新版本主要还是对防封防红做了很大的优化功能也加了很多 服务器要求： 建议使用Linux CentOS 2核4G 50G存储或以上配置； 服务器要环境： 安装宝塔面板：安装php 7.3 ，mysql 5.6 ，Nginx等； 月老红娘申请及常规操作 1.申请第一个红娘月老： 管理员用微信打开 ：你的域名+/app 后，点投递资料即可授权头像到后台。 在【用户管理】【会员列表】中就可以找到自己的头像； 点右边的按钮【成为月老红娘】即可填写资料，设置第一个红娘； 2 .申请第2-n个红娘月老： 要添加第二个或者第N个红娘，可以采用第一个同样的方式，不过平台后台添加的红娘月老自动默认为顶级的月老红娘（简单来说就是没有上级）； 红娘月老要发展下级，直接让用户扫他/她的推广码，在申请入口点击申请，提交资料，支付申请费用即可（这里每个红娘设多少就是多少，平台可以设置默认金额，当红娘没有设置时调用平台默认金额）。采用此方法则会自动绑定成二维码所属红娘的下级。 3 .红娘月老的其他操作： 在列表最右侧 每个红娘都有以下6个操作 1 下载海报 可以直接下载宣传海报，打印到

JeeSite企业信息化快速开发平台 平台简介 JeeSite是基于多个优秀的开源项目，高度集成封装而成的高效，高效，强安全性的开源Java EE快速开发平台。 JeeSite是您快速完成项目的最佳基础平台解决方案，JeeSite是您想学习Java平台的最佳学习案例，JeeSite还是接私活的最佳助手。 JeeSite是在Spring Framework基础上建造的一个Java基础开发平台上，以Spring MVC为模型视图控制器，MyBatis为数据访问层，Apache Shiro为权限层，Ehcahe对常用数据进行缓存，Activit为工作流引擎。是JavaEE界的最佳整合。 JeeSite主要定位于企业信息化领域，已内置企业信息化系统的基础功能和高效的代码生成工具，包括：系统权限组件，数据权限组件，数据字典组件，核心工具组件，视图操作组件，工作流组件，代码生成等。前端界面样式采

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为了实现沙棘汁品牌的快速无损鉴别,提出了采用可见近红外光谱分析技术(NIR)鉴别沙棘汁品牌的方法。采用FieldSpec3光谱仪对三种沙棘汁进行光谱分析,各获取40个样本数据。采用平均平滑法和多元散射校正(MSC)方法对样本数据进行预处理,再用主成分法(PCA)对光谱数据进行聚类分析并获得各主成分数据。将120个沙棘汁样本随机分成90个建模样本和30个预测样本,把基于累计可信度选择的建模样本的8个主成分(PCs)数据作为BP网络的输入变量,沙棘汁品牌作为输出变量,建立三层反向传播(BP)神经网络鉴别模型,并对30个预测样本进行预测。结果表明,在阈值设定为±0.1的情况下,该模型对预测集样本品牌鉴别准确率达到了100%。所以应用近红外光谱技术结合主成分分析和BP神经网络算法识别沙棘汁品牌是一种有效的方法。

概率论与数理统计（龙永红）课后答案

书名=电子信息专业英语 （电子与信息技术专业） 作者=邓红等主编 页数=116 SS号=11207830 出版日期=2002年08月第1版

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对新疆冰糖心红富士苹果采用高光谱成像技术进行分级和糖度预测研究。在糖度预测分析中,使用正交试验设计方法确定影响预测效果的主要因素是预测回归方法、光谱预处理方法和波长合并,次要因素是光谱校正处理方法、数据类型和实测值归一化处理。提取平均光谱,经过白板校正,采用一阶微分光谱预处理,10个波长的光谱合并,基于多元线性回归方法建立苹果糖度的预测模型,其验证集苹果糖度的预测模型相关系数为0.911,预测均方根误差为0.76%Brix,相对分析误差为2.44。在分级研究中,选择712nm波长图像,Gamma灰度变换增强图像,大津算法阈值确定后分割图像,基于形态学处理剔除果梗区域,提取苹果分割后区域的面积、充实度、周长、平均灰度等特征,采用二次判别分析分级苹果,验证集苹果分级准确率达到89.5%。结果表明,高光谱图像技术既能够准确预测新疆冰糖心红富士苹果糖度品质,也可以用于基于外部品质特征的分级研究。

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