摘 要 二十一世纪我们的社会进入了信息时代，信息管理系统的建立，大大提高了人们信息化水平。传统的管理方式对时间、地点的限制太多，而在线管理系统刚好能满足这些需求，在线管理系统突破了传统管理方式的局限性。于是本文针对这一需求设计并实现了一个基于springboot高校本科生学习成长记录系统，为了简捷并有效的解决学习各方面的问题。 本文讲述了高校本科生学习成长记录系统。结合电子管理系统的特点，分析了高校本科生学习成长记录系统的背景，给出了高校本科生学习成长记录系统实现的设计方案。 本论文主要完成不同用户的权限划分，不同用户具有不同权限的操作功能，在用户模块，主要有用户进行注册和登录，用户可以查看活动信息、干部信息、奖惩信息、奖学金评定等，还能修改个人信息等；管理员模块，管理员可以对用户信息、活动信息、干部信息、奖惩信息、奖学金评定、出勤信息、成绩信息等进行相应的操作。 关键词：高校本科生学习成长记录系统；springboot框架 ；

在IT领域，验证码（CAPTCHA）是一种用于验证用户是否为人类的工具，通常用于防止自动化的机器人程序。图片验证码尤其常见，它会显示一组随机的字母或数字，用户需要输入这些字符以完成验证。本资源“C#图片验证码字母或数字通用识别代码.rar”提供了一种C#编程语言实现的解决方案，能够帮助开发者识别各种图片验证码，从而自动化某些需要验证码验证的流程。 验证码识别技术通常涉及到图像处理和机器学习。以下是对这个C#代码库可能涉及的关键知识点的详细解释： 1. **图像处理**：验证码识别需要对图片进行预处理，包括灰度化、二值化、噪声去除等步骤。灰度化将彩色图像转换为单色，二值化则将图像简化为黑白两色，有助于后续的字符分割。噪声去除是为了减少干扰元素，使字符更加清晰。 2. **字符分割**：预处理后的图像中，验证码的每个字符通常是相互独立的。通过边缘检测、连通组件分析等方法，可以将各个字符分离出来，为后续的识别做准备。 3. **特征提取**：对每个分离出来的字符，需要提取其特征。这可能包括形状、大小、方向等信息。这些特征通常会被转换成数字向量，便于机器学习算法处理。 4. **机器学习模型**：为了识别这些字符，可以使用各种机器学习模型，如支持向量机（SVM）、神经网络（如卷积神经网络CNN）或者决策树等。训练集通常包含大量的已知字符图像及其对应的标签，模型会学习到如何从特征向量中判断字符类别。 5. **识别算法**：在模型训练完成后，可以将预处理并分割好的字符输入模型，得到对应的字符预测。这些预测结果组合起来就是原始验证码的文本。 6. **优化与调参**：为了提高识别准确率，可能需要调整图像处理参数、模型结构和超参数。此外，使用更复杂的验证码可能会需要更高级的识别技术，如深度学习。 7. **实时性**：描述中提到此代码库的识别速度快速，这意味着算法的执行效率很高，适合实时应用。这可能通过优化代码实现，或者使用高效的计算库（如Intel MKL或CUDA）来加速运算。 8. **免费使用**：标签表明这是一个免费资源，对于开发者来说，这意味着他们可以免费试用和集成到自己的项目中，无需担心版权问题。 9. **兼容性**：由于是C#编写，这个验证码识别代码可以轻松地与使用.NET框架的其他C#应用程序集成，如ASP.NET网站、Windows桌面应用等。 通过理解以上关键点，开发者可以利用这个C#代码库来构建或增强他们的验证码识别功能，提高自动化流程的效率。同时，对于学习C#编程和机器学习的初学者，这也是一个很好的实践案例。

内容概要：本文详细解析了2023年电子设计大赛H题“信号分离装置”的赛题要求、难点、解题思路及代码实现。H题要求设计并制作一个信号分离装置，将两路周期信号A和B混合后的信号C成功分离为A'和B'，且保证波形无失真并在示波器上稳定显示。难点包括信号分离和重建挑战，特别是高精度和实时性要求。文中介绍了三种主要解题思路：全数字方案、模拟芯片辅助方案和DDS芯片重建方案，每种方案各有优劣。核心代码展示了基于STM32平台的频率和相位差计算，以及系统初始化、信号采集、处理、输出和相位调整的完整流程。最后，针对硬件电路和软件调试中常见的问题提供了避坑指南。 适合人群：对电子设计和信号处理感兴趣的电子爱好者、大学生及专业研究人员。 使用场景及目标：①理解信号分离装置的设计原理和实现方法；②掌握基于STM32平台的信号处理算法及其实现；③解决硬件电路和软件调试中常见问题，提高实际操作能力。 其他说明：文章不仅提供了理论分析和代码实现，还强调了实践中的注意事项，帮助读者在实际操作中少走弯路，激发对电子设计的兴趣和热情。

ECharts是一款由百度开源的，基于JavaScript的数据可视化库，它以直观、生动的方式展示数据，广泛应用于网页报表、仪表盘、数据可视化应用等场景。在ECharts 2.2.7版本中，我们找到了一系列完整的代码和API文档，这对于开发者来说是极其宝贵的资源。 ECharts的核心特性包括： 1. **丰富的图表类型**：ECharts提供了多种图表类型，包括柱状图（bar）、折线图（line）、饼图（pie）、散点图（scatter）、K线图（candlestick）等，能满足各种数据展示需求。同时，它还支持组合图，可以在一个图表中同时展示多种图表类型。 2. **交互性**：ECharts支持鼠标悬停、点击、双击等多种交互方式，可以实现数据的动态查询和分析。例如，通过鼠标悬浮在柱状图上，可以显示具体数值；点击饼图切片可以高亮显示相关数据。 3. **响应式设计**：ECharts具有良好的适应性，能根据屏幕尺寸自动调整图表大小，确保在不同设备上都能得到良好的视觉效果。 4. **可自定义性**：ECharts允许开发者高度定制图表样式，包括颜色、字体、边框、阴影等，满足个性化设计需求。此外，还可以自定义图表的交互行为，如图例、工具提示、数据区域缩放等。 5. **高性能**：ECharts采用了优化的渲染机制，即便在大数据量下也能保持流畅的动画效果，不会对浏览器性能造成太大压力。 6. **易用的API和配置项**：ECharts的API设计清晰，通过简单的JSON配置项就能创建出复杂的图表。例如，`setOption`方法用于更新图表配置，`resize`方法用于调整图表大小，`dispatchAction`方法用于触发图表事件。 7. **兼容性**：ECharts支持现代浏览器以及IE8+，并且在各种浏览器环境下都有良好的表现。 在ECharts 2.2.7的压缩包中，我们可以找到以下文件： - `dist`目录包含了ECharts的压缩和未压缩版本的JS文件，如`echarts.min.js`和`echarts.js`，可以直接在项目中引用。 - `example`目录包含了大量的示例代码，这些示例展示了如何使用ECharts创建各种类型的图表，对于初学者来说非常有帮助。 - `doc`目录是API文档，详细解释了ECharts的所有配置项和方法，是开发者查阅和学习的重要资料。 - `src`目录包含了ECharts的源码，对于深入理解ECharts的工作原理和进行二次开发非常有用。 通过学习和使用ECharts 2.2.7的代码和API，开发者不仅可以快速构建美观的数据可视化应用，还能提升自己的前端开发技能。无论是企业报表的制作，还是个人项目的学习，这个版本的ECharts都是一个不可多得的工具。

一种基于特征重要度的文本分类特征加权方法 本文提出了一种基于特征重要度的文本分类特征加权方法，以解决文本分类问题中的特征选择和权重分配问题。该方法通过计算每个特征的重要度，来确定每个特征在文本分类中的影响力，然后根据重要度大小来分配权重，从而提高文本分类的准确性。 知识点1：特征选择 在文本分类问题中，特征选择是一个重要的步骤。特征选择的目的是选择有代表性的特征，以减少维数灾难和提高分类准确性。常见的特征选择方法有Filter、Wrapper和Embedded等。Filter方法根据特征的统计特征选择特征，Wrapper方法使用分类器来评估每个特征的重要度，而Embedded方法则将特征选择与分类器训练结合起来。 在本文中，我们使用基于重要度的特征选择方法，计算每个特征的重要度，然后选择重要度高的特征。这种方法可以有效地减少特征维数，提高文本分类的准确性。 知识点2：特征加权 在文本分类问题中，特征加权是一个关键的步骤。特征加权的目的是根据每个特征的重要度来分配权重，以提高文本分类的准确性。常见的特征加权方法有均匀加权、基于 entropy 的加权和基于重要度的加权等。 在本文中，我们使用基于重要度的特征加权方法，计算每个特征的重要度，然后根据重要度大小来分配权重。这种方法可以有效地提高文本分类的准确性。 知识点3：文本分类算法 文本分类算法是文本分类问题中的核心组件。常见的文本分类算法有 Naive Bayes、决策树、随机森林和支持向量机等。这些算法可以根据文本特征来预测文本的类别。 在本文中，我们使用基于重要度的文本分类算法，计算每个特征的重要度，然后根据重要度大小来预测文本的类别。这种方法可以有效地提高文本分类的准确性。 知识点4：文本特征提取 文本特征提取是文本分类问题中的重要步骤。文本特征提取的目的是从文本中提取有代表性的特征，以用于文本分类。常见的文本特征提取方法有词袋模型、TF-IDF 模型和word2vec 模型等。 在本文中，我们使用基于词袋模型的文本特征提取方法，提取文本中的有代表性的特征，然后计算每个特征的重要度。这种方法可以有效地提高文本分类的准确性。 知识点5：特征重要度计算 特征重要度计算是本文的核心组件。特征重要度计算的目的是计算每个特征的重要度，以确定每个特征在文本分类中的影响力。常见的特征重要度计算方法有基于 entropy 的方法、基于 variance 的方法和基于 permutation 的方法等。 在本文中，我们使用基于 permutation 的方法计算每个特征的重要度，然后根据重要度大小来分配权重。这种方法可以有效地提高文本分类的准确性。 本文提出了一种基于特征重要度的文本分类特征加权方法，旨在解决文本分类问题中的特征选择和权重分配问题。该方法可以有效地提高文本分类的准确性，具有广泛的应用前景。

【MyGPS for Android代码】是一个专门针对Android操作系统设计的简单GPS定位应用。这个程序的核心功能是获取设备的地理位置信息，并在此基础上进行了优化，提升了定位速度和精度。在Android平台上，GPS（全球定位系统）服务是通过系统级别的Location API来访问的，这允许开发者构建能够跟踪用户位置的应用。 在Android中，GPS定位依赖于系统的LocationManager服务，通过注册监听器（LocationListener）获取位置更新。`MyGPS`应用可能包含了以下关键组件和方法： 1. **初始化LocationManager**：应用需要获取到LocationManager实例，通过Context的getSystemService()方法并传入`LOCATION_SERVICE`常量。 2. **设置GPS Provider**：LocationManager提供了多个定位提供者，如GPS和网络定位。`MyGPS`可能重点关注GPS Provider，因为它通常能提供最精确的位置信息。 3. **请求位置更新**：应用需要调用LocationManager的requestLocationUpdates()方法，传入GPS Provider、最小更新距离、最小更新时间以及LocationListener。这样，当GPS位置改变时，LocationListener的onLocationChanged()方法将被触发。 4. **解析定位数据**：在onLocationChanged()方法中，应用可以获取到Location对象，从中提取出经度、纬度、海拔、速度、时间和定位精度等信息。 5. **显示卫星数量**：Android的Location对象提供了getSatellites()方法，返回一个GpsStatus对象，进一步可以获取到可视卫星的数量。`MyGPS`增强了这一特性，显示了当前锁定的卫星数量，这对于判断定位可靠性很有帮助。 6. **提升定位速度和精度**：`MyGPS`可能利用了AGPS（Assisted GPS）技术，它结合了网络数据（如基站信息）来辅助GPS定位，从而加快定位初始化速度和提高定位精度。 7. **UI界面**：为了呈现这些信息，`MyGPS`应该有一个用户界面，包括地图视图、位置坐标、卫星数量和定位精度的文本视图等。可能会使用到Android的MapView组件来展示地图，并实时更新标记位置。 8. **权限管理**：在Android中，访问GPS需要用户授予相应的权限，例如`ACCESS_FINE_LOCATION`。`MyGPS`必须在Manifest.xml文件中声明这些权限，并在运行时请求用户授权。 9. **性能优化**：考虑到电量和性能，应用可能实现了合理的定位更新频率控制，只在必要时请求位置更新，以减少不必要的电池消耗。 通过`MyGPS`的源代码，开发者可以学习如何在Android上实现基本的GPS定位功能，理解Location API的工作原理，以及如何提高定位效率和用户体验。此外，源码也可能包含了一些错误处理和状态管理的策略，这些都是开发此类应用时需要考虑的重要方面。

基于小波分解与重构的混合模型在轨道不平顺状态预测中的应用

这是模式识别选修的上机，我用到了tensorflow，matlab。数据集也在里面，为了方便有些数据直接用的库函数调用（没用老师指定的数据，验收时助教也没说），uu们如果缺库函数可能需要配一下（甚至因为我这个是步进运行，之前的运行结果应该还保留着φ(*￣0￣)）。 上机内容如下： 第一次 验证算法: 1）K近邻方法分类; 2）最近邻方法分类; 3）分析k值不同情况或不同方式、比例训练样本情况,画出错误率/正确率曲线; 数据: 1）uSPS手写体 2）ucI数据库中sonar数据源 3）UCI数据库中Iris数据 第二次 比较kmeans算法和FCM算法数据集: 1）sonar和lris数据上验证 2）CIFAR图像数据上验证算法 第三次 验证方法:SVM 数据集:Extended YaleB人脸数据库（选做CIFAR-10数据集) 核函数:高斯核和多项式核 核参数可以手动调节或交叉验证确定 第四次 要求:验证bagging和adaboost算法 在CIFAR-10数据集和ex.ended Yale B数据集上组合分类器自己设定

学生考勤管理-学生考勤管理系统-学生考勤管理系统源码-学生考勤管理管理系统-学生考勤管理管理系统java代码-学生考勤管理系统设计与实现-基于ssm的学生考勤管理系统-基于Web的学生考勤管理系统设计与实现-学生考勤管理网站-学生考勤管理网站代码-学生考勤管理平台-学生考勤管理平台代码-学生考勤管理项目-学生考勤管理项目代码-学生考勤管理代码 考勤管理系统是学校管理中的一个重要组成部分，主要负责记录学生每日的出勤情况，并提供相应的统计和分析功能。随着信息技术的发展，许多学校选择采用基于Web的学生考勤管理系统，以提高效率和精确度。其中，使用SSM（Spring, Spring MVC, MyBatis）框架开发的考勤系统，因为其轻量级、松耦合和易于维护的特点，成为众多开发者的首选。 SSM框架整合了Spring、Spring MVC和MyBatis三个框架，其中Spring负责业务对象管理，Spring MVC处理Web请求并返回响应，MyBatis则作为数据持久层框架，负责数据库的操作。在学生考勤管理系统中，Spring负责管理考勤相关的业务逻辑，例如考勤记录的增删改查；Spring MVC负责将用户的请求转发到相应的控制器，并处理控制器返回的视图和数据；MyBatis则通过映射文件或注解的方式，实现数据库的CRUD操作。 在学生考勤管理系统中，通常需要以下几个核心功能： 1. 学生信息管理：包括学生的基本信息录入、修改、查询等。 2. 考勤记录管理：系统需要能够记录每次考勤的详细信息，如签到时间、签退时间、出勤、迟到、早退、缺勤等状态。 3. 实时监控：系统应该提供实时监控考勤的功能，能够实时显示学生当前的签到状态。 4. 数据统计与分析：可以生成各种考勤统计报表，例如按班级、年级或全校的考勤统计分析。 5. 异常处理：如学生未按时签到或签退时，系统能够发出提醒或通知。 6. 系统管理：包括权限控制、用户登录认证等后台管理功能。 Java作为后端开发语言，在学生考勤管理系统中的运用非常广泛，尤其是基于SSM框架的项目，Java代码是实现业务逻辑的主体。系统开发过程中，开发者需要编写大量的Java代码来实现上述功能，并且要确保系统的性能、稳定性和安全性。同时，考虑到系统的可扩展性和维护性，代码编写应当遵循良好的编程实践和设计模式。 Web前端则是用户与考勤系统交互的界面，主要由HTML、CSS和JavaScript等技术构建而成，提供直观、易操作的用户界面。由于考勤系统经常需要在移动设备上使用，因此响应式设计是必不可少的。 由于考勤系统处理的是学生的基本信息和出勤情况，因此对数据的准确性和隐私性有较高的要求。在实际应用中，还需要配合身份验证机制，确保只有授权的用户才能访问和修改考勤数据。 在考勤管理系统的开发过程中，一个重要的环节是编写测试代码，确保每个功能模块都能正常工作，并且整个系统的稳定性满足预期要求。自动化测试和单元测试在这里扮演着重要的角色。 学生考勤管理系统是一个需要多个技术栈协同工作的复杂系统，它的开发涉及到前端展示、后端逻辑处理、数据库操作以及安全性和性能优化等多个方面。通过SSM框架和Java语言的结合使用，可以构建出功能强大、操作简便、扩展性好并且维护成本较低的考勤管理系统。

蚊子检测系统是基于计算机视觉和机器学习技术发展起来的应用，其主要目的是为了快速准确地识别和定位蚊子的位置，对于控制蚊虫传播的疾病有着重要的意义。本系统采用了改进后的YOLOV8模型进行训练，YOLOV8模型是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本，它是一类流行的目标检测算法，以其高效率和准确率在实时对象检测领域受到广泛关注。 该系统的源码分享中包含了9900张蚊子图像数据集，这些数据集是模型训练的基础。在训练过程中，使用了大规模的图像数据，这对于提高模型的泛化能力和检测精度至关重要。数据集的收集和标注是一个繁琐但必不可少的步骤，它需要大量的人力和时间投入。数据集的质量直接影响到最终模型的表现，因此在数据准备阶段需要进行细致的图像预处理和标注工作，以确保每个图像中的蚊子都能被清晰地识别和定位。 源码分享中还包含了YOLOV8模型的优化训练代码。模型优化是提升检测性能的关键步骤，它涉及到网络结构的调整、损失函数的设计、超参数的优化等众多方面。为了获得最佳的检测效果，开发人员会对模型进行细致的微调，确保模型能在不同的环境和条件下稳定运行。代码中可能会包含各种实验性的尝试，例如改变卷积层的数量、使用不同的激活函数或者调整学习率等。 在功能上，本蚊子检测系统不仅支持目标检测，还支持实例分割模型。目标检测可以识别图像中蚊子的位置并给出边界框，而实例分割则更进一步，能够精确地描绘出蚊子的轮廓，这对于蚊子的准确识别和分类具有更高的实用价值。 系统还适配了图片识别、视频识别以及摄像头实时识别功能。这意味着该系统不仅能够处理静态图片中的蚊子检测任务，还能够对视频流进行连续的分析，实时地从摄像头捕捉的视频中检测出蚊子。这种实时监测的能力对于公共卫生安全监控尤为重要，尤其是在户外或公共区域的蚊子密度监测中。 该系统提供了一个名为W的压缩文件，方便用户下载使用。这个压缩文件可能包含了上述提及的所有内容，包括数据集、训练代码和模型文件等，使得用户能够轻松获得整个系统，并进行进一步的研究和开发。 基于改进YOLOV8的蚊子检测系统代表了目标检测技术在实际应用中的一个新进展。它通过集成大量的图像数据和先进的模型优化，为科研人员和公共卫生工作者提供了一个强有力的工具，有助于改善蚊子控制的策略，提升监测效率和准确性，进而为人类健康安全提供保障。