基于SSM框架的商品协同过滤推荐商城的功能描述，供你参考实现： 1. 用户管理： - 用户注册和登录：用户可以填写个人信息并注册账号，已注册的用户可以使用用户名和密码登录。用户信息将被保存在数据库中。 - 用户个人信息管理：用户可以查看和编辑个人信息，如用户名、密码、联系方式等。 2. 商品浏览与搜索： - 商品展示：用户可以浏览商城中的商品，可以按照商品分类、品牌、价格等条件进行筛选和排序。商品信息将从数据库中读取并展示给用户。 - 商品详细信息展示：用户可以点击商品，查看详细信息，包括商品名称、价格、描述等。商品信息将从数据库中读取并展示给用户。 - 商品搜索：用户可以通过关键字在商品库中进行搜索，匹配相关商品并展示。 3. 协同过滤推荐： - 用户喜好分析：系统会根据用户历史购买记录和评价等数据，对用户的喜好进行分析和建模。 - 商品推荐：系统会根据协同过滤算法，根据用户的喜好和行为，推荐相似的商品给用户。推荐结果将展示在用户个人界面。 4. 购物车与订单管理：添加购物车：用户可以将感兴趣的商品加入购物车。 购物车管理：用户

小程序毕业设计，小程序课程设计，含有代码注释，新手也可看懂。毕业设计、期末大作业、课程设计、高分必看，下载下来，简单部署，就可以使用。 包含：项目源码、数据库脚本、软件工具等，该项目可以作为毕设、课程设计使用，前后端代码都在里面。 该系统功能完善、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！可以放心下载 1. 技术组成 前端： 小程序 后台框架：SSM/SpringBoot（如果有的话） 开发环境：idea，微信开发者工具 数据库：MySql（建议用 5.7 版本，8.0 有时候会有坑） 数据库可视化工具：使用 Navicat 部署环境：Tomcat（建议用 7.x 或者 8.x 版本），maven

这是一款开箱即可用的外卖系统。 它不只是一个外卖系统，还是一款即时配送系统。 它是一款经过数百个客户验证的外卖系统。 它不只拥有PC端，公众号端。还具备完善的商家端，配送员端。 还有商户端小程序，ios，android 源生配送端源码，如有兴趣可联系我，微信：jijunjian

一、项目主要技术 Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5界面设计、sqlite3数据库 本系统使用dlib作为人脸识别工具，dlib提供一个方法可将人脸图片数据映射到128维度的空间向量，如果两张图片来源于同一个人，那么两个图片所映射的空间向量距离就很近，否则就会很远。因此，可以通过提取图片并映射到128维空间向量再度量它们的欧氏距离是否足够小来判定是否为同一个人。 二、方法实现、实现步骤 1、实例化人脸检测模型、人脸关键点检测模型、人脸识别模型 2、电脑摄像头设备加载一对图片 3、分别获取图片中的人脸图片所映射的空间向量，即人脸特征值 4、计算特征向量欧氏距离，根据阈值判断是否为同一个人 dlib人脸特征检测原理 1、提取特征点：例： 2、将特征值保存 3、计算特征数据集的欧氏距离作对比，当误差小于一定阙值就判定为同一人。 其他学习项目： OpenCV+dlib人脸识别门禁管理系统Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5、sqlite3数据库 OpenCV+dlib人脸识别考勤管理系统Python语言、dlib、OpenCV

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微信小程序活动报名管理系统源码数据库论文.docx

毕业设计: 微信小程序活动报名(源码 + 数据库 + 说明文档) 第2章 需求分析 7 2.1系统需求调研 7 2.2可行性分析 7 2.3 性能需求设计 8 2.3.1 系统的安全性 8 2.3.2 数据的完整性 8 2.4非功能需求分析 8 2.4.1端到端响应时间 8 2.4.2易用性需求 8 2.4.3 可扩展性 8 2.5界面需求设计 8 2.6系统的结构设计 9 第3章 数据库的设计与实现 11 3.1数据库设计的概念 11 3.2数据库的概念设计 11 3.3数据库的逻辑设计 12 第4章 系统实现 13 5.1系统开发环境 13 5.2模块实现 13 5.2.1后台管理平台首页 13 5.2.2活动添加界面的实现 13 5.2.3活动报名小程序首页面 14 5.2.4社团活动查看页面 14 5.2.5账号注册页面 15 5.2.6活动评论页面 16 第5章 系统测试 17 5.1测试目的 17 5.2测试环境 17 5.3用例测试 17 5.4性能测试 18 5.5测试结果 18

(微信小程序毕业设计)活动报名管理系统(java)(源码+说明+数据库+演示视频) 【实现功能】 用户可以在微信小程序中通过查看相关的活动信息来完成信息的注册以及报名等操作。而后台的管理员则需要通过后台的管理来实现对活动信息、活动的分类等内容的维护管理操作。

情感计算是快速发展的领域之一，它激发了情感检测领域的许多应用研究。 本文简要介绍了使用公开数据进行基于 EEG 的情绪检测的相关工作以及一种检测内部情绪状态的方法。 开发了一种有监督的机器学习算法来识别二维模型中的人类内心情绪状态。 来自 DEAP 和 SEED-IV 数据库的脑电图信号被考虑用于情绪检测。 离散小波变换应用于预处理信号以提取所需的 5 个频段。 提取了功率、能量、微分熵和时域等特征。 开发通道智能 SVM 分类器并完成通道组合器以检测适当的情绪状态。 DEAP数据库的四类分类率为74%、86%、72%和84%，SEED-IV数据库的分类率为79%、76%、77%和74%。