毕业设计电商网站源码 在线商城系统 简介 运行在Tomcat 7.0的网站工程，前台用了jsp、js、css等技术，后台用了Servlet作控制器调用java类来进行业务处理，MySQL后台数据库。 大学期末实训项目。 亮点 从高层架构至底层细节的编码思路和方法，从底层数据库到实体类、逻辑类再到控制层最后到表层页面的设计编码顺序。 边开发边测试的开发过程实践。 整合多个Servlet调用，使用传入操作参数operate实现区别调用业务逻辑。 从数据库中按需地有限地取出需要数据，以保证数据的安全性。 功能说明 注册 点击登录页面下方的“注册”按钮进入注册页面。 注册页面包括：用户名、用户编号（待分配）、密码、确认密码（需与密码一直）、真实名、性别、证件类型、证件号、电话号码、邮箱地址、所在城市、添加时间（自动生成）、联系地址。 填写完毕之后，点击下方“注册”按钮提交填写资料；“重置”按钮清空填写。 经过后台处理，若填写的资料合法则录入保存数据库，并返回成功提示（包括注册的用户名跟用户编号）同时跳转到登录页面；否则，弹出错误提示并刷新注册页面。 登录 登录页面是本站入口，通过地址 填写用户

用不同方法对肌电图进行肌肉疲劳分析的比较

FP8207 是一款开关模式的电池充电控制器，输入电压应用范围为 4.9V~16V，可对单节或是多节锂离子电池(最多三节)进行定电流或是恒压充电，其最大充电电流为 3A，可用外部电阻进行设 定，在充电方面细分成 3 种模式，包含了涓流模式、定电流模式与定电压模式，另有第三个控制回路可对来自电源转接器的输入电流进行限制，这可保证让系统持续工作的同时还能让电池以最高速率进行充电，但却不会超出电源供应器的能力。FP8207 集成了多项保护机制，包含了内置输入欠压保护、芯片过温保护、电池短路保护、电池温度监控。

基于TensorFlow框架搭建卷积神经网络对电池片电致发光图像进行缺陷识别。选取公开的数据集，其中包含了电池片的不同种类缺陷。在传统的VGGNet网络的基础上使用全卷积神经网络进行训练，并分析不同损失函数和dropout概率在数据集上的训练效果。经过实验证明，该算法实现了对电池片是否有缺陷的准确识别。研究还得出压缩网络结构对算法训练速率能有大幅提升，这使得简化的模型更具有可迁移性，为大范围的实时缺陷识别提供了一种有效方案。

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