本文档详细介绍了智能推荐点餐系统的需求分析和实现方案。该系统基于微信小程序，通过用户的历史数据和偏好推荐合适的餐品，旨在提升用户体验和满意度。文档包含了项目的整体目标和功能需求，如用户注册登录、餐品浏览搜索、个性化推荐、购物车和订单管理等。还包括用户界面和用户体验设计，详细规划了各个界面的布局和交互设计。此外，后端服务使用Spring Boot构建，采用MySQL和Redis进行数据存储和缓存，结合协同过滤和内容过滤算法实现智能推荐功能。文档还提供了API接口和数据模型设计，以及实际案例展示了系统的应用。通过此文档，开发者可以全面了解智能推荐点餐系统的需求和实现方法，为开发提供清晰的指导和参考 本文档详细介绍了智能推荐点餐系统的需求分析和实现方案。该系统基于微信小程序，通过用户的历史数据和偏好推荐合适的餐品，旨在提升用户体验和满意度。文档包含了项目的整体目标和功能需求，如用户注册登录、餐品浏览搜索、个性化推荐、购物车和订单管理等。还包括用户界面和用户体验设计，详细规划了各个界面的布局和交互设计。此外，后端服务使用Spring Boot构建，采用MySQL和Redis进行数据存储和缓存， ### 智能推荐点餐系统的关键知识点 #### 一、项目概述与需求背景 - **项目名称**：智能推荐点餐系统 - **技术栈**：基于微信小程序的前端开发，Spring Boot作为后端服务框架，MySQL和Redis分别用作数据库存储和缓存。 #### 二、系统目标与功能需求 ##### 1. 用户注册与登录 - 微信授权登录：用户通过微信授权即可完成登录过程，系统自动获取用户的基本信息。 - 手机号与验证码登录：提供手机号与验证码相结合的登录方式，便于没有微信账号的用户使用。 ##### 2. 餐品浏览与搜索 - 分类浏览：用户可以根据不同的菜系或特色分类来浏览餐品。 - 关键词搜索：支持用户通过输入关键词快速查找特定餐品。 ##### 3. 个性化推荐 - 历史订单分析：通过分析用户的过往订单，推荐相似口味或类型的餐品。 - 协同过滤与内容过滤算法：利用用户的喜好数据及餐品特征来实现智能推荐。 ##### 4. 购物车与订单管理 - 购物车功能：用户可以将想要购买的餐品添加至购物车，并随时调整数量或删除。 - 订单处理：支持创建订单、在线支付、查看订单状态等功能。 ##### 5. 用户评价与反馈 - 评价系统：用户可以在消费后对餐品进行评分和评论。 - 反馈渠道：提供用户提交问题或建议的途径。 #### 三、用户界面与体验设计 - **登录界面**：设计简洁明了的登录页面，包括微信授权按钮和手机号登录选项。 - **主界面**：包含分类导航栏、推荐餐品展示区等元素，便于用户浏览和发现新餐品。 - **餐品详情页**：详细介绍每款餐品的信息，如图片、描述、评价等。 - **购物车**：列出已选餐品的列表、总价和结算按钮。 - **订单管理**：提供订单列表和订单详情页，用户可查看订单状态。 #### 四、后端服务与智能推荐算法 - **后端服务架构**：采用Spring Boot构建后端服务，支持高效的数据处理和接口调用。 - **数据库设计**：MySQL用于存储用户信息和订单数据，Redis则用来缓存高频访问的数据，提高读取速度。 - **智能推荐算法**： - 协同过滤算法：根据用户的行为数据（如购买历史）来预测用户的兴趣点。 - 内容过滤算法：基于餐品本身的属性（如口味、价格等）进行推荐。 - 混合推荐算法：结合以上两种算法的优势，提高推荐的准确度和多样性。 #### 五、API接口与数据模型 - **API接口设计**： - 用户管理接口：登录、注册等。 - 餐品管理接口：获取餐品列表、餐品详情等。 - 订单管理接口：创建订单、查询订单等。 - 推荐管理接口：获取推荐餐品列表。 - **数据模型设计**： - 用户表：存储用户的基本信息，如ID、姓名、联系方式等。 - 餐品表：记录所有餐品的信息，如名称、描述、价格等。 - 订单表：保存用户的订单信息，如订单号、购买餐品、金额等。 #### 六、实际应用场景 - **案例1**：用户A通过历史订单被推荐了几款相似口味的餐品，体验良好后给予好评，系统记录并优化推荐策略。 - **案例2**：用户B通过搜索功能找到感兴趣的餐品，经过详细了解后决定下单购买。 #### 七、项目代码与示例 - **前端示例代码**：使用微信小程序的框架编写登录界面的逻辑处理。 - **后端服务代码**：基于Spring Boot开发的服务端逻辑，实现数据的增删改查。 - **数据库模型**：定义MySQL中的表结构，包括用户表、餐品表和订单表。 - **推荐算法实现**：具体实现协同过滤和内容过滤算法的代码。 该智能推荐点餐系统不仅注重用户体验，还充分利用了大数据和机器学习技术来实现精准推荐，旨在提高用户满意度和增强用户粘性。开发者可以参考所提供的文档和技术细节，来构建自己的智能推荐点餐系统。

VB制作的3D旋转体—骰子，模拟了骰子旋转的运动，单击控制骰子动止，鼠标距离控制运动速度，感觉蛮好玩的。存储正方体的八个顶点平面位置，采用斜二测画法，画好12条棱，构成一个正方体，并加以控制函数实现3D旋转，值得借鉴的一个VB代码。 运行环境：Windows/VB6

matlab中求及格率代码转分析仪 基于Matlab GUI的纳米Kong信号分析软件包 该项目包含一系列基于Matlab的GUI，旨在： 检测纳米Kong信号中的事件 排序事件种群/提取种群/清除木log 分析事件并生成各种统计数据 检测并表征事件中出现的峰值 这是他在的博士研究中撰写的。 参考 如果您使用这些脚本进行研究，请引用： C. Plesa和C. Dekker， 纳米技术26（2015）084003。 消息 2015年4月29日-Transalyzer现在已移至GitHub，因为Google Code将于今年晚些时候关闭。 2015年2月4日-首次发布公共代码。 下载 打包发行： 2015年3月25日-下载最新版本。 添加了ABF2.0支持，并修复了迭代检测的问题。 2015年2月4日-Transalyzer RC1a发行。 影片教学 -- 文献资料 要求 Matlab R2011b（某些功能可能不适用于旧版本） 统计工具箱 信号处理工具箱（某些功能） （用于出版物质量数据） 特征 侦查 支持的输入文件格式 LabView TDMS（二进制） LabView DTLG（二进

文本相似性计算是自然语言处理领域的一个重要任务，它涉及到如何衡量两个或多个文本之间的相似程度。这个压缩包“文本相似性计算 完整代码数据.rar”提供了相关的代码和数据，便于我们深入理解和实践这一技术。以下是根据提供的文件名解析出的相关知识点： 1. **文本相似度计算**: 这个项目的焦点在于计算两个文本（如“MB.txt”和“案例库.txt”中的句子）之间的相似度。这通常涉及到词向量表示（如Word2Vec、GloVe）、余弦相似度、Jaccard相似度等方法，或者更复杂的模型如BERT等。 2. **Python编程**: “.py”文件表明项目使用Python编程语言，这是一种广泛用于数据科学和机器学习的编程语言，拥有丰富的库支持自然语言处理任务。 3. **主要执行文件**：“main.py”可能是整个项目的入口文件，负责调用其他模块并执行文本相似性计算的主要逻辑。 4. **知识库与案例库**: “知识库.txt”和“案例库.txt”可能包含了特定领域的语料库或已知信息，用于对比和计算相似度。而“知识库.xlsx”和“案例库.xlsx”可能是这些数据的Excel版本，方便数据管理和分析。 5. **预训练模型**: “chinese-bert-wwm-ext”可能是指预训练的BERT模型，全名为“Chinese Whole Word Masking”，是针对中文优化的版本，能更好地处理中文的词组问题，常用于NLP任务如文本分类、问答系统和文本相似性计算。 6. **IDE配置文件**：“.idea”目录是IntelliJ IDEA这种集成开发环境的项目配置文件，包含了项目结构、设置等信息，有助于开发者复现和调试代码环境。 7. **MB.txt**：可能包含一组特定的句子或问题，用于与“案例库.txt”中的句子进行比较，评估相似性。 通过以上分析，我们可以推测该项目可能涉及使用预训练的BERT模型（如chinese-bert-wwm-ext），配合Python编写的主要程序（main.py），计算“MB.txt”和“案例库.txt”中句子的相似度，并可能使用到“知识库.txt”和“案例库.xlsx”中的信息作为参考或对比。在实际操作中，开发者可以调整参数、改变输入数据，以适应不同的文本相似性计算需求。

基于MATLAB的遗传算法及其在稀布阵列天线中的应用，毫米波雷达天线，稀疏阵优化，matlab源代码

基于七自由度冗余机械臂的运动力学建模与优化Matlab代码包,基于七自由度冗余机械臂的SRS构型运动学建模与优化Matlab代码,SRS构型七自由度冗余机械臂运动学建模全套matlab代码 代码主要功能: [1]. 基于臂角参数化方法求解机械臂在给定末端位姿和臂角下的关节角度； [2]. 求解机械臂在给定末端位姿下的有效臂角范围，有效即在该区间内机械臂关节角度不会超出关节限位； [3]. 以避关节限位为目标在有效臂角区间内进行最优臂角的选取，进而获取机械臂在给定末端位姿下的最优关节角度。 购前须知: 1. 代码均为个人手写，主要包含运动学建模全套代码； 2. 代码已经包含必要的注释； 包含原理推导文档，不包含绘图脚本以及urdf； ,SRS构型;七自由度;冗余机械臂;运动学建模;Matlab代码;臂角参数化方法;关节角度求解;有效臂角范围;关节限位避障;最优臂角选取。,基于Matlab的SRS构型七自由度冗余机械臂运动学建模与优化代码

**OpenLayer地图示例代码详解** 在Web开发中，OpenLayers是一个流行的开源JavaScript库，用于构建交互式的地图应用。结合Vue3，一个现代化的前端框架，可以创建出高性能且易于维护的地图界面。以下是对给定的"openlayer地图示例代码"的详细解读： 1. **地图缩放与风格切换**： 在OpenLayers中，地图的缩放可以通过使用`view`对象的`setZoom`方法来实现。用户可以通过滑动鼠标滚轮或点击地图上的缩放控件来改变视图级别。风格切换通常涉及到更换不同的地图源（`TileSource`）。例如，可以切换到卫星图、地形图或自定义瓦片图层。 2. **地图区域框选**： OpenLayers提供了绘制几何图形的能力，包括圆形和多边形。用户可以通过监听鼠标事件（如`pointerdown`、`pointermove`和`pointerup`）来实现框选功能。`ol.interaction.Draw`交互对象可以用于创建新的几何形状，而`ol.interaction.Modify`则允许用户编辑已存在的形状。 3. **撒点标注**： 在地图上添加点标注通常通过`ol.Feature`和`ol.layer.Vector`实现。创建一个点特征，然后将其添加到矢量图层，最后将该图层添加到地图视图。点的位置可以通过地理坐标指定，并可以通过设置图标样式来自定义外观。 4. **轨迹回放**： 轨迹回放功能需要处理时间序列数据，这通常涉及到动态更新图层中的几何对象。OpenLayers支持`ol.source.Vector`的`addFeatures`和`removeFeatures`方法来动态修改图层内容。配合时间轴控件，可以按照时间顺序播放轨迹点。 5. **项目结构**： - `.gitignore`：定义了版本控制系统应该忽略的文件和目录。 - `index.html`：项目的主入口文件，通常包含HTML结构和引入的JS/CSS资源。 - `package-lock.json`和`package.json`：npm包管理文件，记录项目依赖及其版本信息。 - `tsconfig.*.json`：TypeScript配置文件，定义编译选项和项目设置。 - `README.md`：项目说明文档。 - `vite.config.ts`：Vite构建工具的配置文件。 - `env.d.ts`：TypeScript环境变量声明。 6. **技术栈**： - **Vue3**：Vue.js的最新版本，提供了更好的性能和组件设计模式。 - **OpenLayers**：强大的地图库，提供丰富的地图操作和交互功能。 - **TypeScript**：JavaScript的超集，提供静态类型检查和更好的代码工具支持。 - **Vite**：快速的前端构建工具，基于ES模块，启动速度快，热重载效率高。 这个示例代码项目展示了如何将这些技术融合在一起，创建一个功能丰富的地图应用。通过学习和理解这些知识点，开发者可以进一步定制自己的地图应用，满足各种需求。

STM32f407 串口2 modbus RS485接收+数据解析+串口1发送

《Matlab数字图像处理》是张德丰编著的一本经典教材，主要针对数字图像处理技术进行了深入浅出的讲解，结合Matlab编程语言，使读者能够更好地理解和应用相关理论。该书的第二版源代码提供了书中各章节的实例代码，帮助读者实践和验证书中的算法，加深对图像处理原理的理解。 1. 图像处理基础 数字图像处理的基础包括图像的获取、表示和基本操作。在Matlab中，我们可以使用imread函数读取图像，imshow显示图像，imwrite保存图像。此外，还有imadjust用于调整图像的对比度和亮度，imresize用于图像的缩放，imrotate用于图像的旋转。 2. 图像增强 书中02章节可能涉及图像增强技术，如直方图均衡化，它可以改善图像的全局对比度。在Matlab中，使用histeq函数可以实现直方图均衡化。还有低通滤波、高通滤波等，通过滤波器平滑图像或突出边缘，例如使用imgaussfilt进行高斯滤波。 3. 图像分割 04章节可能涵盖图像分割，这是将图像划分为具有不同特征的区域的过程。常见的分割方法有阈值分割、区域生长、边缘检测等。Matlab的imbinarize函数可以进行二值化分割，bwlabel用于连通组件标记，imfill可以填充孔洞。 4. 边缘检测 07章节可能会讨论Canny、Sobel、Prewitt等边缘检测算法。在Matlab中，edge函数可以实现这些算法，通过设置不同的参数，提取图像的边缘。 5. 彩色图像处理 08章节可能涉及到彩色图像处理，如RGB到其他颜色空间的转换，例如从RGB转为灰度图像（rgb2gray），或者从RGB转到HSV空间（rgb2hsv）。 6. 图像几何变换 10章节可能涵盖图像的几何变换，如仿射变换、透视变换等。Matlab的imtransform函数可以实现这些变换，需要提供相应的变换矩阵。 7. 图像金字塔 03章节可能介绍图像金字塔的概念，包括高斯金字塔和拉普拉斯金字塔。在Matlab中，可以使用pyramid_up和pyramid_down函数构建图像金字塔。 8. 图像特征提取 11章节可能涉及到SIFT、SURF等特征提取算法，这些在机器学习和计算机视觉领域有广泛应用。 9. 图像编码与压缩 09章节可能讨论图像的编码方法，如JPEG、JPEG2000等，以及图像压缩的基本原理。 通过这些源代码，读者可以学习到如何在Matlab中实现这些图像处理技术，同时也可以根据自己的需求修改和扩展代码，加深对数字图像处理的理解和应用能力。这些实例代码是理论知识与实践操作相结合的重要桥梁，对于学习者来说极具价值。

内容概要：本文详细介绍了基于LTE系统的上下行链路仿真，重点探讨了上行链路采用SC-FDMA（单载波频分多址）和下行链路采用OFDMA（正交频分多址）的原因及其具体实现方法。通过Matlab代码展示了从数据生成、调制、DFT预编码、子载波映射、IFFT变换、加循环前缀到最后的信道传输和接收端处理的完整流程。特别强调了SC-FDMA通过DFT预编码降低峰均比（PAPR）的重要性和实现细节，以及OFDMA直接进行IFFT变换的特点。同时，还讨论了信道建模、均衡处理和误码率测试等方面的内容。 适合人群：通信工程专业学生、从事无线通信研究的技术人员、对LTE系统感兴趣的开发者。 使用场景及目标：帮助读者深入理解LTE系统中上下行链路的工作原理和技术特点，掌握SC-FDMA和OFDMA的具体实现方法，能够独立完成相关仿真项目。 其他说明：文中提供了详细的Matlab代码示例，便于读者理解和实践。建议读者在学习过程中结合理论知识进行代码调试和优化，以加深对LTE通信系统的认识。