亲测完整可用,PC+H5自适应前端,代码完整无加密。 测试环境:Nginx+PHP7.4+MySQL5.6 测试环境:Nginx + PHP7.4 + MySQL5.6 1.安装宝塔面板,创建网站,上传压缩包,解压 MBTI(Myers-Briggs Type Indicator)测试是一种性格分类工具,由心理学家伊莎贝尔·梅尔斯·布里格斯和她的女儿凯瑟琳·库克·布里格斯开发。它基于瑞士心理学家卡尔·荣格的理论,将人们的性格类型分为十六种不同的类型,每种类型由四个字母代表,分别对应四个维度:外向/内向(E/I)、感觉/直觉(S/N)、思考/感觉(T/F)、判断/知觉(J/P)。这十六型人格职业性格测试的目的是帮助个人了解自己的性格倾向,以及这种倾向如何影响个人在职业选择、工作风格和人际关系中的表现。 本文所提到的源码完整版,指的是一个基于MBTI理论开发的性格测试系统的源代码,该系统可以在不同的平台上运行,包括个人电脑(PC)和移动设备,因为它是“PC+H5自适应前端”的,意味着它能够根据不同的设备和屏幕尺寸自动调整布局和内容。源代码未经加密,是完全开放的,用户可以亲自测试系统的功能。 在安装和部署这套系统时,文档提到需要一个特定的运行环境,即Nginx作为Web服务器,PHP7.4作为服务器端编程语言,以及MySQL5.6作为数据库管理系统。为了在服务器上设置和运行这个系统,文档建议安装宝塔面板,这是一个服务器管理工具,可以方便地创建网站、管理文件、设置域名等。安装宝塔面板后,接下来的步骤包括创建一个网站,上传源代码压缩包,并对文件进行解压。 源代码压缩包内包含了多个文件夹,每个文件夹都承载着不同的功能和作用。例如,“application”文件夹通常用于存放应用程序的核心代码,包括模型、视图、控制器等MVC架构的关键部分。“public”文件夹包含的是网站的入口文件和可公开访问的资源文件。“vendor”文件夹可能用于存放通过包管理器安装的第三方库文件,例如PHP的Composer管理器。“runtime”和“database”文件夹则分别用于存放应用程序运行时产生的临时文件和数据库文件。“addons”和“extend”文件夹可能被用来存放系统的扩展模块或插件。 ThinkPHP是一个广泛使用的PHP开发框架,它帮助开发者快速搭建Web应用。因此,“thinkphp”文件夹可能包含ThinkPHP框架的相关文件,这些文件是构建系统的基础。 MBTI十六型人格职业性格测试源码完整版提供了一个可自适应多种前端设备的测试平台,用户可以直接使用并获取相关的性格测试结果。开发者如果想要自定义或扩展这个系统,可以深入查看源代码,并利用宝塔面板等工具进行安装和配置。
2025-09-17 15:32:23 53.46MB
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内容概要:本资源为MBTI十六型人格职业性格测试源码完整版,包含PC+H5自适应前端代码,亲测可用且完整无加密。涵盖基础版(48题)、专业版(93题)和完整版(200题),基于荣格的《人格分类》理论及迈尔斯母女的实证研究,是国际通用的性格测试模型。 适用人群:网站开发者、心理学相关项目运营者、教育或培训机构等希望部署MBTI测试功能的用户。 使用场景及目标:适用于搭建在线性格测试平台、心理学教育工具或职业规划服务,测试环境为Nginx+PHP7.4+MySQL5.6。 其他说明:源码部署简单,适合有一定服务器配置基础的用户使用,可根据需求自定义调整功能或界面。
2025-09-05 12:08:11 53.14MB 性格测试 MBTI
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2024-10-18 19:24:29 4.97MB
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在微信小程序中实现MBTI职业性格测试、霍兰德职业兴趣测试这两种功能,经测试与网络上已有的测试结果相同,能够满足基本的测试要求,特此记录分享。
2024-06-16 14:42:50 592KB 微信小程序
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Big5-性格React烧瓶 这是一个项目,我们可以在该项目上构建一个React应用并调用端点进行预测。 使用的模型是随机森林回归器和随机森林分类器。 使用myPersonality项目( )的数据集对模型进行训练。 模型使用回归模型生成预测的人格得分,并使用分类模型针对每个人格特征生成二元类别的概率。 技术领域 后端烧瓶 前端React 修改后的准备 Create-react-app创建一个基本的React应用程序。 接下来,加载了引导程序,该引导程序使我们可以为每个屏幕尺寸创建响应式网站。 在App.js文件中,添加了带有textarea和Predict按钮的表单。 将每个表单属性添加到状态,并在按下Predict按钮时,将数据发送到Flask后端。 将样式添加到页面的App.css文件。 Flask应用程序具有POST终结点/预测。 它接受输入值作为json,将其转换为数组,并使
2023-03-08 15:34:48 116.93MB deep-learning reactjs word word-embeddings
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