风险因素。 3. **时间估计**：准确的时间估计是预算的基础。通过工作分解结构（WBS）和历史数据，可以对项目的各个阶段进行时间预估，从而确定人力成本和其他资源的需求。 4. **风险管理**：非标项目通常面临更多不确定性，因此在预算中需要预留一定的风险储备金，用于应对可能出现的问题和变更。 5. **概算过程**：概算是对项目总成本的初步估计，通常在项目早期进行。在软件开发中，概算可以帮助确定项目可行性，为决策者提供是否继续投资的依据。 6. **适用场景**：广东省软件项目预算与概算的方法论可能适用于各种场景，如政府信息化项目、企业内部系统开发、特定行业的解决方案设计等，只要涉及到非标准化的软件开发，这些方法就有其应用价值。 7. **成本控制与审计**：在项目执行过程中，需要定期对比实际花费与预算，以确保项目不超出预算。同时，通过审计可以检查预算的合理性和合规性，防止浪费和滥用资源。 8. **变更管理**：在非标项目中，需求变更可能导致预算调整。因此，必须有一个完善的变更管理流程，确保每次变更都经过评估，并相应地更新预算。 9. **软件成本模型**：一些常见的软件成本模型，如COCOMO（Constructive Cost Model）和Putnam模型，可作为估算的参考工具，帮助项目团队更科学地计算成本。 10. **绩效衡量**：项目预算和概算的成功不仅在于制定，还需要通过项目的实际绩效来衡量。例如，看是否达到预期的ROI（投资回报率），或者项目的成本效益分析。 "广东省软件项目预算与概算.pdf"文件可能详细阐述了这些概念，并提供了具体的案例分析和实用技巧，帮助读者理解和应用到实际工作中。在实际操作中，项目团队应根据自身项目的特点和需求，灵活运用这些理论和方法，以实现高效的软件项目管理。

【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

本项目是一个基于Java的SSM框架与Vue前端技术相结合的高校心理评测与分析系统。系统旨在为高校提供一个全面、高效的心理评测工具，帮助学生及时了解自身心理健康状况，并为学校心理健康教育提供数据支持。后端采用SSM框架，通过Spring、Spring MVC和MyBatis的整合，实现了灵活且高效的业务逻辑处理与数据持久化。前端则利用Vue.js框架，构建了用户友好的交互界面，支持多种心理评测问卷的在线填写与结果展示。系统主要功能包括用户管理、问卷管理、评测结果分析与导出等。开发此项目的目的是提升高校心理健康教育的工作效率，帮助学生更好地管理自己的心理健康。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。

基于尚硅谷老师，天禹老师讲解的 vue3 + 硅谷甄选项目搭建的一套后台java项目，用到的技术为 springboot+springsecurity+mysql+redis，包含数据库脚本。以及增加了接口分类增加，品牌信息新增。

本文档详细介绍了智能推荐点餐系统的需求分析和实现方案。该系统基于微信小程序，通过用户的历史数据和偏好推荐合适的餐品，旨在提升用户体验和满意度。文档包含了项目的整体目标和功能需求，如用户注册登录、餐品浏览搜索、个性化推荐、购物车和订单管理等。还包括用户界面和用户体验设计，详细规划了各个界面的布局和交互设计。此外，后端服务使用Spring Boot构建，采用MySQL和Redis进行数据存储和缓存，结合协同过滤和内容过滤算法实现智能推荐功能。文档还提供了API接口和数据模型设计，以及实际案例展示了系统的应用。通过此文档，开发者可以全面了解智能推荐点餐系统的需求和实现方法，为开发提供清晰的指导和参考 本文档详细介绍了智能推荐点餐系统的需求分析和实现方案。该系统基于微信小程序，通过用户的历史数据和偏好推荐合适的餐品，旨在提升用户体验和满意度。文档包含了项目的整体目标和功能需求，如用户注册登录、餐品浏览搜索、个性化推荐、购物车和订单管理等。还包括用户界面和用户体验设计，详细规划了各个界面的布局和交互设计。此外，后端服务使用Spring Boot构建，采用MySQL和Redis进行数据存储和缓存， ### 智能推荐点餐系统的关键知识点 #### 一、项目概述与需求背景 - **项目名称**：智能推荐点餐系统 - **技术栈**：基于微信小程序的前端开发，Spring Boot作为后端服务框架，MySQL和Redis分别用作数据库存储和缓存。 #### 二、系统目标与功能需求 ##### 1. 用户注册与登录 - 微信授权登录：用户通过微信授权即可完成登录过程，系统自动获取用户的基本信息。 - 手机号与验证码登录：提供手机号与验证码相结合的登录方式，便于没有微信账号的用户使用。 ##### 2. 餐品浏览与搜索 - 分类浏览：用户可以根据不同的菜系或特色分类来浏览餐品。 - 关键词搜索：支持用户通过输入关键词快速查找特定餐品。 ##### 3. 个性化推荐 - 历史订单分析：通过分析用户的过往订单，推荐相似口味或类型的餐品。 - 协同过滤与内容过滤算法：利用用户的喜好数据及餐品特征来实现智能推荐。 ##### 4. 购物车与订单管理 - 购物车功能：用户可以将想要购买的餐品添加至购物车，并随时调整数量或删除。 - 订单处理：支持创建订单、在线支付、查看订单状态等功能。 ##### 5. 用户评价与反馈 - 评价系统：用户可以在消费后对餐品进行评分和评论。 - 反馈渠道：提供用户提交问题或建议的途径。 #### 三、用户界面与体验设计 - **登录界面**：设计简洁明了的登录页面，包括微信授权按钮和手机号登录选项。 - **主界面**：包含分类导航栏、推荐餐品展示区等元素，便于用户浏览和发现新餐品。 - **餐品详情页**：详细介绍每款餐品的信息，如图片、描述、评价等。 - **购物车**：列出已选餐品的列表、总价和结算按钮。 - **订单管理**：提供订单列表和订单详情页，用户可查看订单状态。 #### 四、后端服务与智能推荐算法 - **后端服务架构**：采用Spring Boot构建后端服务，支持高效的数据处理和接口调用。 - **数据库设计**：MySQL用于存储用户信息和订单数据，Redis则用来缓存高频访问的数据，提高读取速度。 - **智能推荐算法**： - 协同过滤算法：根据用户的行为数据（如购买历史）来预测用户的兴趣点。 - 内容过滤算法：基于餐品本身的属性（如口味、价格等）进行推荐。 - 混合推荐算法：结合以上两种算法的优势，提高推荐的准确度和多样性。 #### 五、API接口与数据模型 - **API接口设计**： - 用户管理接口：登录、注册等。 - 餐品管理接口：获取餐品列表、餐品详情等。 - 订单管理接口：创建订单、查询订单等。 - 推荐管理接口：获取推荐餐品列表。 - **数据模型设计**： - 用户表：存储用户的基本信息，如ID、姓名、联系方式等。 - 餐品表：记录所有餐品的信息，如名称、描述、价格等。 - 订单表：保存用户的订单信息，如订单号、购买餐品、金额等。 #### 六、实际应用场景 - **案例1**：用户A通过历史订单被推荐了几款相似口味的餐品，体验良好后给予好评，系统记录并优化推荐策略。 - **案例2**：用户B通过搜索功能找到感兴趣的餐品，经过详细了解后决定下单购买。 #### 七、项目代码与示例 - **前端示例代码**：使用微信小程序的框架编写登录界面的逻辑处理。 - **后端服务代码**：基于Spring Boot开发的服务端逻辑，实现数据的增删改查。 - **数据库模型**：定义MySQL中的表结构，包括用户表、餐品表和订单表。 - **推荐算法实现**：具体实现协同过滤和内容过滤算法的代码。 该智能推荐点餐系统不仅注重用户体验，还充分利用了大数据和机器学习技术来实现精准推荐，旨在提高用户满意度和增强用户粘性。开发者可以参考所提供的文档和技术细节，来构建自己的智能推荐点餐系统。

基于RK3588上部署yolov5s模型源码（实时摄像头检测）高分项目，含有代码注释，新手也可看懂，个人手打98分项目，导师非常认可的高分项目，毕业设计、期末大作业和课程设计高分必看，下载下来，简单部署，就可以使用。该项目可以直接作为毕设、期末大作业使用，代码都在里面，系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷，具有很高的实际应用价值，项目都经过严格调试，确保可以运行！ 基于RK3588上部署yolov5s模型源码（实时摄像头检测）高分项目基于RK3588上部署yolov5s模型源码（实时摄像头检测）高分项目基于RK3588上部署yolov5s模型源码（实时摄像头检测）高分项目基于RK3588上部署yolov5s模型源码（实时摄像头检测）高分项目基于RK3588上部署yolov5s模型源码（实时摄像头检测）高分项目基于RK3588上部署yolov5s模型源码（实时摄像头检测）高分项目基于RK3588上部署yolov5s模型源码（实时摄像头检测）高分项目基于RK3588上部署yolov5s模型源码（实时摄像头检测）高分项目基于RK3588上部署yolov5s模型源码（实时摄

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Vue3 Project 项目(02)源码是一个关于Vue.js框架的最新版本——Vue3的实战项目代码。在这个项目中，我们将深入理解Vue3的核心特性，包括Composition API、Setup函数、响应式系统优化以及TypeScript的集成应用。下面将详细阐述这些关键知识点。 1. **Vue3 Composition API**：Vue3引入了Composition API，它允许开发者更灵活地组织和复用组件逻辑。相比Vue2中的Options API，Composition API使得代码更加模块化，提高了可读性和可维护性。在`src`目录下，你可能会看到`.vue`文件中使用`setup`函数来定义组件的状态和逻辑，这便是Composition API的应用。 2. **Setup函数**：Setup是Vue3中每个组件的入口点，它在组件实例创建之前被调用，可以在这里声明响应式数据、初始化状态和设置副作用。在`setup`函数中，你可以使用`ref`和`reactive`来创建响应式数据，通过`onMounted`、`onUpdated`等生命周期钩子来处理组件的挂载和更新事件。 3. **响应式系统优化**：Vue3的响应式系统进行了重大改进，采用了Proxy对象来替换Vue2中的Object.defineProperty。这使得深度监听和追踪更加高效，同时支持更多数据类型如Map和Set。在源码中，你会发现响应式数据的声明和使用方式发生了变化，例如使用`ref`来包裹基本类型的值，使用`reactive`来包裹复杂对象。 4. **TypeScript集成**：Vue3原生支持TypeScript，这为开发带来了更强的类型检查和更好的代码提示。`tsconfig.json`文件包含了项目的TypeScript配置，如目标版本、模块系统、编译选项等。在项目中，TypeScript的使用能帮助我们编写更健壮的代码，减少运行时错误。 5. **package.json**：这是Node.js项目的基本配置文件，包含了项目依赖、脚本命令和其他元数据。在Vue3项目中，你可能会看到`vue-cli`、`vue-router`、`vuex`等Vue相关的库和插件，以及构建工具如`webpack`的相关依赖。 6. **config**：这个目录可能包含了一些配置文件，比如Vue CLI的自定义配置，用于调整构建过程的行为，如输出路径、公共路径、开发服务器设置等。 7. **src**：源代码目录，通常包含`App.vue`主组件、其他组件、路由配置（`router`）、状态管理（`store`）、全局样式（`assets`）和应用配置（`main.ts`）。通过`main.ts`文件，我们可以看到Vue3应用是如何启动的，以及如何导入和使用Vue3的实例。 Vue3 Project 项目(02)源码涵盖了Vue3的核心特性和最佳实践，是学习和掌握Vue3开发技能的重要参考资料。通过分析和实践这个项目，开发者能够深入理解Vue3的新功能，提升自己的前端开发能力。