系统介绍 对于高校学生选课系统来说，针对的用户一般为学生，所以根据用户的需求，要求高校学生选课系统界面设计美观大方、操作简捷灵活，同时在该系统中用户要求必须实现课程信息的具体管理，学生查看历史选课情况，学生注册和选课，已选课学生信息的统计功能。 操作注意事项 本系统的后台用户名为：mr，密码为：mrsoft

开发语言：Java 框架：ssm JDK版本：JDK1.8 服务器：tomcat7 数据库：mysql 5.7（一定要5.7版本） 数据库工具：Navicat11 开发软件：eclipse/myeclipse/idea Maven包：Maven3.3.9 浏览器：谷歌浏览器 安卓框架：uniapp 安卓开发软件：HBuilder X 开发模式：混合开发 系统在生活中的应用十分广泛，无论是个人还是企业，在日常生活中都需要系统，不仅可以提高工作效率和质量，也可以提高数据准确性，以下是系统的好处： 1. 提高效率：系统可以自动化处理大量的数据和信息，从而减少了人工操作的时间和错误率，提高了工作效率和质量。 2. 降低成本：系统可以减少人力资源和物质资源的浪费，使企业在生产和管理上节约成本，提高企业效益。 3. 提高数据准确性：系统可以自动化管理和处理数据，减少了人工操作中的错误和遗漏，从而提高了数据的准确性和可靠性。 4. 增强决策支持：系统可以为企业提供大量的有用信息和数据分析，为企业决策提供支持和依据，提高了决策的准确性和科学性。 5.提高客户服务：系统为客户提供更快捷、更准确的服务。

开发语言：Java 框架：ssm JDK版本：JDK1.8 服务器：tomcat7 数据库：mysql 5.7（一定要5.7版本） 数据库工具：Navicat11 开发软件：eclipse/myeclipse/idea Maven包：Maven3.3.9 浏览器：谷歌浏览器 安卓框架：uniapp 安卓开发软件：HBuilder X 开发模式：混合开发 系统在生活中的应用十分广泛，无论是个人还是企业，在日常生活中都需要系统，不仅可以提高工作效率和质量，也可以提高数据准确性，以下是系统的好处： 1. 提高效率：系统可以自动化处理大量的数据和信息，从而减少了人工操作的时间和错误率，提高了工作效率和质量。 2. 降低成本：系统可以减少人力资源和物质资源的浪费，使企业在生产和管理上节约成本，提高企业效益。 3. 提高数据准确性：系统可以自动化管理和处理数据，减少了人工操作中的错误和遗漏，从而提高了数据的准确性和可靠性。 4. 增强决策支持：系统可以为企业提供大量的有用信息和数据分析，为企业决策提供支持和依据，提高了决策的准确性和科学性。 5.提高客户服务：系统为客户提供更快捷、更准确的服务。

基于RNN(循环神经网络)空中目标意图识别_kereas源码+数据集+程序说明及注释 程序为使用循环神经网络进行意图识别的程序 程序设计语言为Python 3.7.6；开发环境为Anaconda。循环神经网络模型由Python的keras 2.3.0库实现。 代码可以生成损失函数曲线，精确度曲线； 可自定义修改梯度下降方法，损失函数。

基于LSTM循环神经网络空中目标意图识别_kereas源码+数据集+程序说明 程序设计语言为Python 3.7.6；集成开发环境为Anaconda。循环神经网络模型由Python的keras 2.3.0库实现。 数据集为：SCENARIO_DATA_UTF8.zip getData()函数负责读取xml文件，并处理成数据序列及对应的标签序列。参数data_length决定了所读取序列的长度。 getDocumentList()函数用于辅助getData()函数进行数据读取。 modelLSTM()用于实现最基本的循环神经网络模型，只是神经元类型为基础的LSTM。

基于GRU循环神经网络空中目标意图识别_kereas源码+数据+程序说明.zip 程序为使用GRU循环神经网络进行意图识别的程序 程序设计语言为Python 3.7.6；开发环境为Anaconda。循环神经网络模型由Python的keras 2.3.0库实现。 数据集为：SCENARIO_DATA_UTF8.zip 代码可以生成损失函数曲线，精确度曲线； 可自定义修改梯度下降方法，损失函数。

基于改进GRU(添加注意力机制)循环神经网络空中目标意图识别_kereas源码+数据+程序说明.zip 程序设计语言为Python 3.7.6；集成开发环境为Anaconda。循环神经网络模型由Python的keras 2.3.0库实现。 数据集为：SCENARIO_DATA_UTF8.zip getData()函数负责读取xml文件，并处理成数据序列及对应的标签序列。参数data_length决定了所读取序列的长度。 getDocumentList()函数用于辅助getData()函数进行数据读取。 modelAttentionAfterGRU()用于实现在GRU层之后添加Attention层的模型。 modelAttentionBiLSTM()用于实现在双向GRU层之后添加Attention层的模型。 全局变量INPUT_DIM表示输入特征的维度；TIME_STEPS = 500 表示输入到神经网络层序列的长度。 主函数中给出了一个示例：读取数据，划分训练集和测试集，多次训练神经网络模型进行交叉验证，计算加权错误率Weighted Error Rate和训练模型所用时间， 最后将

基于LSTM的故障诊断-python程序说明及源代码.zip

矩阵分析大作业程序+说明

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