品牌網(wǎng)站設(shè)計(jì)案例,網(wǎng)站后臺文檔,廣州免費(fèi)網(wǎng)站建設(shè),網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)及網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)文檔目錄具體實(shí)現(xiàn)截圖項(xiàng)目介紹論文大綱核心代碼部分展示可定制開發(fā)之亮點(diǎn)部門介紹結(jié)論源碼獲取詳細(xì)視頻演示 #xff1a;文章底部獲取博主聯(lián)系方式#xff01;同行可合作具體實(shí)現(xiàn)截圖 本系統(tǒng)#xff08;程序源碼數(shù)據(jù)庫調(diào)試部署講解#xff09;同時還支持Python(flask,django)、…目錄具體實(shí)現(xiàn)截圖項(xiàng)目介紹論文大綱核心代碼部分展示可定制開發(fā)之亮點(diǎn)部門介紹結(jié)論源碼獲取詳細(xì)視頻演示 文章底部獲取博主聯(lián)系方式同行可合作具體實(shí)現(xiàn)截圖本系統(tǒng)程序源碼數(shù)據(jù)庫調(diào)試部署講解同時還支持Python(flask,django)、PHP(ThinkPHP、Laravel)Node.js、java(Spring Boot、SSM、Springcloud) 帶文檔1萬字以上 有源碼 程序 和表結(jié)構(gòu)sql文檔,springboot支部智慧黨建綜合信息分析及可視化系統(tǒng)_jzc6tbww項(xiàng)目介紹后端語言框架支持1 java(SSM/springboot/Springcloud)-idea/eclipse2.Nodejs(Express/koa)Vue.js -vscode3.python(django/flask)–pycharm/vscode4.php(Thinkphp-Laravel)-hbuilderx數(shù)據(jù)庫工具Navicat/SQLyog等都可以前端開發(fā)框架:vue.js數(shù)據(jù)庫 mysql 版本不限調(diào)用攝像頭拍照調(diào)用攝像頭拍照的功能是現(xiàn)代設(shè)備和應(yīng)用程序中非常常見的一項(xiàng)特性它允許用戶直接通過設(shè)備上的攝像頭捕捉圖像。這項(xiàng)功能廣泛應(yīng)用于智能手機(jī)、筆記本電腦以及網(wǎng)頁應(yīng)用中為用戶提供了便捷、即時的拍照體驗(yàn)。開發(fā)工具IntelliJ IDEAVScodepycharmHbuilderx;數(shù)據(jù)庫管理軟件Navicat/SQLyog前端頁面數(shù)據(jù)處理傳輸以及頁面展示使用Vue技術(shù)采用B/S架構(gòu)PHP是英文超文本預(yù)處理語言Hypertext Preprocessor的縮寫。PHP 是一種 HTML 內(nèi)嵌式的語言是一種在服務(wù)器端執(zhí)行的嵌入HTML文檔的腳本語言語言的風(fēng)格有類似于C語言被廣泛地運(yùn)用flaskFlask 是一個輕量級的 Web 框架使用 Python 語言編寫較其他同類型框架更為靈活、輕便且容易上手小型團(tuán)隊(duì)在短時間內(nèi)就可以完成功能豐富的中小型網(wǎng)站或 Web 服務(wù)的實(shí)現(xiàn)。djangoDjango用Python編寫屬于開源Web應(yīng)用程序框架。采用模型M、視圖V和模板t的框架模式。該框架以比利時吉普賽爵士吉他手詹戈·萊因哈特命名。該架構(gòu)的主要組件如下SpringBoot整合了業(yè)界上的開源框架hadoop集群技術(shù)Hadoop是一個分布式系統(tǒng)的基礎(chǔ)框架用戶可以在不了解分布式底層細(xì)節(jié)的情況下開發(fā)分布式程序。充分利用集群的威力進(jìn)行高速運(yùn)算和存儲。Hadoop的框架最核心的設(shè)計(jì)就是HDFS和MapReduce。Hadoop實(shí)現(xiàn)了一個分布式文件系統(tǒng)簡稱HDFS。HDFS有高容錯性的特點(diǎn)并且設(shè)計(jì)用來部署在低廉的硬件上而且它提供高吞吐量來訪問應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)適合那些有著超大數(shù)據(jù)集的應(yīng)用程序。HDFS放寬了POSIX的要求可以以流的形式訪問文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。同時Hadoop有著高可靠性、高拓展性、高效性、高容錯性的特點(diǎn)非常適合于此次題目的使用論文大綱第一章 引言1.1 研究背景與意義1.2 研究目的與目標(biāo)1.3 論文結(jié)構(gòu)概述第二章 系統(tǒng)需求分析與設(shè)計(jì)2.1 系統(tǒng)需求分析2.1.1 用戶需求分析2.1.2 功能需求分析2.1.3 性能需求分析2.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)2.2.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)2.2.2 功能模塊設(shè)計(jì)2.2.3 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)第三章 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)3.1 開發(fā)環(huán)境搭建3.2 前端實(shí)現(xiàn)3.2.1 頁面設(shè)計(jì)與布局3.2.2 交互邏輯實(shí)現(xiàn)3.3 后端實(shí)現(xiàn)3.4 數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)3.4.1 數(shù)據(jù)庫連接與操作3.4.2 數(shù)據(jù)存儲與查詢優(yōu)化第四章 系統(tǒng)測試4.1 測試環(huán)境搭建4.2 功能測試4.3 性能測試4.4 安全性測試第五章 系統(tǒng)評估與優(yōu)化5.1 系統(tǒng)評估5.1.1 用戶體驗(yàn)評估5.1.2 系統(tǒng)性能評估5.1.3 安全性評估第六章 結(jié)論與展望6.1 研究總結(jié)6.2 研究創(chuàng)新點(diǎn)6.3 未來研究方向核心代碼部分展示協(xié)同過濾算法是一種廣泛應(yīng)用于推薦系統(tǒng)的算法特別適合處理那些基于用戶行為和偏好來提供個性化推薦的場景/** * 協(xié)同過濾算法 */publicUserBasedCollaborativeFiltering(MapString,MapString,DoubleuserRatings){this.userRatingsuserRatings;this.itemUsersnewHashMap();this.userIndexnewHashMap();//輔助存儲每一個用戶的用戶索引index映射:user-indexthis.indexUsernewHashMap();//輔助存儲每一個索引index對應(yīng)的用戶映射:index-user// 構(gòu)建物品-用戶倒排表intkeyIndex0;for(Stringuser:userRatings.keySet()){MapString,DoubleratingsuserRatings.get(user);for(Stringitem:ratings.keySet()){if(!itemUsers.containsKey(item)){itemUsers.put(item,newArrayList());}itemUsers.get(item).add(user);}//用戶ID與稀疏矩陣建立對應(yīng)關(guān)系this.userIndex.put(user,keyIndex);this.indexUser.put(keyIndex,user);keyIndex;}intNuserRatings.size();this.sparseMatrixnewLong[N][N];//建立用戶稀疏矩陣用于用戶相似度計(jì)算【相似度矩陣】for(inti0;iN;i){for(intj0;jN;j)this.sparseMatrix[i][j](long)0;}for(Stringitem:itemUsers.keySet()){ListStringuserListitemUsers.get(item);for(Stringu1:userList){for(Stringu2:userList){if(u1.equals(u2)){continue;}this.sparseMatrix[this.userIndex.get(u1)][this.userIndex.get(u2)]1;}}}}publicdoublecalculateSimilarity(Stringuser1,Stringuser2){//計(jì)算用戶之間的相似度【余弦相似性】Integerid1this.userIndex.get(user1);Integerid2this.userIndex.get(user2);if(id1null||id2null)return0.0;returnthis.sparseMatrix[id1][id2]/Math.sqrt(userRatings.get(indexUser.get(id1)).size()*userRatings.get(indexUser.get(id2)).size());}publicListStringrecommendItems(StringtargetUser,intnumRecommendations){// 計(jì)算目標(biāo)用戶與其他用戶的相似度MapString,DoubleuserSimilaritiesnewHashMap();for(Stringuser:userRatings.keySet()){if(!user.equals(targetUser)){doublesimilaritycalculateSimilarity(targetUser,user);userSimilarities.put(user,similarity);}}// 根據(jù)相似度進(jìn)行排序ListMap.EntryString,DoublesortedSimilaritiesnewArrayList(userSimilarities.entrySet());sortedSimilarities.sort(Map.Entry.comparingByValue(Comparator.reverseOrder()));// 選擇相似度最高的K個用戶ListStringsimilarUsersnewArrayList();for(inti0;inumRecommendations;i){if(isortedSimilarities.size()){similarUsers.add(sortedSimilarities.get(i).getKey());}else{break;}}// 獲取相似用戶喜歡的物品并進(jìn)行推薦MapString,DoublerecommendationsnewHashMap();for(Stringuser:similarUsers){MapString,DoubleratingsuserRatings.get(user);for(Stringitem:ratings.keySet()){if(userRatings.get(targetUser)!null!userRatings.get(targetUser).containsKey(item)){recommendations.put(item,ratings.get(item));}}}可定制開發(fā)之亮點(diǎn)部門介紹1、基于物品協(xié)同過濾算法,ItemCF 是一種通過分析“商品與商品之間被共同購買的關(guān)系”來為用戶推薦商品的協(xié)同過濾算法具有穩(wěn)定、可解釋、不依賴商品內(nèi)容的優(yōu)點(diǎn)。是電商最常用的推薦策略之一。 ItemCF 判斷兩個商品是否相關(guān)的依據(jù)是是否被同一批用戶購買過以及購買的數(shù)量使用的相似度計(jì)算方式余弦相似度2、智能推薦 (收藏推薦) 隨機(jī)森林推薦算法:當(dāng)用戶收藏某個項(xiàng)目時系統(tǒng)會觸發(fā)“智能推薦”為用戶尋找同類型項(xiàng)目。同時“隨機(jī)森林算法”會綜合用戶的收藏、支付、點(diǎn)贊等多方面行為從上萬種特征中判斷用戶收藏背后的真實(shí)意圖對推薦結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化和重排。使用npm install -g cnpm 來安裝cnpm。執(zhí)行cnpm install來安裝依賴。在本地開發(fā)時npm run server啟動項(xiàng)目。通過訪問 來訪問用戶端系統(tǒng)。3、智能預(yù)警功能:項(xiàng)目可設(shè)置數(shù)值、日期到達(dá)臨界值會觸發(fā)彈框提醒 亮點(diǎn)描述1、達(dá)到觸發(fā)點(diǎn)的信息增加顏色標(biāo)識 2、同時增加文字觸發(fā)提醒設(shè)置提醒語有相同字段的數(shù)據(jù)會觸發(fā)彈框提醒例如設(shè)置狀態(tài)提醒特急/加急/一般 增加自定義提醒語如庫存不足請補(bǔ)貨4、視頻彈幕功能:視頻支持彈幕功能 亮點(diǎn)描述可對相關(guān)視頻進(jìn)行評論評論后會自動對評論信息上傳至相關(guān)視頻形成彈幕設(shè)計(jì)5、安全框架Spring Security JWT:Spring Security 負(fù)責(zé)認(rèn)證授權(quán)框架JWT 是輕量級的無狀態(tài)令牌。用戶登錄后服務(wù)器簽發(fā)包含用戶信息的JWT后續(xù)請求憑此令牌訪問受保護(hù)資源 簡單來描述就是 Spring Security JWT 就像給大樓安排“保安”和“一次性門禁卡”。 Spring Security 是核心保安系統(tǒng)負(fù)責(zé)整個應(yīng)用的安全管控比如檢查誰可以進(jìn)哪個房間。 JWT 則是一張加密的“一次性門票”上面記錄了用戶身份和權(quán)限。用戶登錄后獲得這張票后續(xù)每次請求都出示它系統(tǒng)驗(yàn)票通過就放行無需反復(fù)查數(shù)據(jù)庫高效又安全。 簡單說一個管安全規(guī)則一個管身份憑證組合起來為Web應(yīng)用打造可靠防護(hù)。6、二維碼三端:可以生成一個二維碼的圖片用手機(jī)掃一掃可以查看二維碼里面的信息。此信息只能使用查看可以登錄進(jìn)去操作就是類似于真機(jī)調(diào)試7、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)協(xié)同過濾NCF 隨機(jī)森林推薦算法:兩個算法疊加進(jìn)行推薦使推薦算法更有個性需要推薦的都可以使用此功能作為最新的亮點(diǎn)8、AI續(xù)寫、AI優(yōu)化、AI校對、AI翻譯:新增AI接口編輯器接入AI可以實(shí)現(xiàn)AI續(xù)寫、AI優(yōu)化、AI校對、AI翻譯可以幫你實(shí)現(xiàn)自動化ai幫你完成文檔9、手機(jī)驗(yàn)證碼登錄:咱們這個“手機(jī)號驗(yàn)證碼登錄”主打就是一個又快又安全您再也不用費(fèi)心記那些復(fù)雜的密碼了。登錄時就兩步1、填手機(jī)號2、收短信驗(yàn)證碼并輸入完事兒秒速登進(jìn)去特別省事10、多種統(tǒng)計(jì)效果:可以多種統(tǒng)計(jì)圖效果展示1、合并效果 2、單獨(dú)展示3、隨模塊一起?？梢远喾N元素展示出不同的統(tǒng)計(jì)圖效果結(jié)論推薦算法采用協(xié)同過濾、內(nèi)容基推薦等算法結(jié)合用戶的歷史數(shù)據(jù)與實(shí)時行為實(shí)現(xiàn)個性化金融產(chǎn)品的精準(zhǔn)推薦。不斷優(yōu)化算法提高推薦的準(zhǔn)確性和個性化程度減少冷啟動問題和稀疏性問題對推薦效果的影響。性能與穩(wěn)定性確保系統(tǒng)在處理大規(guī)模用戶請求和高并發(fā)訪問時仍能保持穩(wěn)定的性能和良好的響應(yīng)速度。對系統(tǒng)進(jìn)行性能優(yōu)化和穩(wěn)定性測試以確保其能夠高效運(yùn)行。源碼獲取詳細(xì)視頻演示 文章底部獲取博主聯(lián)系方式同行可合作所有項(xiàng)目都經(jīng)過測試完善本系統(tǒng)包修改時間和標(biāo)題,包安裝部署運(yùn)行調(diào)試,就是在你的電腦上運(yùn)行起來需要成品或者定制如果本展示有不滿意之處。點(diǎn)擊文章最下方名片聯(lián)系我即可~,總會有一款讓你滿意