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大学生期末大作业《SpringBoot+Thymeleaf美食文化后台管理》是一个基于SpringBoot和Thymeleaf的美食文化后台系统。该系统采用MySQL作为数据库，实现了分类挂管理、标签管理、美食文章发布等功能。 通过该系统，用户可以方便地管理美食文化相关的内容。首先，分类挂管理功能允许用户对美食进行分类，如川菜、粤菜、湘菜等，方便用户对美食进行整理和查找。其次，标签管理功能可以帮助用户对美食进行标记，如辣、酸、甜等，以便用户更好地了解美食的特点。最后，美食文章发布功能允许用户发布美食 技术栈： 本次后端用到的技术呢： 主要就几个，JDK8+SpringBoot + Thymeleaf + MySQL 前端的技术用到的技术： HTML+JS+CSS前端三剑客，集成bootstrap框架 特别说明：本项目于2021年开发的，技术相对现在肯定不那么新，适合JavaWeb初学者学习，有需要的话可以联系我拿效果图，或者演示视频，因为服务器放不下项目了 版权声明：本文为CSDN博主「全栈小袁」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。

包含平时个人作业以及期末3套题

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以纯粹的面向对象编程思想编写的c++塔防游戏，并且代码风格良好，注释完善，易于阅读，所用知识大多符合南京大学大一水准，少数地方运用了多线程、锁等超前内容，GUI采取的库为EasyX，这是一个简单好用的2d库哦，不过由于他的简陋，需要我们自己写出双缓冲、定时器等，虽然有一定的繁琐，但是可以从某种程度上锻炼我们的代码风格，同时，美工方面相对优异，整体游戏体验相对上乘，为本次课程的优秀作业。

在计算机科学领域，尤其是图像处理和计算机视觉方向，行人检测与跟踪是一项重要的研究课题。它在智能交通、视频监控、安全防护以及人机交互等多个领域都有广泛应用。本课程设计或作业的目标是让学生掌握这一技术的基本原理和实现方法，从而能够实际操作并分析图像中的行人目标。 我们要理解行人检测的概念。行人检测是通过计算机算法自动识别图像或视频流中的人类个体的过程。常见的行人检测方法有Haar特征级联分类器、HOG（Histogram of Oriented Gradients）描述符、以及深度学习模型如YOLO（You Only Look Once）、Faster R-CNN等。这些方法基于不同的特征提取和分类策略，旨在高效且准确地定位图像中的行人。 Haar特征级联分类器是早期的行人检测方法，它利用集成的Adaboost算法训练级联分类器，通过矩形特征来识别行人。而HOG描述符则关注图像中边缘和梯度的方向分布，通过统计这些特征来区分行人与其他物体。 接下来，我们讨论行人跟踪。行人跟踪是在检测到行人后，通过一系列算法确保在连续的帧之间对同一行人的连续追踪。这通常涉及到目标运动模型的建立、状态估计、数据关联等问题。常用的跟踪算法有卡尔曼滤波、粒子滤波、光流法以及基于深度学习的跟踪方法，如DeepSORT、FairMOT等。这些方法各有优劣，适用于不同的场景和需求。 在进行课程设计时，学生可能需要完成以下步骤： 1. 数据收集：获取包含行人的图像或视频数据集，例如PASCAL VOC、INRIA Person等。 2. 特征提取：根据选择的方法，提取图像的Haar特征、HOG特征或使用预训练的深度学习模型。 3. 检测算法实现：训练和测试行人检测模型，评估其在不同条件下的性能。 4. 跟踪算法实现：结合检测结果，实现行人跟踪算法，处理目标丢失和重识别等问题。 5. 实验与分析：对比不同方法的效果，分析优缺点，并提出改进方案。 通过这个课程设计，学生不仅会学习到基本的图像处理和计算机视觉知识，还能了解到如何将理论应用于实际问题，提升编程和问题解决能力。同时，这也为他们进一步深入研究深度学习、人工智能等前沿领域打下基础。

在本项目中，“Volve-field-machine-learning”是一个专注于利用机器学习技术分析北海Volve油田的公开数据集的实践案例。2018年，挪威石油公司Equinor出于促进学术和工业研究的目的，发布了这个丰富的数据集，为油气田的研究带来了新的机遇。这个数据集包含了与地下地质特征、油田运营及生产相关的各种信息，为研究人员提供了深入理解油气田开采过程的宝贵资源。 Volve油田的数据集涵盖了多个方面，包括地质模型、地震数据、井测数据、生产历史等。这些数据可以用于训练和验证机器学习模型，以解决诸如储量估计、产量预测、故障检测等油气田管理中的关键问题。通过机器学习，我们可以挖掘出隐藏在大量复杂数据中的模式和规律，从而优化生产决策和提高效率。 在探索这个数据集时，Jupyter Notebook被用作主要的分析工具。Jupyter Notebook是一款交互式计算环境，支持编写和运行Python代码，非常适合数据预处理、可视化和建模工作。用户可以在同一个环境中进行数据探索、编写模型和展示结果，使得整个分析过程更为直观和透明。 在这个项目中，可能涉及的机器学习方法包括监督学习、无监督学习以及深度学习。例如，监督学习可以用来建立产量预测模型，其中历史产量作为目标变量，而地质特征、井参数等作为输入变量；无监督学习如聚类分析可以用于识别相似的井或地质区域，以便进行更精细化的管理；深度学习模型如卷积神经网络（CNN）可以处理地震数据，提取地下结构的特征。 在Volve-field-machine-learning-main文件夹中，很可能包含了一系列的Jupyter Notebook文件，每个文件对应一个特定的分析任务或机器学习模型。这些文件将详细记录数据清洗、特征工程、模型选择、训练过程以及结果评估的步骤。通过阅读和复现这些Notebook，读者可以学习到如何将机器学习应用于实际的油气田数据，并从中获得对数据驱动决策的理解。 这个项目为油气行业的研究者和工程师提供了一个实战平台，通过运用机器学习技术，他们能够深入理解和优化Volve油田的运营，同时也为其他类似油田的数据分析提供了参考。随着大数据和人工智能技术的不断发展，这种数据驱动的决策方式将在未来的能源行业中发挥越来越重要的作用。

QT，C++使用技巧，实战应用开发小系统参考资料，源码参考。 详细介绍了一些Qt框架的各种功能和模块，以及如何使用Qt进行GUI开发、网络编程和跨平台应用开发等。 适用于初学者和有经验的开发者，能够帮助你快速上手Qt并掌握其高级特性。

在本项目中，"web网页设计作业 旅游网"是一个基于HTML、CSS技术构建的网页设计练习，旨在创建一个以旅游为主题的网站。这个网站可能包括首页、目的地介绍、路线推荐、旅行资讯、联系我们等多个页面，以模拟实际的在线旅游服务平台。 1. **HTML (HyperText Markup Language)**: HTML是网页的基础，用于定义网页结构和内容。在这个项目中，index.html可能是首页，mstj.html可能是“最美景点”页面，rmjd.html可能是“热门目的地”页面，jtzn.html可能是“旅行指南”页面，而wlzx.html可能是“旅行资讯”页面。HTML文件包含了文本、图像、链接等元素的标记，通过这些标记，浏览器可以正确地解析并呈现网页内容。 2. **CSS (Cascading Style Sheets)**: CSS用于控制网页的样式和布局，使内容呈现更加美观和易读。在这个项目中，CSS文件（可能位于css文件夹内）负责定义颜色、字体、布局、响应式设计等视觉效果。例如，可以使用CSS为不同的元素设置背景色、边框、内边距，调整元素的定位方式（如浮动或绝对定位），以及应用媒体查询实现不同设备上的适配性布局。 3. **网页设计原则**: 旅游网的设计应遵循用户友好、易导航的原则，清晰展示各类信息，如目的地介绍、旅行套餐、用户评价等。同时，考虑到用户体验，设计师需要注重色彩搭配、图文平衡、加载速度和响应式设计，确保网站在各种屏幕尺寸上都能良好运行。 4. **响应式设计**: 由于现在用户使用的设备多样，包括桌面电脑、平板和手机，因此旅游网需要采用响应式设计，自动适应不同设备的屏幕大小。这通常通过设置断点、流式布局和媒体查询来实现，保证无论在哪种设备上，用户都能舒适地浏览和交互。 5. **图像资源**: "images"文件夹包含网站所需的图片资源，如风景照片、图标、按钮等。合理使用图像可以增强网站的视觉吸引力，但也要注意优化图像大小，减少加载时间。 6. **网页布局**: 旅游网的布局可能包括头部导航、主体内容区域、侧边栏和底部版权信息等部分。HTML的`