2个无刷新投票的例子，使用asp+ajax制作。

本项目是一个计算机本科毕业设计，基于以太坊区块链的投票系统。

男神女神投票5.0.16源码，去授权，公众号版，亲测可用

张量投票算法利用人类感知功能原理进行计算,它具有较强的鲁棒性、非迭代性、参数唯一性等特性,其非迭代性具有节省计算时间的显著性特征,因此,广泛应用于图像线特征提取,但在一些含有复杂噪声的图像中,却不能得到更为连续的显著线特征信息。本文针对此问题,提出一种改进的具有迭代性的张量投票算法,它主要是对投票域进行迭代改进,使改进后的张量投票算法可以提取更为连续的显著线特征,且与传统的张量投票算法相比,本文算法既缩短了计算时间,又提取了更为连续的线特征图像。

深度学习通过训练样本进行特征识别,已经被广泛应用于道路提取领域。该方法不局限于特定类型的影像,但是受训练样本数量和计算机硬件的限制,所提取的道路会有断裂和噪声。针对上述问题,使用VGG卷积神经网络对道路进行初步提取后引入张量投票方法进行优化处理。首先通过影像变换、随机裁剪、过采样等方法对样本进行多模式扩充,进而训练VGG卷积神经网络模型;其次利用该网络从原始影像中初步分割道路面,接着对道路面的二值影像进行张量投票获取道路的显著性信息;最后在特征提取时针对显著性信息加入阈值获取道路面。实验结果表明,所提方法提取道路的召回率与正确率均达90%以上,与其他传统方法相比具有更高的精度,验证了所提方法的有效性。

最新技术python web使用django框架做的投票系统 运行环境 django+python+sublime text3+sqlite 项目技术(必填) django+python+sublime text3+navicat Premium+html+jquery 数据库文件 放于mysite根目录下的db.sqlite3文件 jar包文件 pythonweb，无需jar

区块链投票 介绍 一个简单的Web应用程序，可使用MEAN堆栈（MongoDB，Express.js，Node.js，Angular）将区块链用于轮询/投票。 它被设计为一个教育应用程序，解释了用例如何使用区块链进行投票，但它可用于民意测验，其中投票的透明性很重要，并且观众具有对区块链投票的亲和力和好奇心。 正在施工:construction:！ 成分 客户端： Angular frotnend应用程序（一个标准的Angular项目） 核心：与区块链相关的通用领域类和服务 服务器： Node.js，Express.js服务器（后端）应用程序 建造 假设：已安装Node.js 14，并且在子项目npm install中已执行npm install 。 build_client.bat构建Angular前端 build_docker.bat构建Docker映像 跑 run_docker.bat 该命令启动

[2022最新修复版] PHP活动现场大屏幕互动系统源码 带微信上墙+3D签到投票抽奖+互动游戏+红包等功能，资源中包含使用教程哦！ -- 1.使用前提：需要公众号且必须是服务号，而且服务号必须通过微信认证，网页要开启ssl证书（也就是强制https） 2. 含签到墙+3D签到+微信上墙+投票+幸运号码+幸运手机号+对对碰+相册+摇大奖+开幕墙+闭幕墙+弹幕+10多款互动游戏+红包雨等全功能模块，没任何功能使用限制，更不会有域名授权或者加密，绝对是今年年会必备神器。 3. 功能包含签到墙，3D签到，微信上墙，投票，幸运号码，幸运手机号，对对碰，相册，红包雨，摇大奖，抽奖，游戏，单页，弹幕，二维码，背景音乐。 4. 带背景视频素材、微信上墙背景图素材、音乐素材。 5. 整套源码无任何限制，无需授权，后台功能强大。

投票链 基于Hyperledger Fabric的概念验证电子投票系统 Votechain是一个小型的电子投票系统，该系统是为支持我在纽卡斯尔大学的CSC3095模块的论文项目而开发的，该项目名为： “研究Hyperledger Fabric作为基于区块链的电子投票平台” 商业网络 Votechain的区块链实现利用Hyperledger Fabrics 工具来开发可部署在最新HLFv11上的业务网络存档（BNA）。 bna由3个核心组件组成： 模型文件： /models/powlett.luke.votechain.cto概述网络的资产，参与者和交易 交易文件/lib/logic.js网络的主要交易逻辑（链码） 权限文件/permissions.acl资产/交易的参与者权限级别 该bna部署到HLFv11的实例上，并且可以生成REST API以与表决链网络接口。 有关Hyper

针对随机森林（RF,random forest）算法的投票原则无法区分强分类器与弱分类器差异的缺陷，提出一种加权投票改进方法，在此基础上，提出一种检测 Android 恶意软件的改进随机森林分类模型（IRFCM,improved random forest classification model）。IRFCM选取AndroidManifest.xml文件中的Permission信息和Intent信息作为特征属性并进行优化选择，然后应用该模型对最终生成的特征向量进行检测分类。Weka 环境下的实验结果表明IRFCM具有较好的分类精度和分类效率。