随着物联网、云计算、移动互联网的迅猛发展,大数据(Big Data)吸引了越来越多的关注,正成为信息社会的重要财富,同时也给数据的处理与管理带来了巨大挑战.首先从大数据概念入手,阐述了大数据的来源、主要挑战、关键技术、大数据处理工具和应用实例等,并对比了大数据与云计算、物联网、移动互联网等技术之间关系,然后剖析了大数据核心技术、大数据企业解决方案,讨论了目前大数据应用实例,最后归纳总结了大数据发展趋势.旨在为了解大数据当前发展状况、关键技术以及科学地进行大数据分析与处理提供参考.

Java版水果管理系统源码 设计模式 设计模式简介 设计模式（Design pattern）代表了最佳的实践，通常被有经验的面向对象的软件开发人员所采用。设计模式是软件开发人员在软件开发过程中面临的一般问题的解决方案。这些解决方案是众多软件开发人员经过相当长的一段时间的试验和错误总结出来的。 设计模式是一套被反复使用的、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结。使用设计模式是为了重用代码、让代码更容易被他人理解、保证代码可靠性。 毫无疑问，设计模式于己于他人于系统都是多赢的，设计模式使代码编制真正工程化，设计模式是软件工程的基石，如同大厦的一块块砖石一样。项目中合理地运用设计模式可以完美地解决很多问题，每种模式在现实中都有相应的原理来与之对应，每种模式都描述了一个在我们周围不断重复发生的问题，以及该问题的核心解决方案，这也是设计模式能被广泛应用的原因。 什么是 GOF？（四人帮，全拼 Gang of Four）？ 在 1994 年，由 Erich Gamma、Richard Helm、Ralph Johnson 和 John Vlissides 四人合著出版了一本名为 Desi

内容概要：办公自动化系统，集文档管理、工作流审批自动化、即时消息通知、权限控制及日程管理于一体的办公自动化系统，该项目仅用于软件设计模式大作业，仅实现多种设计模式（定义类与接口），功能并未完全实现，仅用于展示，使用到15种设计模式 办公自动化系统是当前企业中应用广泛的一类软件，其目的在于提升工作效率，降低运营成本，优化管理流程。这类系统通常会集成众多功能模块，如文档管理、工作流程审批自动化、即时消息通知、权限控制和日程管理等。本次课程结业大作业的项目，旨在通过实现多种设计模式，来构建一个办公自动化系统的雏形。 设计模式是软件工程中一个重要的概念，它是指在特定环境下对软件设计中反复出现的问题，提供的通用的解决方案。在本项目中，共应用了15种设计模式，通过定义类与接口，展示了设计模式在实际软件开发中的应用。虽然该项目并不是一个完整的产品，而是一个展示学习成果的实例，但它仍能充分反映出设计模式在构建复杂系统时所能发挥的关键作用。 文档管理是办公自动化系统中的核心功能之一，它使得用户能够轻松地创建、存储、检索和共享各种文档。工作流程审批自动化则是为了减少手工操作，规范审批流程，提高工作效率和质量。即时消息通知用于在系统内部传递信息，保证信息的实时传递和快速响应。权限控制确保系统的安全性和稳定性，防止未授权的访问和操作。而日程管理则帮助用户合理安排工作计划和日程，提升个人以及团队的工作效率。 在本次大作业中，学生需要通过学习和实践，深入理解每一种设计模式背后的原理和应用场景，以及如何将这些设计模式具体实现并整合进办公自动化系统。这不仅考验了学生对设计模式理论知识的掌握程度，更考验了他们的实践能力，即能否将理论知识应用于解决实际问题。通过对设计模式的深入学习和实践，学生能够更好地应对未来在软件开发中遇到的各种设计挑战。 在开发办公自动化系统的过程中，选择合适的设计模式对于系统的可维护性、可扩展性和灵活性至关重要。例如，单例模式可以用来确保某些类只有一个实例，并为这个实例提供一个全局访问点；策略模式可以定义一系列的算法，将算法的定义从其使用中独立出来；观察者模式则用于建立一种对象间的一对多的依赖关系，当一个对象的状态发生改变时，所有依赖于它的对象都会得到通知并自动更新。 由于该项目的重点在于展示设计模式的应用，而非功能的完整性，因此它更侧重于软件架构和设计的合理性。这也为学生们提供了一个很好的学习平台，通过项目实践来加深对软件设计模式的理解，从而在今后的软件开发工作中能够更加熟练地应用这些模式，设计出高质量、高可用性的软件产品。 与此同时，虽然系统功能并未完全实现，但学生在项目开发过程中，也需要考虑到系统的可扩展性和未来可能的需求变更，以便在真正的工作环境中能够快速地进行迭代和优化。通过这样的教学方法，不仅锻炼了学生们的编程技能，更重要的是提高了他们的问题分析能力和解决能力，为将来成为一名优秀的软件工程师打下了坚实的基础。 本项目通过办公自动化系统的开发，让学习者在实践中学习和运用软件设计模式，加深对面向对象设计原则的理解，并提升解决复杂问题的能力。这种实践教学模式对于软件设计教育具有重要的意义，能够有效提升学生的综合素质和职业竞争力。

这是一个基于 **鸿蒙 API12 **开发的移动端租房 App，用户可以使用该应用搜索租房列表、查看房屋详情、预约租房等。 掌握 ArkUI 组件的使用，合理搭建页面布局 掌握封装租房业务组件&公共组件 掌握移动端屏幕适配最佳实践 掌握前后端交互技术，封装企业级的请求函数 掌握租房项目核心业务流程 在当今数字化时代，移动应用开发已经成为了软件开发领域中不可或缺的一部分。特别是对于租房市场而言，一款功能齐全、操作简便的租房App对于用户来说尤为重要。本项目源码提供了一个基于鸿蒙操作系统API12版本开发的租房App示例，它不仅是一个完整的学习项目，而且可以作为课程设计、毕业设计等学术性项目的实践案例。 该租房App的功能包括但不限于搜索租房列表、浏览房屋详情以及预约租房等。这些功能使得用户能够轻松地在移动设备上完成租房相关的各种操作，极大地提高了租房的便捷性。 在开发这样一个App时，开发者需要掌握多种技能和知识点。需要熟练运用ArkUI组件来搭建页面布局，ArkUI是鸿蒙系统中用于构建用户界面的声明式编程框架，它的使用能够帮助开发者高效地实现美观且交互性强的界面设计。 封装租房业务组件和公共组件是本项目中的一个重点。组件化开发不仅可以提高代码的复用率，还能够使得项目的结构更加清晰，便于维护和扩展。在封装组件的过程中，开发者需要深入理解租房业务的逻辑和需求，从而设计出既符合业务需求又具有高内聚低耦合特性的组件。 在移动端屏幕适配方面，本项目提供了一个最佳实践的案例。由于鸿蒙系统的设备种类繁多，屏幕尺寸和分辨率各异，因此适配问题显得尤为重要。在项目中，开发者可以通过使用响应式布局、媒体查询或者鸿蒙系统提供的特定API来实现屏幕适配，确保租房App在不同设备上都能有良好的用户体验。 前后端交互技术是移动应用开发中的一大关键点。本项目要求开发者掌握如何封装企业级的请求函数，这些函数通常是与后端API进行通信的桥梁。开发者需要了解HTTP/HTTPS协议，掌握JSON数据格式的处理，并能够处理网络请求中可能出现的各种异常情况。 租房项目核心业务流程的理解和实现也是开发者必须具备的能力。核心业务流程涵盖了从用户注册、登录，到房源搜索、筛选、查看房屋详情，以及进行预约等操作。开发者需要确保这些业务流程既符合实际的业务需求，又能够在用户界面上直观、方便地实现。 本租房App项目源码不仅为鸿蒙系统的开发者提供了一个学习和实践的平台，而且涵盖了从界面设计到业务逻辑实现的多个关键环节。通过学习和分析本项目，开发者将能够获得宝贵的实战经验，为未来的软件开发职业生涯打下坚实的基础。

数据集-目标检测系列- 大熊猫 检测数据集 panda＞＞ DataBall 标注文件格式：xml​​ 项目地址：https://github.com/XIAN-HHappy/ultralytics-yolo-webui 通过webui 方式对ultralytics 的 detect 检测任务 进行： 1）数据预处理， 2）模型训练， 3）模型推理。 脚本运行方式： * 运行脚本： python webui_det.py or run_det.bat 根据readme.md步骤进行操作。 样本量： 150 目前数据集暂时在该网址进行更新： https://blog.csdn.net/weixin_42140236/article/details/142447120?spm=1001.2014.3001.5501

内容概要：本文针对传统Ostu法在分割大鼠精子图像时存在的实时性差的问题，提出了一种新的图像分割及计数算法。该算法基于改进的Ostu法和Newton迭代法提高阈值选取的速度，通过形态学操作去除杂质，最终实现了快速准确的精子图像分割和自动计数。研究表明，此算法能有效改善分割速度与准确性，适用于生殖健康研究领域的精液自动检测。文章详细介绍了算法的设计思路、步骤以及实验证明其优越性的数据。 适用人群：研究人员、实验室技术人员及从事动物繁殖学或者医学相关领域工作的专业人士，尤其是关注精液品质检测自动化的人士。 使用场景及目标：旨在提高精液质量分析效率，特别是在畜牧业中对牲畜选择配种环节的应用，有助于快速甄别生育能力强弱的个体，提升选种准确性。也可扩展到人类精子检测领域，促进优生优育的发展。 其他说明：改进后的算法不仅解决了原有方法中存在的实时性能缺陷，还克服了某些特定环境下难以取得理想结果的问题，如直方图非双峰特性等情况。此外，文中提到未来研究重点应集中在更精细地解决精子粘连造成的统计数据偏差问题，以及探索精子全程追踪的技术方案。

Spark 初级编程实践 Spark 是一个大数据处理的开源 cluster computing 框架，具有高效、灵活、可扩展等特点。本实验报告旨在通过 Spark 初级编程实践，掌握 Spark 的基本使用和编程方法。 一、安装 Hadoop 和 Spark 在本机 Windows 10 上安装 Oracle VM VirtualBox 虚拟机，安装 CentOS 7 操作系统，并配置 Hadoop 3.3 环境。由于 Hadoop 版本为 3.3，所以在官网选择支持 3.3 的 Spark 安装包，解压安装包到指定文件夹，配置 spark-env.sh 文件，启动 Spark 成功。 二、Spark 读取文件系统的数据 Spark 可以读取 Linux 系统本地文件和 HDFS 系统文件。在 spark-shell 中读取 Linux 系统本地文件“/home/hadoop/test.txt”，然后统计出文件的行数。在 spark-shell 中读取 HDFS 系统文件“/user/hadoop/test.txt”（如果该文件不存在，请先创建），然后，统计出文件的行数。编写独立应用程序（使用 Scala 语言），读取 HDFS 系统文件“/user/hadoop/test.txt”（如果该文件不存在，请先创建），然后，统计出文件的行数。使用 sbt 工具将整个应用程序编译打包成 JAR 包，并将生成的 JAR 包通过 spark-submit 提交到 Spark 中运行命令。 三、编写独立应用程序实现数据去重 编写 Spark 独立应用程序，对两个输入文件 A 和 B 进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新文件 C。使用 Scala 语言编写程序，并使用 sbt 工具将整个应用程序编译打包成 JAR 包，并将生成的 JAR 包通过 spark-submit 提交到 Spark 中运行命令。 四、编写独立应用程序实现求平均值问题 编写 Spark 独立应用程序，求出所有学生的平均成绩，并输出到一个新文件中。使用 Scala 语言编写程序，并使用 sbt 工具将整个应用程序编译打包成 JAR 包，并将生成的 JAR 包通过 spark-submit 提交到 Spark 中运行命令。 五、问题解决 在实验过程中，遇到了三个问题。问题一是运行 start-all 命令时 Spark 报错说缺少依赖，解决方法是下载安装包时选择正确的版本。问题二是在 etc/profile 中更改完环境后，Source 命令刷新文件仍然出现路径配置错误，解决方法是在同一个窗口 source 一下成功启动。问题三是在用 sbt 编译的过程中报错，解决方法是将编译的 sbt 文件配置改为启动 spark-shell 中现实的 Scala 版本号。 本实验报告通过对 Spark 的基本使用和编程方法的实践，掌握了 Spark 的基本使用和编程方法，并解决了实验过程中的问题。

随着互联网技术的快速发展，高校大学生创新训练项目（简称“大创项目”）的申报管理也逐渐趋于信息化。本案例旨在设计并实现一套基于Springboot和Vue的大学生创新创业项目申报管理系统，以提高申报过程的效率和准确性。系统采用前后端分离的架构模式，后端基于Springboot框架开发，负责处理业务逻辑和数据交互；前端则使用Vue框架构建，负责用户界面展示和交互逻辑。 在系统设计中，后端作为核心部分，需要设计合理的数据库结构以存储项目申报相关的数据，包括项目基本信息、申报人信息、审核记录等。Springboot因其轻量级、快速开发的特点，能够帮助开发者快速搭建项目，并且易于集成各类开发组件，例如Spring Data JPA进行数据持久化操作，Spring Security进行安全控制，以及Spring MVC处理HTTP请求等。此外，Springboot还支持跨平台的部署，使得系统部署和维护更加便捷。 前端使用Vue.js，它是一个渐进式JavaScript框架，可以灵活地构建用户界面。Vue的核心库只关注视图层，易于上手，同时它的生态系统也十分丰富，可以通过Vue Router进行路由管理，Vuex进行状态管理，以及Element UI等UI库实现界面的快速搭建。这样的前后端分离设计，使得前后端开发可以并行进行，大大提高了开发效率。 对于一个完善的申报管理系统，除了基本的增删改查功能外，还应包括用户权限管理、数据报表统计、项目审核流程管理、消息通知等高级功能。权限管理模块需要确保数据安全，防止非法访问；数据报表统计则帮助管理者及时了解申报情况；项目审核流程管理是系统的核心，需要严格控制申报流程的每一步；而消息通知功能则保证了用户可以及时接收到系统消息，提高用户体验。 在部署方面，本系统可部署于云端服务器，利用Docker容器化技术进行部署，提高系统部署效率，并且保证了系统的可移植性和灵活性。同时，还可以结合负载均衡技术，提高系统的稳定性和可扩展性，适应不同规模的使用需求。 本案例设计的基于Springboot和Vue的大创项目申报管理系统，通过前后端分离、模块化设计等技术手段，实现了高校大创项目申报的信息化管理，极大地提升了管理效率，降低了人力成本，并且通过互联网技术增强了项目的透明度和公正性。

【深度学习】是一种人工智能领域的核心技术，它模仿人脑神经网络的工作方式，通过大量数据的训练来自动学习特征，实现模式识别、图像分类、自然语言处理等任务。在本项目“西农20级计算机前沿大作业”中，你将深入理解和应用深度学习，特别是与论文解读和实际编程实践相关的部分。 论文解读是深度学习研究的关键步骤，它涉及阅读和理解最新的学术文献，了解研究人员如何提出新的模型、优化算法或解决特定问题。在你完成的作业中，可能包括了对某个或多个深度学习模型的分析，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或Transformer等。这些模型在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有着广泛应用。 例如，"RepPoints"和"OrientedRepPoints"是深度学习在目标检测领域的两个创新方法。RepPoints是一种点集表示的物体检测框架，它用一组可变形的点来描述物体的形状，这些点在检测过程中可以自由调整，增强了模型对不同形状和尺度物体的适应性。OrientedRepPoints则在此基础上进一步改进，不仅考虑了物体的位置，还考虑了物体的方向信息，尤其适用于处理带有方向性特征的目标，如车辆、飞机等。 在源码实现部分，你可能需要利用Python和深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，将论文中的理论转化为实际的代码。这包括数据预处理、模型构建、训练过程、损失函数定义和优化器选择等环节。通过编程，你可以直观地理解模型的工作原理，并验证其在实际数据上的性能。 此外，深度学习项目通常需要大量的计算资源，你可能需要掌握如何使用GPU进行加速计算，以及如何在分布式环境中并行训练模型。同时，版本控制工具如Git的使用也至关重要，它能帮助你管理代码版本，方便团队协作和后期问题追踪。 "西农20级计算机前沿大作业"涵盖了深度学习的理论与实践，通过这个项目，你不仅深化了对深度学习模型的理解，还提升了实际编程和项目管理的能力。这对你未来在AI领域的研究或工作都将打下坚实的基础。

计算机组成与接口设计是计算机科学领域的一个重要分支，它关注的是如何设计和构建计算机的硬件系统以实现软件程序的运行。MIPS架构是一种广泛研究和使用的精简指令集计算（RISC）架构，它为教学和研究提供了一个理想的平台。在《计算机组成与接口设计》MIPS第六版中，第四章可能专注于处理器的设计与实现，包括各种控制信号的角色、数据通路的配置、以及指令的执行过程。 从提供的部分内容来看，我们可以了解到在MIPS处理器中，指令的执行涉及到控制信号的配置，例如MemRead信号在数学意义上是一个“don’t care”，意味着无论选择什么值，指令都能正确运行。但在实际情况下，为了避免内存段错误或缓存未命中，MemRead应该设置为false。此外，章节中提到了处理器内部的一些关键部件，包括寄存器、ALU源选择器（ALUsrc mux）、算术逻辑单元（ALU）、内存至寄存器选择器（MemToReg mux）等。这些部件都是处理器执行指令时不可或缺的部分。 在指令执行的过程中，所有部件都会产生一定的输出。例如，数据存储器（DataMemory）和立即数生成器（Imm Gen）的输出可能在某些情况下不会被使用。指令的类型也会影响处理器的行为，例如，存储指令（sd）和分支相等指令（beq）不会将值写入寄存器文件，因此，MemToReg mux传递给寄存器文件的值会被忽略。此外，加载指令（Load）和存储指令（Store）是唯一使用数据存储器的指令。 处理器设计中，指令的获取和执行也非常重要。所有指令都需要从指令存储器中预取，以供执行。在指令集架构中，R型指令不需要使用符号扩展器，而其他指令类型可能需要。符号扩展器即使在不需要其输出的情况下，也会在每个周期产生输出，如果输出不需要，那么它就会被简单忽略。 在处理器的异常处理方面，某些指令类型可能会导致处理器行为出现问题。例如，加载指令在MemToReg的选择上存在不明确的情况。I型指令、加载指令和存储指令都有可能产生问题。在具体指令执行的上下文中，编码指令如“sd x12, 20(x13)”涉及到具体的寄存器操作和地址计算。 处理器中的程序计数器（PC）更新也非常重要。新的PC值是旧的PC值加4，这一信号流从程序计数器开始，通过“PC + 4”加法器，通过“分支”选择器，然后返回到程序计数器。ALU操作（ALUOp）和跳转指令（Branch）的逻辑也需要正确配置。 具体到指令执行的细节，例如“sd x12, 20(x13)”指令，需要读取特定的寄存器，计算存储地址，并且不应该将结果写回到寄存器文件中。此外，还需要设置RegWrite为false，以防止不必要的写回操作。 在处理器设计中，还需要评估是否需要增加额外的逻辑块来处理特定的指令或操作。在某些情况下，可能不需要额外的硬件支持。 综合来看，MIPS架构的设计与实现要求对处理器内部的各个组成部分有深刻的理解，以及对不同指令类型和操作的影响有准确的把握。这包括如何配置控制信号、如何设计数据通路、以及如何处理异常情况等。