机器学习 Myers Briggs 人格预测 ​ Myers-Briggs Type Indicator（MBTI）是一种用于评估个人人格类型的心理测量工具。它基于卡尔·荣格（Carl Jung）的心理类型理论，将个体的行为和偏好分为四个二元维度，每个维度有两种可能的特质，从而产生 16 种不同的人格类型。 以下是 MBTI 中的四个维度及其对应的特质： **外向（E）- 内向（I）：**外向倾向的人更喜欢与外部世界互动，善于社交，倾向于行动和表达。而内向倾向的人更喜欢独处，更关注内心世界，倾向于思考和反省。 **感觉（S）- 直觉（N）：**感觉型的人更注重现实、具体的事实和细节，喜欢实际经验和具体情况。直觉型的人更注重未来、想象力和可能性，喜欢探索新思想和理念。 **思考（T）- 情感（F）：**思考型的人更偏向于逻辑、客观分析和理性决策，倾向于基于事实和原则做出决定。情感型的人更注重情感、价值观和人际关系，倾向于考虑他人感受和价值观。 **判断（J）- 感知（P）：**判断型的人更喜欢有计划、有组织、按规则进行生活，倾向于做出决策并快速采取行动。感知型的人更喜欢灵活、开放、适应

在线考试系统是现代教育技术发展的重要组成部分，它利用数字化手段为学生提供了一个便捷、高效的考试环境。本项目基于SpringBoot和Vue.js技术栈构建，旨在为开发者提供一套完整的毕业设计解决方案，涵盖了系统的前后端开发以及数据库设计。下面将详细介绍这个系统的关键技术和实现要点。 SpringBoot是Java领域的一款轻量级框架，它简化了Spring应用程序的开发过程，通过自动配置、内嵌式Web服务器等功能，使得开发者可以快速搭建起可运行的应用。在本项目中，SpringBoot作为后端服务的核心，负责处理HTTP请求、数据持久化、业务逻辑处理等工作。利用Spring Data JPA，可以方便地进行数据库操作，而Spring Security则可以用于实现权限管理和用户认证。 Vue.js是一个现代化的前端JavaScript框架，以其轻量级、易学易用的特点深受开发者喜爱。在本系统中，Vue.js负责构建用户界面，提供了组件化的开发方式，使得代码结构清晰，易于维护。Vue Router用于管理页面路由，Vuex作为状态管理库，保证了组件间的数据共享和同步。同时，Axios库用于发起HTTP请求，与后端SpringBoot服务进行数据交互。 数据库选用MySQL，这是一款广泛使用的开源关系型数据库管理系统，具有良好的性能和稳定性。在本项目中，MySQL存储了如用户信息、考试题目、成绩等核心数据。SQL脚本将用于创建表结构、初始化数据以及执行数据操作，确保系统正常运行。 项目中的主要功能可能包括以下几个部分： 1. 用户管理：用户注册、登录、个人信息管理，以及基于角色的权限控制。 2. 考试管理：创建、编辑、发布考试，设置考试时间、题目数量、题型等。 3. 题库管理：录入、分类、编辑题目，支持多种题型如选择题、填空题、判断题、问答题等。 4. 学生考试：学生参与在线考试，系统自动计时，提交答案后即时评分。 5. 成绩查询：查看个人考试成绩，包括总体得分、答题情况等详细信息。 6. 系统统计：统计考试数据，分析学生表现，为教学改进提供依据。 通过这个项目，开发者可以深入学习SpringBoot的实战应用，理解微服务架构的设计理念，同时掌握Vue.js前端开发技巧。对于学习者而言，这是一个很好的将理论知识转化为实践成果的机会，也是提升自己综合能力的好平台。此外，对于教育机构，这样的在线考试系统能提高教学效率，降低管理成本，实现信息化教育。

基于单片机的超声波测距仪的制作

微信小程序Web开发平台导入WeiXinMiniProgram项目 Intellij idea 运行Servlet项目，将src中的fastjson-1.1.34.jar和mysql-connector-java-8.0.15.jar导入lib并复制至Tomcat的lib文件夹中 MySQL 导入 SQL文件夹中的两个sql文件 运行MySQL，Servlet服务器，编译微信小程序项目

基于R语言开发时间序列预测 Time Series Analysis With Applications in R 学习笔记 基于R语言开发时间序列预测 Time Series Analysis With Applications in R 学习笔记 基于R语言开发时间序列预测 Time Series Analysis With Applications in R 学习笔记 基于R语言开发时间序列预测 Time Series Analysis With Applications in R 学习笔记 基于R语言开发时间序列预测 Time Series Analysis With Applications in R 学习笔记 基于R语言开发时间序列预测 Time Series Analysis With Applications in R 学习笔记 基于R语言开发时间序列预测 Time Series Analysis With Applications in R 学习笔记 基于R语言开发时间序列预测 Time Series Analysis With Applications in R 学

资源名字：基于javaEE+原生Servlet+MySql的网络考试系统设计与实现（源码+文档）_JAVAEE_网络考试系统.zip 资源类型：项目全套源码+文档+辅导视频 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行。 适合场景：相关毕题设目 项目详细介绍可查看我的文章

网络考试系统主要用于实现高校在线考试，基本功能包括：自动组卷、试卷发布、试卷批阅、试卷成绩统计等。本系统结构如下： （1）学生端： 登录模块：登录功能； 网络考试模块：可参加考试，并查看考试结果，提交试卷后老师允许的情况下查看错题； （2）超级管理员端： 登录模块：实现管理员登录功能； 用户管理模块：实现用户信息的增加、修改、查看功能； 角色权限管理模块：实现角色的增加、修改、查看功能； 试卷管理模块：实现试卷信息的增加、修改、查看功能； 试题管理模块：实现试题信息的增加、修改、查看功能； （3）试题管理员端（老师）： 试卷管理模块：实现试卷信息的增加、修改、查看功能； 试题管理模块：实现试题信息的增加、修改、查看功能；

基于WITNESS的医院排队系统研究，卞齐昊，，医院的排队问题是目前医院系统普遍观注的问题，如何在不增加医院运营成本，或者少增加医院运营成本的基础上，提高医院服务效率，

"基于51单片机的wifi无线温度测控系统" 本毕业设计旨在设计和实现一个基于51单片机的wifi无线温度测控系统。该系统主要由五个部分组成：受控模块、测温模块、单片机系统、显示模块和wifi模块。下面将对每个模块进行详细的介绍： 1.1 受控模块 受控模块是整个系统的核心部分，其主要作用是控制整个系统的运行。该模块主要由51单片机组成，使用C语言编程实现对系统的控制。 知识点： * 单片机的应用：单片机是一种微型计算机，它可以独立地执行指令，具有计算、存储、输入/输出功能。 * C语言编程：C语言是一种高级编程语言，广泛应用于嵌入式系统的开发。 1.1.1 测温模块 测温模块的主要作用是测量温度，使用DS18B20温度传感器实现温度测量。 知识点： * 温度传感器：温度传感器是测量温度的一种设备，常见的温度传感器有热电偶、热敏电阻、热电偶等。 * DS18B20温度传感器：DS18B20是 Dallas Semiconductor 公司生产的一种数字温度传感器，具有高精度、低功耗等特点。 1.1.2 单片机系统 单片机系统是整个系统的核心部分，负责控制整个系统的运行。 知识点： * 单片机的结构：单片机由CPU、存储器、输入/输出接口等部分组成。 * 单片机的应用：单片机广泛应用于各个领域，如自动控制、机器人、医疗设备等。 1.1.3 显示模块 显示模块的主要作用是显示测量结果，使用LCD液晶显示屏实现显示。 知识点： * LCD液晶显示屏：LCD液晶显示屏是一种常见的显示设备，常用于显示文字、图像等信息。 * 显示技术：显示技术是指将信息转换为可视化的形式，以便人类可以阅读和理解的技术。 1.1.4 控制模块 控制模块的主要作用是控制整个系统的运行，使用51单片机实现控制。 知识点： * 单片机控制：单片机控制是指使用单片机来控制外围设备的技术。 * 控制系统：控制系统是指使用控制器来控制被控对象的系统。 1.1.5 wifi模块 wifi模块的主要作用是实现无线通信，使用ESP8266 wifi模块实现wifi通信。 知识点： * wifi技术：wifi技术是一种无线网络技术，能够实现设备之间的无线通信。 * ESP8266 wifi模块：ESP8266是一种wifi模块，能够实现wifi通信，具有低功耗、低成本等特点。 1.2 选型分析 选型分析是指根据系统的需求选择合适的组件的过程。 知识点： * 需求分析：需求分析是指根据系统的需求选择合适的组件的过程。 * 组件选择：组件选择是指根据系统的需求选择合适的组件的过程。 第二部分 电路硬件设计 电路硬件设计是指根据系统的需求设计电路的过程。 知识点： * 电路设计：电路设计是指根据系统的需求设计电路的过程。 * 硬件设计：硬件设计是指根据系统的需求设计硬件的过程。 本设计实现了一个基于51单片机的wifi无线温度测控系统，具有实时温度测量、wifi通信等功能。该系统具有广泛的应用前景，在自动控制、机器人、医疗设备等领域具有很高的应用价值。

在本项目"face-api-demo"中，我们关注的是利用JavaScript库face-api.js来实现人脸检测与采集的功能。face-api.js 是一个强大的JavaScript库，它利用深度学习技术，为Web应用程序提供了实时的人脸检测、识别以及表情分析等功能。下面将详细探讨这个库的核心概念、工作原理以及如何在实际项目中应用。 让我们了解face-api.js的核心功能。该库主要包含以下几个模块： 1. **人脸检测（Face Detection）**：这是face-api.js的基础，它可以检测图像或视频流中的人脸。它使用预训练的SSD（Single Shot Multibox Detector）模型，能够快速定位出图像中的人脸位置，并返回包含人脸边界框的数组。 2. **人脸识别（Face Recognition）**：除了检测人脸，face-api.js还可以识别人脸。它使用了预训练的FaceNet模型，通过计算人脸的嵌入向量（embedding），可以比较不同人脸之间的相似性，从而实现人脸识别。 3. **表情分析（Face Expression Recognition）**：此外，库还支持表情分析，如识别出七种基本表情（快乐、悲伤、愤怒、惊讶、恐惧、厌恶和中立）。 现在，我们来看一下如何在项目中使用face-api.js。在"face-api-demo"中，遵循以下步骤： 1. **安装依赖**：使用`npm install`命令安装face-api.js库以及相关的图像处理库，如sharp，以处理图像数据。 2. **加载模型**：在项目启动前，需要先加载预训练的模型。这通常通过`loadFaceDetectionModel`、`loadFaceRecognitionModel`等方法完成，这些方法会异步下载模型文件并进行解压。 3. **捕获视频流**：使用HTML5的`