本文主要开发任务是开发在线问卷调查系统。在开发技术的选择上，使用spring、springmvc、mybatis框架技术开发。后台数据库使用MYSQL，存储数据。本论文的组织结构如下： 第1章绪论。阐述论文工作的背景和研究现状 第2章系统关键技术介绍。介绍构建在线问卷调查系统的相关技术。 第3章系统分析。分析在线问卷调查系统的需求，包括性能分析、功能分析以及流程分析等。 第4章系统的总体设计。根据需求分析对系统进行功能模块划分，并阐述从大模块到各个小模块的具体功能，然后依照理论知识和实践学习知识，设计数据库。 第5章系统详细设计与实现。对学生功能模块、教师功能模块和管理员功能模块的主要功能进行界面展示。 第6章系统测试。对系统进行测试工作，发现系统bug，进行修改，确保系统正常稳定的运行。 完整论文

标题中的“动物识别系统Python+TensorFlow+卷积神经网络算法模型”表明这是一个基于Python编程语言，使用TensorFlow框架，并采用卷积神经网络（CNN）技术的项目，目的是实现对动物种类的自动识别。这个系统可能广泛应用于野生动物保护、宠物识别、动物园管理等领域。 在描述中，“动物识别系统Python+TensorFlow+卷积神经网络算法模型”进一步确认了系统的核心技术，即通过Python编程和深度学习框架TensorFlow来构建CNN模型，对动物图像进行分析和分类。卷积神经网络是深度学习领域中处理图像识别任务的一种非常有效的工具，它能够自动学习并提取图像的特征，从而达到识别的目的。 卷积神经网络（CNN）的基本结构包括卷积层、池化层、全连接层和激活函数等组件。卷积层用于提取图像特征，池化层则可以降低数据维度，减少计算量，同时保持关键信息。全连接层将特征图转换为类别概率分布，激活函数如ReLU则引入非线性，使得网络能处理更复杂的模式。 在Python中，TensorFlow提供了一个强大而灵活的平台，用于构建和训练这样的神经网络模型。用户可以通过定义模型架构、设置优化器、损失函数以及训练数据，来实现CNN的训练和评估。例如，可以使用`tf.keras.Sequential` API来搭建模型，通过`model.add(Conv2D)`添加卷积层，`model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_function, metrics=metrics)`来配置训练参数。 在实际项目中，通常需要一个大规模的标注图像数据集，比如ImageNet或COCO，但针对动物识别，可能需要特定于动物种类的数据集。这些数据集可能包含多个类别的动物图片，每张图片都需附带正确的标签。训练过程包括前向传播、反向传播和权重更新，以最小化预测结果与真实标签之间的差异。 在文件名“newname”中，虽然没有具体的细节，但通常在项目中，这可能代表处理后的数据集文件、模型保存文件或者训练日志等。例如，可能有经过预处理的图像数据集，如`train_data.csv`和`test_data.csv`，或者训练好的模型权重文件`model.h5`。 综合以上，这个项目涵盖了以下关键知识点： 1. Python编程：作为实现系统的编程语言，Python以其简洁的语法和丰富的库支持深度学习项目。 2. TensorFlow框架：提供了一套完整的工具，用于构建和训练深度学习模型，特别是CNN。 3. 卷积神经网络（CNN）：专门用于图像识别的深度学习模型，通过多层卷积和池化操作提取图像特征。 4. 数据预处理：包括图像的归一化、缩放、增强等步骤，以提高模型的训练效果。 5. 训练与优化：包括定义损失函数、选择优化算法（如Adam）、设置学习率等，以调整模型的性能。 6. 模型评估与验证：通过交叉验证、混淆矩阵等方式评估模型的准确性和泛化能力。 7. 模型保存与加载：将训练好的模型保存为文件，方便后续使用或微调。 这个项目的学习和实践，将有助于提升对深度学习、计算机视觉以及Python编程的理解和应用能力。

（1）程序方面工作计划： 完成员工用户登录功能，员工信息维护，查看公告，查看工资等。对全部已完成的功能进行进一步优化，并编写单元测试实现对于系统的全面测试。 （2）论文方面的工作计划： 依据基于Springboot的人事管理系统最终的程序设计成果和测试结果，补全第四章和第五章欠缺的内容，并撰写第六章总结章节的内容。在全部论文章节撰写完毕后，对每个章节的内容进行优化和降重，于5月14日前完成定稿和重复率检测并送指导老师和评阅老师评阅。 基于Springboot的人事管理系统是一种结合了Spring Boot框架技术的人力资源管理系统，旨在简化企业人事管理流程，提高管理效率。Spring Boot是一种基于Spring的框架，它简化了基于Spring的应用开发，让开发者能够快速启动和运行项目。Spring Boot的自动配置和起步依赖特性极大地减少了项目搭建和配置的时间，尤其适合用于构建独立的、生产级别的Spring基础应用。 在开发过程中，整个系统被划分成不同的功能模块，包括用户登录、信息维护、公告查看、工资查询等。这些模块的开发和实现是整个系统的基础。比如，用户登录功能确保了系统的安全性，只有合法用户才能访问系统；而信息维护模块则为管理员提供了对员工信息的增删改查功能，保证了员工信息的准确性和完整性。 此外，该系统还设计了考勤模块、工资模块管理、请假申请、离职管理模块、通知公告管理模块、报表统计模块、绩效管理模块、岗位管理模块和培训管理模块等功能。这些模块共同构成了人事管理系统的主体，实现对企业人事管理的各项功能需求。 为了确保系统的可靠性，开发者需要对系统进行单元测试。单元测试是测试代码中最小可测试部分的过程，它是软件开发中重要的质量保证措施。通过单元测试，可以验证每个功能模块的功能是否按照预期执行，并确保系统在后续的开发和维护中保持稳定。 在撰写论文方面，论文需要详细地记录整个项目的开发过程和设计思想。论文通常包括任务书、开题报告、正文内容和源程序等部分。在正文中，第四章通常介绍系统设计，包括系统的整体架构设计、数据库设计以及各个模块的设计细节。第五章则介绍系统的实现，包括具体实现的技术细节和过程，以及界面设计。第六章总结则对整个项目进行回顾，总结项目过程中的经验教训，并展望系统的未来改进方向。 在实际操作中，开发者可能会遇到多种问题，例如搭建系统时SSM框架的兼容性问题或数据库的选择问题。对于这些问题，通常需要通过查阅相关资料和技术文献，深入研究SpringMVC、Spring、MyBatis等框架来解决，并优先选择开源且免费的数据库，如MySQL。 整个项目的进度和遇到的问题都需要在中期报告中详细记录。中期报告是整个项目开发过程中不可或缺的一部分，它不仅对项目进展进行汇报，还对后续计划做出安排。报告的撰写有助于指导教师了解项目的实际情况，从而给出宝贵的指导意见。 基于Springboot的人事管理系统是一个集成了多种技术和服务的现代人力资源管理平台。通过这个系统，企业可以有效管理人事信息、员工考勤、工资发放、绩效考核等，实现人力资源管理的信息化和智能化。此外，通过定期的论文撰写和报告提交，项目的进展和问题能够得到及时的记录和解决，确保项目能够顺利推进。

基于博途1200 PLC与HMI3x4立体车库控制系统的仿真程序：高效、智能的立体车库运行模拟系统,基于博途1200PLC+HMI3x4立体车库控制系统仿真 程序： 1、任务：PLC.人机界面横移式升降立体车库运行仿真 2、系统说明： 系统设有手动各车位单独存车取车功能，车位数显示，剩余车位显示，急停功能， 车牌号码自动显示功能。 立体车库博途仿真工程配套有博途PLC程序+IO点表+PLC接线图+主电路图+控制流程图， 附赠：设计参考文档(与程序不是配套，仅供参考)。 博途V16+HMI 可直接模拟运行 程序简洁、精炼，注释详细 ,基于博途1200PLC; HMI3x4立体车库控制系统仿真; 任务：横移式升降立体车库运行仿真; 功能：手动存取车、车位显示、急停功能、车牌号码显示; 配套：博途PLC程序+IO点表+PLC接线图+主电路图+控制流程图。,基于博途16的立体车库控制系统仿真：功能齐全，程序精炼

Python订单管理系统源码是一个基于Python编程语言开发的用于管理订单的应用程序。这个系统可能包含了处理订单创建、查询、更新和删除等核心功能，是学习和理解Python在实际业务场景中应用的一个良好实例。通过分析和研究这个源码，我们可以深入理解Python在Web开发中的运用，特别是对于初学者来说，这是一个提升技能和实践经验的好机会。 Python是一种高级编程语言，以其简洁的语法和强大的库支持而闻名。在订单管理系统的开发中，Python通常与一些Web框架如Django、Flask或FastAPI结合使用，这些框架提供了一套完整的工具集来简化Web应用程序的构建。例如，Django以其MVC（模型-视图-控制器）架构模式和内置ORM（对象关系映射）系统而闻名，使得数据库操作变得更加简单。Flask则以其轻量级和高度可扩展性受到喜爱，适合小型项目。FastAPI则是一个现代、高性能的Web框架，特别适合构建API。 在这个压缩包中，"maneu-master"可能是项目的主目录。目录结构通常包括以下几个部分： 1. **app**: 这是包含核心业务逻辑的地方，可能有处理订单的业务服务类和服务接口。 2. **models**: 这里定义了数据库模型，对应于订单、客户、商品等实体。 3. **views**: 视图函数负责处理HTTP请求，调用相应的业务逻辑，并返回响应。 4. **templates**: 如果使用了模板引擎，这里会存放HTML模板文件，用于渲染页面。 5. **static**: 存放静态资源，如CSS、JavaScript和图片文件。 6. **tests**: 测试代码，确保系统的正确性和稳定性。 7. **requirements.txt**: 项目依赖的Python库列表，方便复现环境。 8. **manage.py**: 可能是一个命令行工具，用于执行如初始化数据库、运行服务器等操作。 在学习这个源码时，可以关注以下几个关键点： 1. **数据库交互**：了解如何使用Python的ORM进行数据库操作，例如Django的`Model`类或者SQLAlchemy。 2. **路由和HTTP请求**：查看如何设置URL路由，处理GET和POST请求。 3. **模板渲染**：如果使用了模板引擎，学习如何将数据传递给模板并渲染成HTML。 4. **错误处理和日志记录**：理解如何捕获和处理异常，以及日志记录的重要性。 5. **安全性**：注意密码加密、CSRF保护等安全措施的实现。 6. **测试**：学习如何编写单元测试和集成测试，确保代码质量。 通过这个Python订单管理系统源码，你可以全面了解一个实际Web应用的开发流程，加深对Python Web编程的理解，并且能够应用到自己的项目中。这是一次宝贵的学习和实践经历，有助于提升你的编程技能和业务处理能力。

[毕业设计]JAVA网络端口监控与远程扫描系统(论文+源代码)

基于OSGEarth的三维仿真与态势管理软件系统源码开发，包含轨迹模拟与可视化火力功能，支持多维操控与特效处理,基于OSGEarth的三维仿真与态势软件系统源代码：新建、编辑方案，导入数据，特效控制，测量分析，视角操作，态势编成与运动，火力参数设置等功能,基于osgearth开发的三维仿真与态势软件系统源代码。 功能如下： 1.新建方案、打开方案、保存方案； 2.导入影像、高程、矢量、模型数据； 3.灯光控制、雨、雪、雾特效； 4.通视分析、距离测量、面积测量、高度测量等； 5.放大、缩小、俯视、仰视、正射、平射、小地图、指北针、经纬网、坐标系显示； 6.态势编成：编队管理、实体管理、视点管理。 模型挂接、位置变、旋转变、缩放变、显示包围盒 球、显示坐标轴、应用局部光源、显示文本； 7.态势想定之运动：显示轨迹、显示尾迹、地形跟随、采集 编辑运动路径、预览路径动画、设置起止时间、设置轨迹插值； 8.态势想定之火力：添加弹药、飞行时间、威力参数、弹药类别、打击目标； 9.态势想定之电磁：添加电磁符号（球状、圆锥状、金字塔状、扇面状、雷达）、触发时间、持续时间，并修改各自属性； 10.态势

非计算机专业的高校教师缺乏动态网页编程知识，无法自行设计复杂的个人主页。因此，建立一个面向高校教师的、可定制内容的、具有傻瓜化操作界面的个人主页系统具有非常重要的现实意义。本研究建立了一个面向各专业教师的个人主页定制系统。实践结果表明，通过本系统教师可快速建立起自己的个人主页，展示自己的科研成果并与学生进行互动交流，增进了师生之间、同行之间的沟通与合作。

我们从一开始就聚焦于 AI 的场景化应用落地，并在智慧交通领域得到了尤为深入的应用。通 过融合我们在算法、方案设计等方面的长期创新，以及英特尔端到端的 AI 技术优势，我们能够高效、准确地识别车型等重要信息，确保交通安全，提高通行效率，从而形成安全、高效和环保的智慧交通系统。

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