Java 毕业设计，Java 课程设计，基于 SpringBoot+Vue 开发的，含有代码注释，有一定基础的可以看懂。毕业设计、期末大作业、课程设计、高分必看，下载下来，简单部署，就可以使用。 包含：项目源码、数据库脚本、软件工具等，前后端代码都在里面。 该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷，具有很高的实际应用价值。 项目都经过严格调试，确保可以运行！ 1. 技术组成 前端：html、javascript、Vue 后台框架：SpringBoot 开发环境：idea 数据库：MySql（建议用 5.7 版本，8.0 有时候会有坑） 数据库工具：navicat 部署环境：Tomcat（建议用 7.x 或者 8.x 版本）， maven 2. 部署 如果部署有疑问的话，可以找我咨询 后台路径地址：localhost:8080/项目名称/admin/dist/index.html 前台路径地址：localhost:8080/项目名称/front/index.html （无前台不需要输入）

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本系统以只能交通系统为目标进行系列的应用开发，主要实现了图像数据的获取和预处理，车牌识别算法的设计，识别结果的图形化展示三个主要功能，形成了一个较为完整的车牌识别系统。在设计初期，我们利用Arm Cortex-M3 DesignStart处理器在可编程逻辑平台上构建片上系统，实现图像采集，图像处理和人机交互功能；之后是在FPGA平台上设计车牌识别的算法，使用流水线结构，实现车牌中字符的识别；最后是将识别的结果传输到LCD屏上进行显示，并通过ESP8266 WIFI模块将数据发送到APP端进行显示。

## 开发软件： WebStorm 开发环境：Nodejs + vue + express + mongodb数据库 本网站是关于某个课程的在线学习平台，有网站前台，网站后台，服务器端接口和数据库4个部分。教师身份登录网站后端后可以发布管理教学视频，发布管理教学课件，发布管理学习案例，发布管理课程新闻通知信息，发布维护课程大纲信息，发布维护课程宣传信息。学生可以打开网站前端进行视频播放学习，下载课件学习，课程实例学习；可以查看教学课程通知新闻信息，可以查看课程大纲信息等，服务器后端接口负责接受前后端的http请求进行业务处理，将数据保存到mongodb数据库持久化。

【基于单片机的舵机控制装置设计】的本科毕业论文主要探讨了如何利用单片机来设计和实现舵机控制装置，特别是针对无人机制导系统中的舵机控制。舵机是操纵无人机飞行的关键执行机构，它根据控制信号改变舵面角度，确保无人机的稳定飞行。论文中详细介绍了舵机的基本概念、结构、控制原理以及单片机在其中的应用。 一、舵机概述 舵机起源于航模运动，主要任务是通过控制舵面来调整飞行器的运动状态，如发动机推力、飞机的横滚、俯仰和偏航角。在遥控模型中，舵机通过连杆驱动舵面转动，实现操作动作。舵机通常包括舵盘、减速齿轮组、位置反馈电位计、直流电机和控制电路板，通过电机转动、齿轮减速和位置反馈实现角度控制。 二、舵机的结构与控制 舵机内部包含直流电机、减速齿轮和位置反馈电位计，电机的转动通过齿轮减速传递给舵盘，同时电位计根据舵盘位置输出反馈电压。控制电路板接收控制信号，通过比较信号与基准信号来决定电机的转动方向和速度，从而使舵机保持在设定的角度。 三、单片机控制原理 在无人机舵机控制系统中，使用PLC单片机作为控制核心，这是因为PLC单片机具有体积小、功耗低、抗干扰性强、指令集精简和模拟接口丰富等特点。它接收20ms周期的脉宽调制（PWM）信号，根据脉冲宽度控制舵机角度，实现位置伺服。单片机内部的比较器处理输入信号，产生电机转动控制信号。 四、系统软件设计 1. 位置环设计：软件设计需要构建位置控制环，确保舵机能够准确到达并保持设定的位置。 2. 速度反馈：通过检测电机速度来调整控制信号，确保舵机动作快速且平滑。 3. 电流反馈：监控电机电流，以防止过载并优化扭矩控制。 4. 试验结果：论文中应该包含了实际测试数据和结果分析，验证设计的有效性和性能。 五、结语 论文总结了基于PLC单片机的舵机控制系统设计过程，并展示了调试结果。这种设计满足了无人机舵机对体积小、响应快、精度高的要求，证明了单片机在舵机控制中的实用性。 该毕业论文深入探讨了舵机的工作原理，结合单片机技术详细阐述了舵机控制装置的设计方法，对于理解无人机导航系统中的舵机控制有重要的参考价值。此外，论文还提到了不同类型的舵机和常见舵机制造商，如Futaba、JR和SANWA，提供了舵机选择的参考依据。

基于51单片机的红外遥控多功能风扇（含keil5工程和proteus8.9仿真工程） 含红外线发射程序和红外线接收程序，仿真中使用两个51单片机，一个用于红外线发射（模拟遥控器），一个用于红外线接收并执行对应操作，风扇有定时，模式，调速三个功能，定时范围是1-8小时。模式有3种：自然风，睡眠风，正常风。调速有3种速度模式：低速，中速和高速。用L298N控制电机的转速，并用示波器显示L298N的ENA引脚的波形，观察波形就可以知道电机的转速情况。

本讲座总结过去30年以来自动化测试测量领域的发展趋势，并在此基础上展望新一代基于软件定义的PXI模块化仪器平台的系统架构。同时，结合PXI平台应用于自动化测试测量领域的部分典型案例，为您揭示软件定义对于新一代测试测量系统的重要作用。

在STM32F407单片机上实现Modbus RTU协议的主机程序，你需要遵循Modbus RTU的通信规范，并使用STM32的硬件资源来编写代码。以下是一个基本的步骤和代码示例，用于在STM32F407上实现Modbus RTU主机功能。 1. 硬件准备 STM32F407开发板 RS485通信模块（通常包括RS485收发器和终端电阻） 连接线 2. 软件环境 STM32CubeIDE 或 Keil uVision STM32CubeF4固件库 3. 配置USART和GPIO 首先，你需要配置USART用于串行通信，并配置GPIO用于控制RS485收发器的方向（发送或接收）。

在当今社会，随着信息技术的不断发展，信息管理系统已经进入到了人类社会的各个领域，人们对于信息技术的掌握也越来越迅速。在图书管理的过程中也引入图书管理体系，图书管理系统将大大节省人力、物力、时间、金钱等资源，不仅方便了工作人员的管理，也增加了读者查找、借阅图书的便利。 在图书管理系统项目中主要讲解如何开发基于Java Swing的图书管理系统。该项目应满足以下需求。 ● 统一友好的操作界面，具有良好的用户体验。 ● 用户信息的注册、验证、登录功能。 ● 用户通过图书名称模糊搜索相关图书。 ● 用户借书功能。 ● 用户还书功能。 ● 设计后台管理，用于管理系统的各项基本数据，包括类别管理、书籍管理、用户管理。 ● 系统运行安全稳定且响应及时。

BERT+BiLSTM+CRF是一种用于中文命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）的模型，结合了BERT模型、双向长短时记忆网络（Bidirectional LSTM）和条件随机场（CRF）。 BERT是一种预训练的深度双向变换器模型，具有强大的自然语言处理能力。它能够学习上下文相关的语义表示，对于NLP任务非常有用。 BiLSTM是一种循环神经网络，能够捕捉上下文之间的依赖关系。通过同时考虑前向和后向上下文，BiLSTM能够更好地理解句子中实体的边界和内部结构。 CRF是一种概率图模型，常用于序列标注任务。它能够基于输入序列和概率分布进行标签推断，使得预测的标签序列具有全局一致性。 在BERT+BiLSTM+CRF模型中，首先使用BERT模型提取句子中的特征表示。然后，将这些特征输入到BiLSTM中，通过双向上下文的学习，得到更丰富的句子表示。最后，使用CRF层对各个词的标签进行推断，并输出最终的实体识别结果。 这种模型的优势在于能够充分利用BERT的语义信息和BiLSTM的上下文依赖性，同时通过CRF层对标签进行约束，提高了实体识别的