积分管理系统java源码 一、项目体系结构设计 1. 系统架构 业务数据库：采用MongoDB作为数据库 离线推荐部分 离线统计部分：采用 Spark Core + Spark SQL 实现对数据的统计处理 离线统计部分：采用 Spark Core + Spark MLlib 利用 ALS算法实现电影推荐 2. 项目数据流程 1. 系统初始化部分 通过 Spark SQL 将系统初始化数据加载到 MongoDB 中。 2. 离线推荐部分 离线统计：从MongoDB 中加载数据，将电影平均评分统计、电影评分个数统计、最近电影评分个数统计三个统计算法进行运行实现，并将计算结果回写到 MongoDB 中； 离线推荐：从MongoDB 中加载数据，通过 ALS 算法分别将【用 户推荐结果矩阵】、【影片相似度矩阵】回写到MongoDB 中； 3. 数据模型 Movie：电影数据表 Rating：用户评分表 User：用户表 二、基本环境搭建 项目主体用 Scala 编写，采用 IDEA 2020.1 作为开发环境进行项目编写，采用 maven 作为项目构建和管理工具。 1. 新建项目结构 新建普

Matlab R2012b代码这些文件包含训练和测试连续条件神经场（CCNF）和连续条件随机场（CCRF）所需的库。 该项目已在Matlab R2012b和R2013a上进行了测试（不能保证与其他版本兼容）。 一些实验依赖于您机器上mex编译的liblinear（）和libsvm（）的可用性。 ---------------版权信息--------------------------------- ------ 版权可以在Copyright.txt中找到 ---------------代码布局--------------------------------- ---------------- ./CCNF-CCNF的训练和推理库./CCRF-CCRF的训练和推理库 ./music_emotion-音乐预测实验结果中的情绪//-运行实验的结果，比较了CCNF，CCRF，神经网络（无边缘的CCNF）和SVR模型的使用 ./patch_experts-用于补丁专家培训的训练代码（用于面部标志检测），可以在中找到使用这些补丁的标志检测器。 ccnf_training /-培训CCNF补丁专家（

【PDCare: MATLAB步态检测代码详解】 步态检测是一种生物特征识别技术，通过分析个体行走时的特征来辨识或验证身份。在医疗、安全监控和人机交互等领域有着广泛的应用。PDCare是一个基于MATLAB实现的步态检测系统，其开源特性使得研究者和开发者可以深入理解并拓展相关算法。 1. **MATLAB环境** MATLAB（矩阵实验室）是MathWorks公司开发的一种编程环境，特别适合于数值计算、符号计算、数据分析以及图像处理等任务。在PDCare项目中，MATLAB被用来处理和分析步态数据，实现步态检测功能。 2. **步态检测基础** 步态检测通常包括步态序列获取、预处理、特征提取和模式匹配四个主要步骤。PDCare系统可能涵盖了这些环节，例如： - **序列获取**：可能使用摄像头或其他传感器捕捉行走者的连续视频或图像序列。 - **预处理**：包括灰度化、去噪、平滑处理等，提高后续处理的准确性。 - **特征提取**：可能包含步长、步宽、周期时间、关节角度变化等关键参数。 - **模式匹配**：使用模板匹配或机器学习方法将提取的特征与已知步态模型进行比较，以识别个体。 3. **PDCare-master项目结构** 在PDCare-master这个压缩包中，包含了项目的源代码、数据集、文档和其他资源。通常，源代码会分为不同的函数或类，分别对应系统的不同模块。例如，可能会有用于数据读取的函数、特征提取的脚本、训练和测试模型的程序等。 4. **系统开源的优势** - **可扩展性**：开源意味着用户可以根据需求修改和扩展代码，增加新的功能或优化现有算法。 - **学习资源**：提供了一个学习步态检测算法的实际案例，帮助初学者理解和实践。 - **协作与贡献**：开发者可以互相分享经验，共同改进项目，推动技术发展。 5. **应用场景** PDCare系统可能适用于多种场景，如老年人健康监测（判断步态异常可能的疾病）、智能家居安全（识别家庭成员）、智能安防（监控区域内的人员识别）等。 6. **挑战与未来方向** 尽管PDCare提供了基础的步态检测功能，但在实际应用中仍面临一些挑战，如光照变化、遮挡、多人同时行走等问题。未来的研究可能涉及深度学习技术的引入，提高识别的准确性和鲁棒性。 通过深入研究和理解PDCare的源代码，开发者不仅可以掌握步态检测的基本流程，还能了解到MATLAB在生物特征识别中的应用，为相关领域的研究和创新打下坚实基础。

微信支付完整源码Java 条纹支付演示 此演示展示了一个示例电子商务商店，该商店使用 、 for 和 来说明如何在网络上接受卡付款和其他付款方式。 如果您运行的是兼容的浏览器，此演示还展示了 、 、 和 的无缝支付体验。 您可以在 上看到此演示应用程序在测试模式下运行。 :warning: 现在是 3D Secure 身份验证的推荐集成路径。 它让您受益于欧洲的监管并帮助您做好准备。 如果您今天在 PaymentIntents 上集成 3D Secure，我们将无缝地将您过渡到曾经支持的状态 — 无需对您的集成进行任何更改。 作为参考，您可以在 上找到使用 Sources API for 3D Secure 的先前集成。 概述 该演示提供了一个与 Web 上的 Stripe 集成的多合一示例： 特征 :sparkles: 用于卡支付的漂亮 UI 组件。 该演示使用预构建的 Stripe 组件定制以适应应用程序设计，包括提供实时验证、格式设置和自动填充的组件。 :credit_card: 使用 Payment Request、Apple Pay、Google Pay 和 Microsoft Pay 进行卡支付。 该应用程序使用新的 . :globe_showing_Europe-Africa:

DFT的matlab源代码Ligpy-Cantera 木质素热解的动力学模型（ligpy-cantera） 威斯康星州直接顶石项目 由于缺乏详细的动力学模型，通过木质纤维素原料的热化学转化进行生物量增值受到限制。 除了增加对机械的理解外，还需要更详细的模型来优化用于生产燃料和化学品的工业生物质热解Craft.io。 为此，我们开发了涉及约100种和400个React的木质素热解动力学模型，该模型能够预测木质素热解过程中分子和官能团的时间演变。 该模型提供的信息超出了常规热解模型总产量的范围，而无需进行任何拟合，从而可以覆盖更广泛的原料和React条件。 在缓慢的热解实验中观察到了很好的一致性，使用超过200万次模拟进行的详尽的全局敏感性分析揭示了对模型预测差异最大的React（可以使用敏感性分析结果和可视化软件包）。 可以进行快速热解的模型预测，但是，最近开发的用于动力学控制的生物质快速热解的实验技术尚未应用于木质素。 这项工作是对ligpy原始工作的持续发展。 ligpy是为解决动力学模型而开发的软件包，我们在我们的2016 IECR论文中对此进行了描述， 。 请阅读文档以获取有关使

斯坦纳问题的matlab代码

DFT的matlab源代码音频信号处理 Coursera上音乐应用程序的音频信号处理分配 注意：这是出于个人学习目的。 第一周 编程作业： 第二周 编程作业： 第三周 编程作业： 第四周 编程作业： 第五周 编程作业： 第六周 编程作业： 第七周 同行评分作业： 第八周 同行评分作业： 第9周 同行评分作业：

matlab阻抗控制代码全身控制器 用于类人机器人的Matlab / Simulink全身控制器的集合。 依存关系 该存储库取决于以下软件/存储库： ，至少是R2014a版本（默认： R2017b ） ，至少是7.8版 并访问iCub模型。 （可选，用于和设备）。 注意：建议使用（）安装whole-body-controllers及其大多数依赖项（即codyco-modules ， icub-gazebo ， icub-gazebo-wholebody gazebo-yarp-plugins ， gazebo-yarp-plugins和WB-Toolbox及其依赖项）。启用ROBOTOLOGY_USES_GAZEBO ， ROBOTOLOGY_ENABLE_DYNAMICS ， ROBOTOLOGY_USES_MATLAB选项）。 安装及使用 将.bashrc文件中的环境变量YARP_ROBOT_NAME设置为要控制的机器人的名称。 支持的机械手名称列表： 机器人名称 关联的URDF模型 iCubGenova02 iCubGenova04 iCubGazeboV2_5 icubGaze

EFR Connect移动应用程序 这是EFR Connect移动应用程序的源代码。 概述 Silicon Labs EFR Connect应用程序利用手机/平板电脑上的蓝牙适配器来扫描，连接BLE设备并与之交互。 该应用程序分为两个主要功能区域，演示和开发视图。 演示视图列出了许多演示，这些演示旨在快速测试Silicon Labs蓝牙SDK中的一些示例应用程序。 当前支持的演示为： 健康温度计演示：从Bluetooth SDK连接到运行soc-thermometer示例应用程序的EFR32 / BGM设备，并在WSTK主板上显示从SI7021传感器读取的温度。 Connected Lighting DMP演示：利用DMP示例应用程序从移动应用程序和协议特定的交换节点（Zigbee，专有）控制DMP灯光节点，同时保持所有设备的灯光状态同步。 Range Test演示：允许在一对S

matlab如何敲代码用于MATLAB（R）的HMD校准工具箱 对于使用这种HMD的任何AR应用来说，用用户的眼睛正确看透的头戴式光学显示器（OST-HMD）的空间配准是必不可少的问题。 该工具箱旨在提供OST-HMD校准的核心功能，包括基于眼睛定位的方法和直接线性变换，并共享我们用于实验的评估方案。 如何使用它： 要求：MATLAB（带有统计工具箱） 在您的Matlab控制台上该仓库的根目录下，只需键入， >> main 然后您将看到一些校准结果，如下所示： 如果要使用此工具箱的核心功能进行自己的校准，请查阅以下功能文件： >> % Functions that give you 3x4 projection matrix >> >> % Eye position-based calibration (Full/Recycle Setups) >> % for Interaction-free Display CAlibration (INDICA) method. >> P = INDICA_Full (R_WS, R_WT, t_WT, t_ET, t_WS, ax, ay, w