C++中的循环控制结构是程序设计中的核心概念之一，它使得程序能够反复执行一个或一组语句。循环结构可以分为两大类：计数控制循环和事件控制循环。计数控制循环是指定执行次数的循环，而事件控制循环则在循环体内某个条件发生变化时停止重复执行。 在C++中，while循环是实现循环控制结构的一种基本语法形式，它包含一个表达式用于测试循环是否继续执行，以及一个循环体来执行重复的动作。当while语句中的表达式被测试并且结果为假时，循环就会结束，并将控制权转交给循环体之后的语句。 以计数控制循环为例，通常包括三个部分：循环控制变量的初始化、用于继续循环的条件表达式和每次循环迭代时更新循环控制变量的操作。例如，一个简单的计数控制循环可以定义一个整型变量count，并初始化为4。循环结构可以是while(count > 0)，其中循环体内执行的重复操作是输出count的值，并随后将count减1，直到count的值不再大于0为止。循环结束后通常会输出一个“Done”来表示所有重复执行的结束。 在编写循环结构时，值得注意的是循环体可以是一个单独的语句、一个空语句，或者是一个包含多个语句的块。循环体内部可以包含复杂的逻辑结构，比如条件判断、循环嵌套等，来实现更复杂的重复执行逻辑。 从上述内容中我们可以总结出C++编程中关于循环的几个关键知识点：理解循环的基本概念和分类，掌握while语句的基本语法及其工作原理，以及能够编写基本的计数控制循环结构。这些知识点是学习C++程序设计基础内容，对于初学者构建逻辑清晰、结构合理的程序至关重要。

生成式对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow于2014年提出，主要用于非监督学习环境。GAN由两部分组成，一个是生成器（Generator），另一个是判别器（Discriminator），这两个网络通过互相竞争的方式共同进化。 生成器的任务是创造出新的、逼真的数据样本，这些样本需要与训练数据集中的样本尽可能相似。生成器通过接收一个随机噪声向量作为输入，并通过一个深度神经网络进行参数化变换，输出生成的数据样本。生成器的关键挑战是需要捕获训练数据集中的隐含数据分布规律，使得生成的样本能够被人类或其他机器学习算法判断为真实的。 判别器的任务则恰恰相反，它的目标是区分真实数据和生成器生成的假数据。判别器通过学习训练数据集的特征，能够给出输入数据为真实的概率。判别器和生成器一样，也是一个深度神经网络。在训练过程中，判别器要不断调整自身参数，以提高对真实数据与假数据的判别能力。 GAN的核心思想是通过让生成器和判别器进行对抗式训练，使得生成器不断学习如何产生更加逼真的数据，而判别器则学习如何更准确地区分真假数据。在理想情况下，这种训练过程将会持续进行，直到生成器生成的数据与真实数据几乎无法区分。 GAN解决了一个非监督学习中的难题，即在没有标注数据的情况下如何学习数据的内在规律。GAN能够应用于图像生成、风格转换、数据增强等多种场景。然而，GAN也存在一些固有的问题和挑战，比如训练的不稳定性、模式崩溃（mode collapse）等问题。 在低维数据情况下，可以使用简单的概率模型，比如高斯分布来拟合数据分布。但在高维数据情况下，如图像数据，事情会变得更加复杂。图像数据的复杂性要求生成器和判别器必须能够处理复杂的数据结构和高度的特征相关性。 生成式对抗网络在实际应用中还包括多种变体和改进版本，例如深度信念网络（DBN）和受限玻尔兹曼机（RBM）。这些模型通常会使用更加复杂的概率图模型来表示数据的生成过程。 在GAN的损失函数方面，通常使用交叉熵损失。对于判别器，损失函数是判别器正确区分真伪样本的能力的度量；而对于生成器，损失函数是判别器误判生成样本为真实样本的概率。 GAN的训练过程类似于零和博弈，生成器和判别器之间的竞争导致了一种动态平衡状态。当判别器对生成器的输出进行更准确的分类时，生成器需要进一步改进以提高欺骗判别器的能力。反之亦然。整个过程是动态且迭代的。 在GAN训练过程中存在两大问题，一是梯度消失问题，二是优化目标的荒谬性和梯度不稳定问题。这些问题导致GAN训练的难度增加，特别是对于生成器来说，往往会导致模式崩溃的问题。模式崩溃是指生成器生成的数据变得过于相似，失去了多样性。 GAN是一种极具潜力的机器学习模型，尽管存在一些挑战和问题，但其在图像生成、风格转换和数据增强等领域的应用前景十分广阔。

图像识别技术是人工智能领域的一项重要技术，它让计算机系统能够理解并解析图像中的内容，从而模拟人类的视觉系统。图像识别技术的发展得益于深度学习算法的突破和计算能力的提升，目前已经在自动驾驶、医疗诊断、安防监控、工业检测等众多领域得到广泛应用。随着技术的进步，图像识别的市场规模也在不断扩大，2023年已经达到390亿美元，预计到2030年将突破950亿美元。 图像识别技术的历史可以追溯到20世纪60年代，当时研究者开始建立模式识别理论，提出基本的图像分析方法和数学模型。到了80年代，传统机器视觉算法取得显著发展，如边缘检测和特征提取等基础算法被提出并完善，计算机开始具备分析简单图像的能力。进入21世纪，特别是2012年AlexNet在ImageNet比赛中的突破性成果，深度学习开始在图像识别领域占据主导地位，大大提升了识别准确性。2015-2020年间，随着ResNet、EfficientNet等创新网络架构的提出，图像识别性能不断提高。到了2023年，图像识别进入多模态时代，多模态融合与自监督学习成为研究热点。 图像识别的应用领域非常广泛。在安防监控领域，人脸识别技术准确率已经达到99.7%，能快速识别特定人物，而且能自动检测异常行为，提前预警潜在安全威胁。在医疗诊断方面，图像识别技术使癌症检测准确率提高30%，尤其是在早期诊断方面表现突出。在工业检测中，图像识别系统的缺陷检出率已提升至99.5%，大大提升了生产效率和产品品质。自动驾驶领域，汽车依靠图像识别技术实现对道路环境的实时感知，准确识别交通标志、行人和其他车辆，为安全驾驶提供保障。零售分析中，智能零售系统利用图像识别技术进行商品识别和库存管理，提升了库存盘点效率，并结合客流分析和购物行为识别，帮助零售商优化商品布局和促销策略。 图像识别技术的学习内容涵盖从基础理论到实际应用的多个方面。课程首先对数字图像的基础概念进行讲解，包括数字图像的本质、颜色空间理论、图像采集与形成过程、图像质量评价方法和人类视觉系统的工作原理。这些内容为图像识别技术的学习奠定了扎实的理论基础。随后，课程会深入介绍图像处理的基本原理、特征提取方法和识别算法，包括高层次语义理解、特征与模式、对象关系与结构、处理与转换、图像增强与变换等方面。通过学习，学员将掌握图像识别技术框架与发展趋势，能夜分析实际应用场景中的图像识别需求，并设计相应的解决方案。 本课程适合计算机视觉初学者、人工智能研究者以及希望将图像识别技术应用于实际项目的工程师和开发人员。通过本课程的学习，学员将理解图像识别的基本原理与应用，并建立计算机视觉的系统认知体系。同时，通过理论与实践相结合的学习方法，培养分析和解决实际问题的能力。最终，学员将能够掌握图像识别技术框架与发展趋势，具备分析实际应用场景中图像识别需求并设计相应解决方案的能力。

摘 要 二十一世纪我们的社会进入了信息时代，信息管理系统的建立，大大提高了人们信息化水平。传统的管理方式对时间、地点的限制太多，而在线管理系统刚好能满足这些需求，在线管理系统突破了传统管理方式的局限性。于是本文针对这一需求设计并实现了一个基于springboot高校本科生学习成长记录系统，为了简捷并有效的解决学习各方面的问题。 本文讲述了高校本科生学习成长记录系统。结合电子管理系统的特点，分析了高校本科生学习成长记录系统的背景，给出了高校本科生学习成长记录系统实现的设计方案。 本论文主要完成不同用户的权限划分，不同用户具有不同权限的操作功能，在用户模块，主要有用户进行注册和登录，用户可以查看活动信息、干部信息、奖惩信息、奖学金评定等，还能修改个人信息等；管理员模块，管理员可以对用户信息、活动信息、干部信息、奖惩信息、奖学金评定、出勤信息、成绩信息等进行相应的操作。 关键词：高校本科生学习成长记录系统；springboot框架 ；

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做虚拟资源必备，拿来搭建网盘目录，供客户搜索 ‌首先你要有域名和服务器 ‌升级服务器MySQL至最新，php7.4 在域名商处‌添加域名解析到服务器 ‌在服务器安装宝塔面板 ‌在服务器放行安全组（3306） ‌注册百度网盘开发者账号， ‌登陆管理控制台，并创建一个工程 ‌在记事本中记录API Key和Secret Key数值并保存 ‌点击管理控制台左边菜单-安全设置：Implicit Grant授权方式选择启用，填写根域名绑定（第二步解析的域名）以及应用服务器IP地址（就是服务器的地址，宝塔面板左上角） ‌在宝塔面板建立FTP，数据库，导入数据库，并且设置数据库访问权限为所有人 ‌上传并解压源码文件到网站根目录 ‌宝塔面板-网站-设置-网站目录，更改网站目录，运行目录为public，配置网站伪静态为thinkphp ‌此时必须更改源码数据 ‌更改.env数据，替换为自己的服务器地址，数据库名，数据库用户名，密码 ‌除了.

基于Vue.js和SpringBoot的图书馆管理系统是一个功能全面、易于使用的系统，它分为管理后台和用户网页端，为管理员和普通用户提供了不同的角色权限。系统的主要模块包括图书分类模块，允许管理员对图书进行分类管理；图书信息模块，用于展示图书的详细信息，包括书名、作者、出版社等；图书借阅模块，用户可以在此模块中搜索并借阅图书；图书归还模块，用户在借阅期限结束后可以归还图书；以及缴纳罚金模块，用于处理逾期归还图书的罚金问题。整个系统设计简洁，操作方便，能够满足图书馆的日常管理需求。 录屏：https://www.bilibili.com/video/BV1AN4y1i7zo 教程：https://space.bilibili.com/417412814/channel/collectiondetail?sid=2242844

标题中的“springboot课程评价系统（源码+数据库）211004”表明这是一个基于Spring Boot技术构建的课程评价系统，包含了源代码和配套的数据库设计。这个系统允许学生对所学的课程进行评价，包括评分和评论，提高了教学反馈的效率。 描述中提到了几个关键点： 1. **数据库存储**：系统使用数据库来存储数据，而非传统的线下制表方式。这具有明显的优势，如容量大、易备份、易检索和易维护。数据库可能采用的关系型数据库，如MySQL或PostgreSQL，能够有效地存储和管理大量评价信息。 2. **节约成本**：通过自动化存储和处理数据，该系统减少了人力成本，同时快速的存储过程也节省了时间，提高了工作效率。 3. **学生评价功能**：学生可以对课程进行评分和评论。这反映了系统具有用户友好的界面和交互设计，支持用户生成内容（UGC），为教学改进提供了直接的反馈。 4. **技术栈**：标签中的"java vue redis idea mybatis"揭示了系统开发所使用的技术： - **Java**：后端编程语言，Spring Boot框架基于Java，提供了快速开发服务端应用的能力。 - **Vue**：前端JavaScript框架，用于构建用户界面，提供动态交互体验。 - **Redis**：内存数据结构存储系统，常作为缓存或消息队列使用，提高系统性能和响应速度。 - **IDEA**：IntelliJ IDEA，是Java开发的集成开发环境，提供了高效的编码和调试支持。 - **MyBatis**：持久层框架，简化了Java与数据库之间的交互，使数据操作更为便捷。 从压缩包子文件的文件名称“CS85220_20220322094712”来看，这可能是课程编号或者项目代号，结合日期和时间戳，可能是该项目的一个版本标识或创建/更新时间。 这个系统集成了现代Web开发中的多种技术，实现了教学评价的数字化。通过Java Spring Boot后端处理业务逻辑，Vue前端提供交互界面，MyBatis作为数据库访问层，Redis用于提升数据处理速度。学生可以在系统中方便地对课程进行评价，而这些评价数据被有效地存储和管理，为教学质量和教学方法的持续改进提供了依据。这样的系统对于教育机构来说，既提升了服务质量，又降低了运营成本。

pgAdmin是PostgreSQL的官方管理和开发工具，它以图形化界面支持大多数PostgreSQL服务器版本的管理功能。用户可以通过pgAdmin创建数据库、管理表、执行SQL查询、查看数据库服务器的状态等等。安装pgAdmin是数据库管理员和开发者在Windows平台上进行PostgreSQL数据库管理操作的常见选择之一。 从提供的压缩包文件列表中可以看出，该安装包包含了一个可执行文件pgadmin4-8.11-x64.exe，这意味着安装包适用于64位的Windows操作系统。文件名中的"8.11"很可能是pgAdmin的版本号，表示这是与PostgreSQL 8.11版本兼容的工具。安装教程的图片文件“有问题点我！安装教程！.png”可能是为用户在安装过程中遇到问题时提供帮助的可视化指南，图片文件的出现表明了制作者考虑到了用户安装过程中可能遇到的困难，并提供了图文并茂的解决方案。 由于文件名称中未提及PostgreSQL的版本号，我们可以推测这个pgAdmin安装包可能与多个版本的PostgreSQL数据库软件兼容。通常来说，数据库客户端工具会在新版本发布时同步更新，以支持数据库软件的新特性和性能优化。因此，用户在安装之前需要确认自己的PostgreSQL数据库服务器版本，以确保兼容性。 在安装pgAdmin之前，用户通常需要从官方网站下载安装包。下载完成后，双击.exe文件启动安装向导。根据向导的指示完成安装过程，包括选择安装路径、配置环境变量等步骤。安装完成后，通常还需要配置pgAdmin以连接到PostgreSQL数据库服务器。用户需要输入数据库的主机地址、端口号、用户名和密码等信息，以便客户端能够成功连接到数据库服务器并执行后续操作。 对于安装过程中可能出现的问题，用户可以参考提供的“有问题点我！安装教程！.png”文件。如果教程不能解决问题，用户还可以在官方论坛、社区或者技术支持渠道寻求帮助。安装完成并且连接配置无误后，用户便可以开始使用pgAdmin进行数据库的管理工作了。无论是数据查询、报表生成还是数据库对象的操作，pgAdmin都能提供强大的工具和直观的操作界面，极大地提高工作效率。 对于数据库管理员和开发者来说，熟练使用pgAdmin是非常重要的。它不仅可以帮助用户高效地管理数据库，还能在出现问题时快速定位并解决问题。而且，随着版本的迭代更新，pgAdmin也不断增强自身的功能和用户体验，这对于提升数据库操作的便捷性和安全性是非常有益的。 pgAdmin数据库客户端连接安装包是数据库专业人士在Windows环境下管理和操作PostgreSQL数据库的重要工具。它简化了数据库管理的复杂性，提供了友好的界面和强大的功能，极大地提升了工作效率。而用户在使用过程中如果遇到任何困难，可以借助安装教程图片进行问题的解决，确保安装和连接过程的顺利进行。

数据库连接工具是IT行业中至关重要的软件，主要用于与各种类型的数据库进行交互。在标题"数据库连接工具"中，我们可以理解这是指一种能够建立和管理数据库连接的软件应用。这些工具允许用户执行SQL查询、管理数据库对象、导入/导出数据以及进行其他数据库维护任务。在描述中提到的"可以连接postgres mysql sqlserver db2等常见数据库"，这进一步明确了这种工具的兼容性，它支持多种主流的关系型数据库管理系统（RDBMS），包括PostgreSQL、MySQL、Microsoft SQL Server和IBM DB2。 PostgreSQL是一种开源的对象关系型数据库系统，以其强大的功能和高度的稳定性而闻名。它支持多种数据类型，包括JSON和XML，以及复杂的数据分析功能。MySQL是另一款流行的开源RDBMS，特别适合web应用程序，因为它速度快且易于使用。Microsoft SQL Server是微软开发的企业级数据库系统，广泛应用于Windows环境，提供高级安全性和可扩展性。IBM DB2则是一款企业级数据库解决方案，尤其在金融和电信行业有着广泛应用，因其对大数据处理和事务处理能力的强大支持而受到赞誉。 Navicat Premium是这样一款多合一的数据库连接工具，它提供了图形化的用户界面，让用户可以方便地在不同的数据库之间进行数据管理和操作。这款工具支持多种数据库类型，包括上述的PostgreSQL、MySQL、SQL Server和DB2，以及Oracle、SQLite、MongoDB等。Navicat的功能包括： 1. **数据可视化**：通过图表和图形展示数据，帮助用户更好地理解和分析数据。 2. **数据库设计**：创建和编辑数据库结构，包括表、视图、存储过程等。 3. **数据同步**：比较并同步不同数据库之间的结构或数据，确保数据一致性。 4. **数据导入/导出**：将数据从不同格式导入数据库，或者将数据库中的数据导出为各种文件格式。 5. **SQL编写和调试**：提供智能代码补全、语法高亮和错误检查功能，简化SQL编写和调试。 6. **备份和计划**：设置定时备份任务，确保数据的安全性。 7. **数据传输**：在不同的数据库间移动数据，支持批量操作。 8. **数据同步和模型**：用于跨数据库的结构同步，以及数据库设计的实体关系模型。 Navicat Premium的跨平台支持也是其一大优点，可以在Windows、macOS和Linux上运行，满足不同操作系统用户的需求。数据库连接工具如Navicat Premium是数据库管理员、开发人员和数据分析人员日常工作中不可或缺的利器，它们极大地提高了工作效率，简化了数据库管理工作。