本系统开发的初衷就是为了满足培训机构的需要，使其在培训管理过程中所进行的各项日常工作像处理学生信息、打印报表、统计分析等都利用计算机实现自动化，避免大量繁杂的手工劳动，提高办公效率。本系统是在管理信息系统的理论和方法指导下和数据库技术的支持下完成的。本文主要是研究培训机构中大量学生信息的加工处理方法。本设计通过使用Asp.net集成开发环境、ASP.NET开发语言和Microsoft SQL2000数据库技术等方法完成的。

采用java技术构建的一个管理系统。整个开发过程首先对系统进行需求分析，得出系统的主要功能。接着对系统进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括系统功能设计、系统总体结构设计、系统数据结构设计和系统安全设计等；详细设计主要包括系统数据库访问的实现，主要功能模块的具体实现，模块实现关键代码等。最后对系统进行功能测试，并对测试结果进行分析总结。 包括程序毕设程序源代码一份，数据库一份，完美运行。配置环境里面有说明。如有不会运行源代码私信。

01单片机智能家居控制系统（程序源码+原理图+PCB+仿真+论文）

使用scrapy,redis, mongodb,graphite实现的一个分布式网络爬虫,底层存储mongodb集群,分布式使用redis实现, 爬虫状态显示使用graphite实现。这个工程是我对垂直搜索引擎中分布式网络爬虫的探索实现，r， 将其网站的书名，作者，书籍封面图片，书籍概要，原始网址链接，书籍下载信息和书籍爬取到本地：分布式使用redis实现，redis中存储了工程的request，stats信息，能够对各个机器上的爬虫实现集中管理，。

现代科技不断发展，人们生活水平不断的提高，解决温饱问题已经不再是人们关注的重点，现在更多关注的是精神满足的问题。近几个年来，不论是在寒暑假期、还是国庆假期，出游人数都在不断的增加，从这些数据也证明着人们在不断提升自己的生活水平，并且更加重视追求精神世界上的享受。人们在欣赏自然风光领略风土人情的同时还带动了国家财政的收益。 今年来随着国民经济的快速发展，旅游消费成为人们热点消费。旅游经济能够带动全国各大城市的整体GDP,地方政府非常重视旅游经济带来的效益。在政府的支持下和社会需求背景下本毕设设计开发基于JavaEE旅游网站。 对基于JavaEE的旅游网站展开较全面的介绍，旅游网站的毕设由引用、相关技术介绍、系统分析、系统设计、系统实现和系统设计等构成。旅游网站项目的分析、设计均遵循软件工程理论内容展开，以使用对象角度将网站分为前台网站和后台管理系统。本系统以IDEA为开发平台，采用B/S架构。经过细心的调研和衡量，以Java技术为核心去编写后台和实现各业务接口，以LayUI这种动态页面技术框架进行数据的展示和操作。为了提高系统编程效率使用SpringBoot框架搭建项目及MySQL存储。

EnlightenGAN, RUAS, SCI, URetinex-Net, Zero-DCE, Zero-Dce++六大算法综合的可执行程序。具体请参考本程序的同名文章：《弱光图像增强算法(6大算法附程序)，一站式解决论文实验比较部分》。这篇文章里有如何使用。我的预训练模型已经放在了程序里面。欢迎关注我的博客。后面会持续更新。

Java 毕业设计，Java课程设计，基于Java开发的，含有简单的代码注释,可作为毕业设计，课程设计。免费分享，请不要用于商用. 包含：项目源码、数据库脚本等，该项目可以作为课程设计使用，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。 一. 技术组成 前端：Java 开发环境：IDEA /Ecplise 数据库：MySql 二. 部署说明 1. Java，用IDEA 或者 Ecplise 即可 2. 数据库可视化软件，推荐使用它 Navicat，MySql 建议使用 5.7 版本

智能大棚-物联网应用 本文档主要介绍了智能大棚-物联网应用的概念、架构、特点和应用领域。物联网是指通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程的信息，与互联网结合形成的一个巨大网络。物联网的架构可分为三层：感知层、网络层和应用层。感知层由各种传感器以及传感器网关构成，负责采集信息。网络层由各种私有网络、互联网、有线和无线通信网、网络管理系统和云计算平台等组成，负责传递和处理感知层获取的信息。应用层是物联网和用户（包括人、组织和其他系统）的接口，实现物联网的智能应用。 物联网的应用领域非常广泛，包括绿色农业、工业监控、公共安全、城市管理、远程医疗、智能家居、智能交通和环境监测等。物联网产业是当今世界经济和科技发展的战略制高点之一，据了解，全国物联网产业规模预计2015年将超过5000亿元。 在智能大棚-物联网应用中，物联网技术被应用于农业领域，实现智能化的农业生产。通过传感器、RFID技术、全球定位系统等设备，实时采集大棚内的环境信息，实现自动化控制和监控，提高农业生产的效率和质量。 智能大棚-物联网应用的特点包括： * 实时监控：通过物联网技术，实时采集大棚内的环境信息，实现自动化控制和监控。 * 自动化控制：通过物联网技术，实现自动化控制和监控，提高农业生产的效率和质量。 * 智能化：通过物联网技术，实现智能化的农业生产，提高农业生产的效率和质量。 智能大棚-物联网应用的优势包括： * 提高农业生产的效率和质量 * 实现自动化控制和监控 * 降低生产成本 * 提高农业生产的安全性 智能大棚-物联网应用的挑战包括： * 设备成本高 * 技术门槛高 * 数据安全问题 智能大棚-物联网应用是将物联网技术应用于农业领域，实现智能化的农业生产，提高农业生产的效率和质量。但是，智能大棚-物联网应用也面临着设备成本高、技术门槛高、数据安全问题等挑战。 知识点： 1. 什么是物联网？ 答：物联网是指通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程的信息，与互联网结合形成的一个巨大网络。 2. 物联网的架构是什么？ 答：物联网的架构可分为三层：感知层、网络层和应用层。 3. 物联网的应用领域有哪些？ 答：物联网的应用领域非常广泛，包括绿色农业、工业监控、公共安全、城市管理、远程医疗、智能家居、智能交通和环境监测等。 4. 智能大棚-物联网应用的特点是什么？ 答：智能大棚-物联网应用的特点包括实时监控、自动化控制、智能化等。 5. 智能大棚-物联网应用的优势是什么？ 答：智能大棚-物联网应用的优势包括提高农业生产的效率和质量、实现自动化控制和监控、降低生产成本、提高农业生产的安全性等。 6. 智能大棚-物联网应用的挑战是什么？ 答：智能大棚-物联网应用的挑战包括设备成本高、技术门槛高、数据安全问题等。

学校图书管理系统毕业设计是一个针对高校或教育机构的信息化解决方案，旨在优化图书的管理工作流程，提高图书馆服务效率。这个系统通常包含以下几个核心知识点： 1. **数据库设计与管理**：使用SQL Server 2005作为后台数据库，这涉及到数据库表的设计、数据结构优化、关系模型的构建以及数据库的安全性与稳定性维护。SQL Server 2005提供了强大的数据存储、查询和管理功能，能够支持大量的图书信息和用户记录。 2. **前端应用程序开发**：采用Visual C#作为开发工具，这需要掌握C#语言的基础语法、面向对象编程思想以及.NET框架。前端应用程序通常包括用户界面设计，如登录注册、图书检索、借阅归还等功能的实现，还需要考虑用户体验和界面友好性。 3. **图书管理功能**：包括书目检索，这需要实现高效的搜索算法，支持按书名、作者、出版社等多种条件进行检索。读者管理涉及用户信息的录入、更新和删除，以及权限设置，确保不同用户有不同的操作权限。借阅管理则涵盖借书、还书、续借和罚款处理等功能。 4. **读者服务**：系统应支持读者在线查询图书状态，预约图书，查看借阅历史，以及接收逾期提醒等服务。这样可以提高读者的满意度，减少人工操作的负担。 5. **系统维护与更新**：为了保证系统的稳定运行，需要定期进行数据库备份、数据清理、软件升级等工作。同时，根据用户反馈和使用情况，对系统功能进行迭代和优化。 6. **安全性**：系统应具备防止未授权访问、数据泄露等安全措施，例如使用加密技术保护用户密码，设定访问权限，以及实施日志记录以便追踪异常操作。 7. **论文撰写**：毕业设计不仅包含系统开发，还包括论文撰写，需要详细描述系统的设计理念、实现过程、技术选型及性能测试等方面，展示系统开发的完整性和合理性。 综上所述，学校图书管理系统毕业设计涵盖了数据库技术、前端开发、系统架构、用户服务和系统维护等多个领域的知识，是计算机科学与技术专业学生实践和理论结合的重要项目。通过这样的设计，学生可以提升实际问题解决能力，理解软件工程的全生命周期，为未来的职业生涯打下坚实基础。

主题感知的多轮对话生成模型 在多轮对话系统中，生成与对话语境一致的回复是核心挑战之一。为了解决多轮对话系统中的主题不一致问题，本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型。 首先，多轮对话系统中存在一些问题，如上下文内容不相关、对话主题不连续等。这些问题使得对话系统生成的回复不具有一致性，无法保持对话的主题一致性。为了解决这些问题，本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型，该模型可以捕捉主题特征信息，并将其融入到对话生成中。 本文的模型使用层次化的联合注意力机制，将上下文信息与主题信息融入到对话生成中。这种机制可以捕捉到对话中的主题信息，并生成与对话语境一致的回复。实验结果表明，本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果，能保持对话的主题一致性。 多轮对话系统的发展历程可以分为三阶段：基于规则的对话系统、基于检索的对话系统和基于数据驱动的神经网络对话系统。在基于规则的对话系统中，对话规则是固定的，对话生成是基于规则的。在基于检索的对话系统中，对话生成是基于检索的结果。在基于数据驱动的神经网络对话系统中，对话生成是基于大规模数据集的学习结果。 然而，当前的多轮对话系统仍然存在一些问题，如上下文内容不相关、对话主题不连续等。这些问题使得对话系统生成的回复不具有一致性，无法保持对话的主题一致性。为了解决这些问题，本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型。 该模型使用层次化的联合注意力机制，将上下文信息与主题信息融入到对话生成中。这种机制可以捕捉到对话中的主题信息，并生成与对话语境一致的回复。实验结果表明，本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果，能保持对话的主题一致性。 主题一致性是多轮对话系统的核心挑战之一。为了保持对话的主题一致性，本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型，该模型可以捕捉主题特征信息，并将其融入到对话生成中。实验结果表明，本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果，能保持对话的主题一致性。 在多轮对话系统中，主题感知是非常重要的。为了保持对话的主题一致性，本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型，该模型可以捕捉主题特征信息，并将其融入到对话生成中。实验结果表明，本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果，能保持对话的主题一致性。 本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型，该模型可以捕捉主题特征信息，并将其融入到对话生成中。实验结果表明，本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果，能保持对话的主题一致性。