软件工程毕业设计优质毕设-乐室预约微信小程序设计实现-后台基于ssm框架实现.zip 个人经导师指导并认可通过的高分设计项目，评审分98分。主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业。 项目介绍： 乐室预约项目, 前端为微信小程序,后端接口为ssm框架实现,项目包含源码、数据库 毕业设计优质毕设-乐室预约微信小程序设计实现-后台基于ssm框架实现.zip 个人经导师指导并认可通过的高分设计项目，评审分98分。主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业。 项目主要功能： 该项目是一个日语词汇学习微信小程序，采用SSM框架（Spring、SpringMVC、MyBatis）后台开发，前端使用uniapp框架。小程序提供安卓平台支持，包含管理员后台和用户前端功能。后台涵盖首页、个人中心、用户管理、词汇管理、签到打卡、试卷与试题管理、系统管理等模块，便于日语词汇学习的全面管控。前端则有首页、N2词汇、签到和我的页面，简化用户学习与操作流程。系统旨在优化高校日语词汇学习的数字化管理，

软件工程毕业设计基于ssm框架+微信小程序的体育报名系统项目源码.zip 个人经导师指导并认可通过的高分设计项目，评审分98分。主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业。 项目介绍： 体育报名系统项目, 前端为微信小程序,后端接口为ssm框架实现,项目包含源码、数据库 毕业设计基于ssm框架+微信小程序的体育报名系统项目源码.zip 个人经导师指导并认可通过的高分设计项目，评审分98分。主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业。 项目主要功能： 这是一个基于SSM框架结合微信小程序的体育报名系统。系统分为三个用户角色：球员、队长及管理员。管理员在Web端操作，负责公告管理、球员及队长管理、球队与比赛信息维护、报名管理、赛事集锦更新、社区论坛以及系统管理。小程序端则服务于球员和队长的登录及相关功能，具体细节可在演示中查看。该项目技术栈包含Spring、SpringMVC、MyBatis，以及微信小程序开发。

在数据分析领域，关联规则挖掘是一种常用的技术，用于发现数据集中不同项之间的有趣关系。Apriori 算法是关联规则挖掘的经典算法之一，尤其在零售业中的商品购物篮分析中应用广泛。本项目深入探讨了如何利用 Apriori 算法来揭示消费者购买行为的模式。 我们要理解 Apriori 算法的基本原理。Apriori 算法基于“频繁集”概念，即如果一个项集经常出现在数据库中，那么它的所有子集也必须频繁。它通过两阶段过程进行：(1) 构建频繁项集，(2) 生成关联规则。在构建频繁项集时，算法自底向上地生成候选集，并通过数据库扫描验证其频繁性，避免无效的候选项生成。一旦得到频繁项集，算法便会生成满足最小支持度和置信度阈值的关联规则。 在这个项目中，我们首先需要准备数据。数据通常包含顾客的购物篮记录，每一行代表一个购物篮，列则为购买的商品。在预处理阶段，数据可能需要清洗、转换和编码，以适应算法的需求。例如，将商品名称转换为整数编码，便于计算机处理。 接下来，我们将使用编程语言（如Python）实现 Apriori 算法。Python 中有许多库支持关联规则挖掘，如 `mlxtend` 或 `apyori`。这些库提供了 Apriori 函数，只需传入交易数据和最小支持度与置信度参数即可执行算法。运行后，我们能得到频繁项集和关联规则列表。 运行结果通常包括每个规则的支持度和置信度。支持度表示规则覆盖的交易比例，而置信度是规则发生的概率。例如，如果规则 "买牛奶 -> 买面包" 的支持度是 0.3，置信度是 0.7，意味着在所有购物篮中有 30% 包含牛奶和面包，且一旦买了牛奶，70% 的情况下会买面包。 项目报告中，我们会详细解释每一步操作，包括数据处理、算法实现、结果解释等。报告应展示关键代码片段，以便读者理解实现过程。同时，会通过图表和案例来可视化结果，使非技术背景的人也能理解发现的购物模式。 关联规则挖掘的结果可指导商家进行商品推荐或制定营销策略。例如，发现“买尿布 -> 买啤酒”的规则后，商家可能会在尿布区附近放置啤酒，以刺激连带销售。此外，还可以通过调整最小支持度和置信度阈值，挖掘出不同强度的相关性，帮助决策者制定更精细的策略。 本项目通过 Apriori 算法对商品购物篮数据进行了深入分析，揭示了消费者购买行为的潜在规律。通过学习这个项目，读者不仅可以掌握关联规则挖掘的基本方法，还能了解到如何将这些发现应用于实际商业场景中。

基于比较基因组学的玉米ESTs定位方法，张祖新，张绍鹏，本研究描述了以水稻基因组数据和玉米与水稻的比较遗传图谱为桥梁，基于水稻和玉米间存在的标记和序列水平上的广泛的共线性，对大

双目立体视觉是一种计算机视觉技术，它通过模拟人类双眼观察物体的方式，利用两台相机从不同角度捕获图像，从而获取场景的三维信息。在基于Matlab的环境中实现双目立体视觉，通常涉及到以下几个关键知识点： 1. **相机模型与标定**：理解相机的成像模型至关重要，包括针孔相机模型、像平面坐标系和世界坐标系之间的转换。相机标定是获取相机内参和外参的过程，内参包括焦距、主点坐标等，外参则描述相机相对于世界坐标系的位置和姿态。Matlab提供了`calibrateCamera`函数来完成相机标定。 2. **特征检测与匹配**：在左右两张图像中检测关键点（如SIFT、SURF或ORB特征），然后进行特征匹配。匹配的目的是找出在两幅图像中对应相同现实世界点的像素。Matlab有内置的`detectFeatures`和`matchFeatures`函数可以辅助这一过程。 3. **基础矩阵与本质矩阵**：基于匹配的特征点，可以计算出基础矩阵（F）和本质矩阵（E）。基础矩阵是由两个相机的相对位置和姿态决定的，而本质矩阵进一步简化了基础矩阵并包含了内参。Matlab中的`estimateEssentialMatrix`函数可以计算本质矩阵。 4. **三角测量**：通过本质矩阵和内参，可以解算出匹配点的三维空间坐标。RANSAC（随机样本一致）算法常用于去除错误匹配，提高三角测量的准确性。Matlab的`triangulate`函数用于实现这一功能。 5. **视差图与深度图**：视差图表示每个像素点在左右图像间的偏移，而深度图则给出了每个像素点的深度信息。视差图可以通过匹配点的像素坐标差计算得到，进而通过光束法平差（BA）优化得到更准确的深度信息。Matlab中可以编写相应算法实现视差图到深度图的转换。 6. **立体匹配**：在计算视差图时，需要解决“立体匹配”问题，即找到最佳的一对匹配特征点。这通常通过成本聚合和动态规划方法（如SAD、SSD或 Census Transform）来实现。Matlab提供了`stereoRectify`和`stereoMatcher`函数用于进行立体匹配和参数设置。 7. **应用实例**：双目立体视觉在许多领域都有应用，如机器人导航、3D重建、自动驾驶、无人机避障等。通过Matlab实现的双目立体视觉系统，可以为这些应用提供实时的三维环境感知。 这个基于Matlab的双目立体视觉项目涉及到计算机视觉的核心技术，包括相机标定、特征检测匹配、几何变换、三角测量以及立体匹配等多个环节。对于学习和实践这一领域的开发者来说，这是一个宝贵的资源，可以帮助他们深入理解和掌握相关知识。

内容概要 集成了langchain、千问72b、chroma、m3e-large、LCEL等AI技术，通过爬取马斯克的公开信息，实现了虚拟马斯克对话机器人 适用人群 小白也能看懂的实现过程 能学到什么： 1.使用langchain 2.使用langchain调用本地llm模型、embedding模型、数据库 3.使用langchain的LCEL 4.Retrieval-Augmented Generation，简称RAG的实现方式 5.文档分割、拆分 6.高级prompt的实现方法 7.从搭建知识库到高级检索在到形成chain链最后输出的全流程 其他说明 易于集成：设计简洁的集成流程，轻松集成到现有系统中。 LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。它使应用程序能够： 1.具有上下文感知能力：将语言模型与上下文源（提示说明、少量镜头示例、基于其响应的内容等）联系起来。 2.原因：依靠语言模型进行推理（关于如何根据提供的上下文回答，采取什么行动等）

基于PLL的三相永磁同步电机无速度传感器仿真。

在当前通信市场的带动下，通信技术飞速向前发展，手持无线通信终端成为其中的热门应用之一。因此，单片集成的射频收发系统正受到越来越广泛的关注。典型的射频收发系统包括低噪声放大器(LNA)、混频器(Mixer)、滤波器、可变增益放大器，以及提供本振所需的频率综合器等单元模块，如图1 所示。对于工作在射频环境的电路系统，如2.4G 或5G 的WLAN 应用，系统中要包含射频前端的小信号噪声敏感电路、对基带低频大信号有高线性度要求的模块、发射端大电流的PA 模块、锁相环频率综合器中的数字块，以及非线性特性的VCO等各具特点的电路。众多的电路单元及其丰富的特点必然要求在这种系统的设计过程中有一个功能丰富且

其中包含 中国地图展示，地图二级下钻回钻功能，然后根据点击的省或市展示对应的name....。datav的组件。其中使用的插件 echarts datav elementui vue2的插件。并实时获取当前日期时间，精确到秒数。更有全屏组件功能，自适应组件功能。一款非常适用于各种大屏可视化项目所需要的功能

在Python编程领域，串口通信（Serial Communication）是一种常见的硬件接口技术，用于设备间的低速数据传输。在工业控制、物联网应用以及实验数据采集等方面，串口通信扮演着重要角色。PYQT5是一个强大的Python图形用户界面库，它基于Qt框架，支持创建美观且功能丰富的桌面应用程序。本项目“python串口接收源码可以实时绘图”结合了这两个工具，旨在实现串口数据接收并实时可视化显示。 项目的核心是通过Python的`pyserial`库来处理串口通信。`pyserial`库提供了一系列API，使得开发者可以方便地打开、配置和读写串口。例如，你可以使用`Serial()`函数初始化一个串口对象，设置波特率、校验位、数据位和停止位等参数。然后，通过调用`read()`或`readline()`方法接收来自串口的数据。 在描述中提到，项目还包含了绘制曲线的功能。这可能使用了PYQT5中的`QGraphicsView`和`QGraphicsScene`组件，它们允许开发者创建复杂的2D图形。数据接收到后，可以利用`matplotlib`库进行数据处理和绘图。`matplotlib`提供了丰富的图表类型，包括折线图，可以用于绘制实时更新的曲线。数据点可以通过`plot()`函数添加到图表上，并使用`draw()`方法更新视图，以实现动态显示。 此外，项目还具备保存数据的功能，这可能是通过Python的文件操作实现的。可以使用内置的`open()`函数打开文件，选择合适的模式（如'w'代表写入，'a'代表追加），然后通过`write()`方法将接收到的数据写入文件。为了确保数据安全，通常会采用异常处理结构，如`try...except...finally`，确保即使在发生错误时也能正确关闭文件。 整体而言，这个项目展示了如何在Python环境下利用PYQT5构建一个串口数据接收程序，不仅可以实时显示数据，还能保存数据，这对于监控和分析串口设备输出的数据非常有用。通过学习和理解这个项目的源码，开发者可以掌握串口通信、GUI设计以及实时数据可视化的基本技能，这些在物联网和自动化领域有着广泛的应用。