微信小程序毕业设计，微信小程序课程设计，基于微信小程序开发的，含有代码注释，新手也可看懂,可作为毕业设计，课程设计。 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。 该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷，具有很高的实际应用价值。 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

(2021年整理)汽车理论课程设计：基于Matlab的汽车动力性的仿真.pdf(2021年整理)汽车理论课程设计：基于Matlab的汽车动力性的仿真.pdf(2021年整理)汽车理论课程设计：基于Matlab的汽车动力性的仿真.pdf(2021年整理)汽车理论课程设计：基于Matlab的汽车动力性的仿真.pdf(2021年整理)汽车理论课程设计：基于Matlab的汽车动力性的仿真.pdf(2021年整理)汽车理论课程设计：基于Matlab的汽车动力性的仿真.pdf(2021年整理)汽车理论课程设计：基于Matlab的汽车动力性的仿真.pdf(2021年整理)汽车理论课程设计：基于Matlab的汽车动力性的仿真.pdf(2021年整理)汽车理论课程设计：基于Matlab的汽车动力性的仿真.pdf

硬件使用串口2，AD8232输出通道为PA3，可以使用上位机vofa+显示波形。

基于MapReduce实现决策树算法的知识点 基于MapReduce实现决策树算法是一种使用MapReduce框架来实现决策树算法的方法。在这个方法中，主要使用Mapper和Reducer来实现决策树算法的计算。下面是基于MapReduce实现决策树算法的知识点： 1. 基于C45决策树算法的Mapper实现：在Mapper中，主要实现了对输入数据的处理和预处理工作，包括对输入数据的tokenize、attribute extraction和data filtering等。同时，Mapper还需要实现对决策树算法的初始化工作，例如对树的节点进行初始化和对属性的初始化等。 2. 基于MapReduce的决策树算法实现：在Reducer中，主要实现了决策树算法的计算工作，包括对树的构建、决策树的分裂和叶节点的计算等。Reducer需要对Mapper输出的结果进行处理和计算，以生成最终的决策树模型。 3. MapReduce框架在决策树算法中的应用：MapReduce框架可以对大规模数据进行并行处理，使得决策树算法的计算速度和效率大大提高。在基于MapReduce实现决策树算法中，MapReduce框架可以对输入数据进行分区和处理，使得决策树算法的计算可以并行进行。 4. 决策树算法在MapReduce中的优化：在基于MapReduce实现决策树算法中，需要对决策树算法进行优化，以提高计算速度和效率。例如，可以对决策树算法的计算过程进行并行化，对Mapper和Reducer的计算过程进行优化等。 5. 基于MapReduce的决策树算法的应用：基于MapReduce实现决策树算法可以应用于数据挖掘、机器学习和推荐系统等领域，例如可以用于用户行为分析、推荐系统和风险评估等。 6. 决策树算法在MapReduce中的实现细节：在基于MapReduce实现决策树算法中，需要对决策树算法的实现细节进行详细的设计和实现，例如对树的节点进行实现、对决策树的分裂和叶节点的计算等。 7. MapReduce框架在决策树算法中的限制：基于MapReduce实现决策树算法也存在一些限制，例如对输入数据的规模和复杂度的限制，对决策树算法的计算速度和效率的限制等。 8. 基于MapReduce实现决策树算法的优点：基于MapReduce实现决策树算法的优点包括高效的计算速度、可扩展性强、灵活性强等，可以满足大规模数据的处理和计算需求。 9. 基于MapReduce实现决策树算法的缺点：基于MapReduce实现决策树算法的缺点包括对输入数据的限制、对决策树算法的计算速度和效率的限制等。 10. 基于MapReduce实现决策树算法的应用前景：基于MapReduce实现决策树算法的应用前景包括数据挖掘、机器学习、推荐系统等领域，可以满足大规模数据的处理和计算需求。

【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

基于MapReduce实现物品协同过滤算法（ItemCF）

摘 要:随 着 无 线 局 域 网 技 术 的 快 速 发 展 ， 无 线 终 端 已 经 融 入 了 我 们 的 生 活 ， 无 论 是 智 能 手 机 还 是 笔 记 本 ， WiFi 功 能 几 乎 是 必 不 可 少 的 。 伴随着电子产品的快速发展，电子测量的应用也越来越广泛，不再局限于军事，转向民用发展。更加使得电子测量技术的到极大的发展。数字信号有着良好的抗材料本身干扰和环境干扰的能力，所以，现在市面上的模拟信号产品逐渐被数字信号产品代替，并且使得测量产品越来越方便。根据市场调查，虽然市场上有很多关于环境监测系统测试仪，但大多数是应用于空气，湖泊，海洋，河流等大型检测系统，关于检测环境的小型简单方便使用的检测系统。本文开发并实现基于一种嵌入式开发平台的 STM32 的 WiFi 模块，结合以上物联网新型概念，实现用户通过网络对环境的实时监控。该系统可以使用户能够对想要知道的情况进行实时的掌握以及控制。通过各种传感器获取家庭内信息（温湿度信息、光照信息、PM2.5），用户在Android界面上可以对这些信息进行掌控。 关键词：环境监测；STM32；传感器；WIFI；And

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