于基vc++的图像处理系统设计与实现-学位论文.doc

随着计算机技术的发展以及计算机网络的逐渐普及，英特网成为人们查找信息的重要场所。二十一世纪是信息的时代，所以信息的交换和信息流通显　的特别重要。因此、图书馆使用计算机来管理成为必然。

本项目主要实现SSM开发框架实现在线考试管理系统，采用前后端分离的方式开发实现，基于接口实现前后端开发对接，后端服务系统主要实现的管理功能有：试题管理、试卷管理、考试管理、用户管理、数据字典管理、系统设置管理。前端用户服务实现的功能有：试题练习、在线考试、会员中心、统计知识掌握情况、统计分析各种考试数据等功能。整体功能比较强大，也比较完整。 根据前面的各项设计分析，按照系统开发的基本理念对系统进行分解，从模块上主要可分为用户模块和管理员模块。 用户模块只要是让普通用户使用，包括题库及试卷管理，成绩查询等功能，管理员模块只要是让管理员使用，包括学生信息管理、教师信息管理、试卷管理等功能，可以对数据进行添加、删除、修改及查询等操作。 系统总体功能结构图如下图所示。 根据前面的各项设计分析，按照系统开发的基本理念对系统进行分解，从模块上主要可分为用户模块和管理员模块。 用户模块只要是让普通用户使用，包括题库及试卷管理，成绩查询等功能，管理员模块只要是让管理员使用，包括学生信息管理、教师信息管理、试卷管理等功能，可以对数据进行添加、删除、修改及查询等操作。

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在这个计算机快速发展的世界里，计算机为信息处理提供了物美价廉的手段，对于推动我国管理信息处理现代化起到了重要作用。 工资管理是一项琐碎、复杂而又十分细致的工作，工资计算、发放、核算的工作量很大，一般不允许出错，如果实行手工操作，每月发放工资须手工填制大量的表格，这就会耗费工作人员大量的时间和精力，计算机进行工资发放工作，不仅能够保证工资核算准确无误、快速输出，而且还可以利用计算机对有关工资的各种信息进行统计，既方便又快捷地完成员工工资的发放。 课程设计过程中根据设计中的需求与对工资管理系统采用了模块化的设计思想，在 Windows XP 操作系统环境下，采用 myeclipse7 作为开发工具，主要连接 Access 数据库来实现公司的工资管理系统的主要功能。在设计过程中，我们首先小组首先对整体的思路进行分析，然后进行分工。对数据库和类进行设计，实现了工资管理系统的功能。其功能主要包括公司用户管理、人员管理、部门管理、工资管理等功能。

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基于AES的文件加密系统设计与实现

摘要： 随着人工智能技术的快速发展，图像分类作为其中一个研究方向受到越来越多的关注。在本文中，我们设计和实现了一个基于神经网络的图像分类系统。该系统使用卷积神经网络（CNN）来提取图像的特征，并使用softmax分类器来分类图像。我们还使用了Python语言和Tensorflow框架来实现整个系统。最后，我们通过对标准数据集的测试，证明了我们系统的有效性和可行性。 关键词：图像分类；神经网络；卷积神经网络；softmax分类器；Tensorflow 第一章：绪论 1.1 研究背景和意义 随着社会的不断进步和科技的不断发展，图像应用已经成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。例如，在医学领域，医生需要使用X光片来进行疾病检测；在交通领域，交通部门需要使用监控摄像头来监控道路和车辆；在娱乐领域，人们需要使用相机和手机来记录和分享美好瞬间。 然而，随着图像数据的不断增加，人们需要更高效和准确地对这些数据进行分类和处理。因此，图像分类技术作为机器学习和人工智能的一个重要研究方向，受到了越来越多的关注。 1.2 研究内容和目的 本文主要研究基于神经网络的图像分类系统。我们旨在设计

目录 2 摘要 3 关键词 3 第一章 绪论 3 1.1 研究背景 3 1.2 研究目的 5 1.3 研究意义 6 1.4 国内外研究现状 7 1.5 研究内容 8 1.6 研究方法 11 1.7 论文结构 12 第二章 微信小程序开发技术 15 2.1 微信小程序介绍 15 2.2 微信小程序开发环境搭建 16 2.3 微信小程序开发工具 18 2.4 微信小程序开发语言 19 2.5 微信小程序开发流程 20 第三章 图书馆管理系统需求分析 23 3.1 系统需求分析 23 3.2 功能需求分析 26 3.3 性能需求分析 27 3.4 安全需求分析 28 第四章 图书馆管理系统设计 30 4.1 系统总体设计 30 4.2 系统模块设计 32 4.3 数据库设计 35 4.4 界面设计 38 第五章 图书馆管理系统实现 41 5.1 系统实现环境 41 5.2 系统实现步骤 43 5.3 系统实现效果 44 第六章 总结与展望 46 6.1 研究总结 46 6.2 研究不足 47 6.3 研究展望 49 参考文献 50

基于深度学习与词嵌入的情感分析系统设计与实现【毕业设计源码+答辩PPT+论文】 1、研究目的 针对文本进行句子和段落级的情感倾向性分析，利用算法来判断句子的情感色彩。研究的目标在于提高情感分析算法的准确性，不断学习，不断提高和优化算法。在实际数据集上的进行模型训练与调优，并对模型进行简单的封装和部署。 2、研究方法 主要使用基于深度学习的方法，数据集采用论文常用的 IMDB 数据集，旨在提高最终设计模型的准确性。本文尝试吸收其他深度学习模型优点，自己设计了 7 个深度学习模型。本文主要创新点在于，利用模型集成融合里的堆叠法的思想，实现了 3 个树形的传统机器学习算法与 7个深度学习模型的集成。 3、研究结论 在第一个IMDB数据集上经过AUC评分，计算重合的面积， 可以达到95.97%分，排名能达到前15%。 在第二个twitter数据集上经过F1 Score的评分方法，得到了 0.7131280389的分数，排名196/614，30%左右。