毕业设计: 微信小程序活动报名(源码 + 数据库 + 说明文档) 第2章 需求分析 7 2.1系统需求调研 7 2.2可行性分析 7 2.3 性能需求设计 8 2.3.1 系统的安全性 8 2.3.2 数据的完整性 8 2.4非功能需求分析 8 2.4.1端到端响应时间 8 2.4.2易用性需求 8 2.4.3 可扩展性 8 2.5界面需求设计 8 2.6系统的结构设计 9 第3章 数据库的设计与实现 11 3.1数据库设计的概念 11 3.2数据库的概念设计 11 3.3数据库的逻辑设计 12 第4章 系统实现 13 5.1系统开发环境 13 5.2模块实现 13 5.2.1后台管理平台首页 13 5.2.2活动添加界面的实现 13 5.2.3活动报名小程序首页面 14 5.2.4社团活动查看页面 14 5.2.5账号注册页面 15 5.2.6活动评论页面 16 第5章 系统测试 17 5.1测试目的 17 5.2测试环境 17 5.3用例测试 17 5.4性能测试 18 5.5测试结果 18

(微信小程序毕业设计)活动报名管理系统(java)(源码+说明+数据库+演示视频) 【实现功能】 用户可以在微信小程序中通过查看相关的活动信息来完成信息的注册以及报名等操作。而后台的管理员则需要通过后台的管理来实现对活动信息、活动的分类等内容的维护管理操作。

情感计算是快速发展的领域之一，它激发了情感检测领域的许多应用研究。 本文简要介绍了使用公开数据进行基于 EEG 的情绪检测的相关工作以及一种检测内部情绪状态的方法。 开发了一种有监督的机器学习算法来识别二维模型中的人类内心情绪状态。 来自 DEAP 和 SEED-IV 数据库的脑电图信号被考虑用于情绪检测。 离散小波变换应用于预处理信号以提取所需的 5 个频段。 提取了功率、能量、微分熵和时域等特征。 开发通道智能 SVM 分类器并完成通道组合器以检测适当的情绪状态。 DEAP数据库的四类分类率为74%、86%、72%和84%，SEED-IV数据库的分类率为79%、76%、77%和74%。

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基于深度学习与词嵌入的情感分析系统设计与实现【毕业设计源码+答辩PPT+论文】 1、研究目的 针对文本进行句子和段落级的情感倾向性分析，利用算法来判断句子的情感色彩。研究的目标在于提高情感分析算法的准确性，不断学习，不断提高和优化算法。在实际数据集上的进行模型训练与调优，并对模型进行简单的封装和部署。 2、研究方法 主要使用基于深度学习的方法，数据集采用论文常用的 IMDB 数据集，旨在提高最终设计模型的准确性。本文尝试吸收其他深度学习模型优点，自己设计了 7 个深度学习模型。本文主要创新点在于，利用模型集成融合里的堆叠法的思想，实现了 3 个树形的传统机器学习算法与 7个深度学习模型的集成。 3、研究结论 在第一个IMDB数据集上经过AUC评分，计算重合的面积， 可以达到95.97%分，排名能达到前15%。 在第二个twitter数据集上经过F1 Score的评分方法，得到了 0.7131280389的分数，排名196/614，30%左右。

基于FPGA的图像处理论文集合，视频采集、压缩、消旋等图像处理的应用 一个100多篇

可直接运行， 1、内容概要：本资源主要基于XGBoost与LightGBM实现文本分类，适用于初学者学习文本分类使用。 2、数据集为电商真实商品评论数据，主要包括训练集data_train，测试集data_test ，经过预处理的训练集clean_data_train，训练好的word2vec词向量模型w2v_model.pkl和中文停用词表stopwords.txt，可用于模型训练和测试，详细数据集介绍见商品评论情感数据说明文档。 3、源代码：word2vec_analysis.py 是基于Word2Vec进行词向量的生成，采用向量平均求得句向量，然后分别构建RandomForest和GBDT分类模型进行文本分类。 4、源代码：xgboost_model.py是基于xgboost模型对文本进行分类。 5、源代码：lightGBM_model.py是基于lightGBM模型对文本进行分类。

Visual C++数据库编程技术与实例书的附带光盘代码

VisualC++数据库编程技术与实例一书对应的光盘，其中有不同案例数据及其代码