本次我们的B2C电子商务系统设计过程中主要用到的技术为分别为JSP、Servlet、J2EE、B/S模式。 主要功能模块： 1.新闻发布模块 2.用户登录模块 3.用户注册模块 4.修改密码模块 5.找回密码模块 6.商品管理模块 系统设计思想 我们把系统分为3个主要功能模块：用户登陆模块、商品展示模块和购物车功能模块。 1.用户登陆模块： ①进入登陆页面后，用户输入包括用户名和密码的登陆信息，确认提交后，系统对登陆信息进行有效性验证，如果有效就跳到产品展示页面，无效就提示登陆失败并返回登陆页面。用户可以在此选择继续登陆或者注册和找回密码。 ②进入注册页面后，当用户填写了包括用户姓名、密码、密码找回提示问题、密码找回答案、等各项信息并确认提交后，系统对用户的注册信息进行有效性验证，有效就跳转到登陆页面，无效则提示注册失败并返回注册页面。 ③如有用户忘记自己的用户密码，则可以点击“忘记密码”按钮，这时，系统将会跳转进入密码取回问答阶段，这里用户需要输入密码提示和答案，当密码提示和用户名效验正确，用户会获取密码，并得到更换密码提示。并跳转回登陆界面。若中途问题答错，提示用户选择....

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摘 要 大学期间，综合测评计算是每学期必不可少的工作。人工计算综合测评是一个很繁杂的过程：每个学生先计算自己的综合测评成绩，制成草表，上交给班委；然后班委核对并将成绩录入制成电子文档上交给院系相关部门。在这个过程中，学生常常感到厌烦，因而草表的准确率很低；接着人工核对、录入成绩，造成工作量大，效率低下，准确率也无法得到保证。所以，广大师生迫切希望信息化综合测评系统的产生。利用该系统，同学们可以方便准确地计算出自己的综合测评成绩，并能将结果上传至服务器，省去班委人工核对、成绩录入这些烦琐的工作。而且，系统提供的查询功能可以方便同学们对自己所需信息的检索。该论文主要介绍了网络上最受欢迎的Java Applet技术、系统的分析设计、各个功能模块的实现、系统的测试调试、以及系统开发过程中遇到的问题和问题的解决。 关键词：综合测评；计算；查询；Applet

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阈值分割源码matlab 用于新型腹部数据集的皮肤分割的深度学习技术 介绍 该存储库提供了[]中研究的皮肤分割方法的代码，主要是Mask-RCNN，U-Net，全连接网络和用于阈值化的MATLAB脚本。 该算法主要是为了使用RGB图像对创伤患者进行腹部皮肤分割而开发的，这是正在进行的研究工作的一部分，该研究工作旨在开发用于创伤评估的自主机器人[] []。 机器人腹部超声系统具有摄像头查看的腹部区域，以及相应的分段式皮肤面罩。 腹部皮肤数据集的信息 该数据集包含从Google图像搜索在线检索的1,400幅腹部图像，这些图像随后进行了手动分段。 选择图像以保留不同种族的多样性，从而防止分割算法中的间接种族偏见； 700张图像代表肤色较深的人，其中包括非洲，印度和西班牙裔群体，而700张图像代表肤色较浅的人，例如高加索人和亚洲裔群体。 总共选择了400张图像来代表体重指数较高的人，在明亮和黑暗类别之间平均分配。 在数据集准备中，还考虑了个人之间的差异，例如头发和纹身的覆盖范围，以及阴影等外部差异。 图片尺寸为227x227像素。 皮肤像素占整个像素数据的66％，每个单个图像的平均值为54.4

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