系统主要的实现目标是实现对试题的难度等级分组管理，试题的增删改查，试题的随机抽取，从文件中读出题目并让用户答题并判定正误，最后判定评分，进入排行榜。 主要功能要求： （1） 试题录入：可随时对题库中的题目实现增删改查，要求题库中不少于200个题目； （2） 试题抽取：每次从试题库中根据难度等级可以抽出对应数量的题； （3） 试题的难度等级分组：可以增加删除难度等级分组，可自由选择难度等级分组进行答题； （4） 答题：用户可实现自己选择答案； （5） 自动判卷：系统可根据用户答案与标准答案的对比实现判卷并给出成绩； （6） 最后要求能显示出错题目和正确答案，并保留此次答题记录，下次测试之前可以查看上次记录。 （7） 排行榜按照不同难度等级进行排名展示；

JavaWeb课程大作业的大数据可视化大屏源码概述了一个系统，它能够将各种大数据可视化成大屏，以便用户可以更加直观地查看和分析数据。此系统包括前端页面、后台管理系统、数据库系统和调度系统等，主要应用于企业内部数据分析和信息可视化。 也可以是在校大学生的javaweb大作业。 适用人群包括对大数据有研究或应用需求的企业内部人员。使用场景主要用于企业内部数据分析和可视化，帮助企业内部用户更加清晰地查看和分析数据，以提升决策效率。目标是帮助企业内部用户更加清晰地观察和分析数据，以便更好地进行决策。

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设计警戒雷达（机械扫描）系统参数，要求对RCS=2平方米飞机作用距离不少于210km，距离分辨率优于100m，方位分辨率优于8°，工作频率选L、S 波段都可以，工作频率范围≥200MHz，设计以下参数工作频率（fc）、信号带宽（B）、脉冲宽度、脉冲触发间隔（PRI）、发射功率、天线增益、方位波束宽度、俯仰波束宽度、接收机噪声系数、中心频率（IF）、中频信号采样率、基带数据采样率、积累脉冲数、检测因子。

微信小程序项目实战，微信小程序课程设计，基于微信小程序开发的，含有简单代码注册，下载下来简单部署即可使用。 包含：项目源码、数据库脚本、部署说明等，该项目可以作为课程设计使用，前后端代码都在里面。 一. 技术组成 前端：微信小程序 开发环境：微信开发者工具 数据库：MySql 后台框架：SpringBoot/SSM （如果有的话） 二. 部署说明 1. 如果含有服务端的话，一定要先部署好服务端，然后再用微信开发者工具导入，否则，小程序可能会报错 2. 微信小程序，用微信开发者工具导入或者 HBuilder x 工具 3. 数据库可视化软件，推荐使用它 Navicat，MySql 建议使用 5.7 版本

数据集齐全（60k+数据） 所用方法多，不论老师要求什么，总有符合用得上（分类，逻辑回归，时间序列） 代码+数据集+报告一条龙服务。 内容说明： 数据预处理，数据清洗，对数据进行描述性分析，统计分析，相关性分析，用ggplot2画图。并分别用逻辑回归和决策树分类建立模型。和用时间序列预测数据。 难度不低于课程实践

适合学习/练手、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、相关项目/竞赛学习等。 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复现。可以在这些基础上学习借鉴进行修改和扩展，实现其它功能。 可放心下载学习借鉴，你会有所收获。 —— 对于学习和实践，选择合适的项目和资源确实是一种有效的方式。 在进行毕业设计、课程设计或大作业时，选择具备学习借鉴价值的项目可以帮助你理解和应用所学知识，同时也可以通过修改和扩展来实现其他功能。 通过参与实际项目，你可以应用所学的理论知识，深入了解软件开发或其他领域的实践流程和技术要求。 可放心下载学习借鉴，你会有所收获。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等，一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络，若是侵权请联系删除。

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。 随着统计学的发展，统计学习在机器学习中占据了重要地位，支持向量机（SVM）、决策树和随机森林等算法的提出和发展，使得机器学习能够更好地处理分类、回归和聚类等任务。进入21世纪，深度学习成为机器学习领域的重要突破，采用多层神经网络模型，通过大量数据和强大的计算能力来训练模型，在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了显著的成果。 机器学习算法在各个领域都有广泛的应用，包括医疗保健、金融、零售和电子商务、智能交通、生产制造等。例如，在医疗领域，机器学习技术可以帮助医生识别医疗影像，辅助诊断疾病，预测病情发展趋势，并为患者提供个性化的治疗方案。在金融领域，机器学习模型可以分析金融数据，识别潜在风险，预测股票市场的走势等。 未来，随着传感器技术和计算能力的提升，机器学习将在自动驾驶、智能家居等领域发挥更大的作用。同时，随着物联网技术的普及，机器学习将助力智能家居设备实现更加智能化和个性化的功能。在工业制造领域，机器学习也将实现广泛应用，如智能制造、工艺优化和质量控制等。 总之，机器学习是一门具有广阔应用前景和深远影响的学科，它将持续推动人工智能技术的发展，为人类社会的进步做出重要贡献。

软件开发设计：PHP、QT、应用软件开发、系统软件开发、移动应用开发、网站开发C++、Java、python、web、C#等语言的项目开发与学习资料 硬件与设备：单片机、EDA、proteus、RTOS、包括计算机硬件、服务器、网络设备、存储设备、移动设备等 操作系统：LInux、IOS、树莓派、安卓开发、微机操作系统、网络操作系统、分布式操作系统等。此外，还有嵌入式操作系统、智能操作系统等。 网络与通信：数据传输、信号处理、网络协议、网络与通信硬件、网络安全网络与通信是一个非常广泛的领域，它涉及到计算机科学、电子工程、数学等多个学科的知识。 云计算与大数据：数据集、包括云计算平台、大数据分析、人工智能、机器学习等，云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。

计算机病毒与入侵检测是网络安全领域中的重要组成部分，其目的是保护计算机系统免受恶意软件的侵害以及非法访问。在本大作业中，我们将深入探讨IP追踪技术，这是一种用于确定网络活动来源的重要工具。IP追踪能够帮助我们识别并定位潜在的攻击者，对网络安全事件进行调查，甚至预防未来的威胁。 I. IP追踪技术概述 IP追踪技术主要依赖于IP地址，它是互联网上的设备身份标识。通过IP地址，我们可以获取到设备的地理位置信息。尽管IP地址在某些协议层次上是隐藏的，但我们可以通过网络嗅探工具、日志分析等方法获取这些信息。IP追踪技术可用于监控、防御和定位网络活动，比如追踪网络入侵者的位置。 1. 动态与静态IP：根据网络连接类型，IP地址可能是动态分配（如Wi-Fi和拨号连接）或静态分配（如光纤连接、服务器和固定网络）。 2. 获取IP地址：操作系统提供的网络工具，如网络连接状态、路由表和日志记录，可以用来查看已连接或曾经连接过的主机IP。 II. 具体分析与实现 2.1 网页IP追踪：当用户访问网站时，服务器会记录请求的源IP地址。通过查看Web服务器日志，我们可以追踪到用户的浏览行为和IP。 2.2 Email IP追踪：发送电子邮件时，邮件服务器会记录发送者的IP地址。通过检查邮件头信息，可以获取发件人的IP。 2.3 获取QQ好友IP：QQ等即时通讯软件通常不会直接显示好友的IP，但可以通过特殊工具或服务来探测，例如发送带有IP追踪功能的消息。 2.4 从日志查找入侵者IP：安全日志是检测入侵者的重要资源。通过对系统、防火墙和应用程序日志的分析，可以发现异常活动并追溯到对应的IP地址。 III. 对IP地址进行定位 IP地址定位通常借助于IP库或第三方服务，它们将IP地址映射到地理位置，精度可能达到城市级别。然而，由于隐私保护和匿名性需求，直接定位到精确的物理地址并不总是可能的。 IV. 高级IP追踪技术 高级IP追踪可能涉及DNS解析、TCP/IP栈分析、网络取证等复杂技术。这些技术可以帮助追踪隐藏的IP，识别代理服务器和Tor网络的使用者，甚至在多层跳转后还原原始IP。 V. 总结与建议 IP追踪在网络安全中发挥着至关重要的作用，但同时也应尊重用户隐私和遵循法律法规。在实施IP追踪时，应确保目的合法，并采取适当的措施避免误判。此外，持续学习和更新网络安全知识，以应对不断演变的网络威胁。 总的来说，IP追踪技术是一种有效的网络安全工具，它结合了网络监控、数据分析和地理定位，帮助我们理解和应对网络世界中的安全挑战。在大连理工大学的计算机病毒与入侵检测课程中，这样的实践作业有助于提升学生的理论知识和实战技能，为未来的职业生涯打下坚实的基础。