管理员:登陆页面、课程管理、选课管理
老师：给学生打分
学生：查询个人成绩
详情：https://blog.csdn.net/Timi2019/article/details/124613654
2022-05-07 10:03:31
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本系统实现的以下功能
登录功能：教务人员登录、注销；教师登录、注销；学生登录，注销。
教务人员功能：对学生成绩的查看、修改，学生信息的增删改查，教师信息的增删改查，教务人员的增删，排课信息的增删改查，课程信息的增删改查，班级信息的增删改查；
教师模块功能：发布学生成绩，查看个人信息，修改密码；
学生模块功能：选择课程，查看个人信息，修改密码，查询成绩，查看已选课程。
详情：https://blog.csdn.net/Timi2019/article/details/124613574
2022-05-07 10:03:30
2.42MB
matlab条纹代码Matlab填充的ALS（交替最小二乘）
介绍
这是清华大学统计信号处理（2017-2018，秋季）课程的课程。
该算法可用于拟合稀疏矩阵。
进行预测很有用。
假设用户从未给电影《教父》打分，但根据他在其他类似电影（如《美国往事》）中的历史得分，我们可以大致预测出他对这部电影的态度。
之后，可以提出一些个人建议。
参见以获取更多详细信息，包括数学推导。
训练套
训练集位于./Code/data_train.mat
，其中包含90000行的分数记录。
这是一个名为data_train的90000
*
3矩阵，我们使用它生成943
*
1682（943个用户在1682个对象上的得分记录，大多数记录为空）矩阵M
data_train每一行都是一条记录，格式为[row,
col,
score]
。
例如，
dara_train(1,:)=[1,
370,
15.1310]表示第一个用户在第370个对象上获得了15.1310分，因此M(1,370)
=
15.1310
数据条带化
在项目中，我们需要将数据集分为两部分。
第一部分包含80000条记录以进行训练，第二部分包含10
2022-05-06 15:52:33
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