矩阵猫咪-CSDN博客

原创基于VGG16使用图像特征进行迁移学习的时装推荐系统

本文所提供的数据集由女性时尚物品的图像组成，包括各种服装和配饰。每张图片都代表一件独特的商品，按类型（如连衣裙、上衣、裙子）、风格（如休闲、正式、运动）以及颜色和图案等其他属性进行分类。这些图像以统一格式收集，以方便特征提取和分析过程。主要目标是开发一个时尚推荐系统，该系统可以分析输入的时尚单品图像，并根据视觉相似性从数据集中推荐相似的单品。

2024-05-30 23:07:38 1746 2

迁移学习（Transfer Learning）无疑是目前深度学习中的新热点（相对而言）。在计算机视觉领域，它已经应用了一段时间，人们使用经过训练的模型从庞大的ImageNet数据集中学习特征，然后针对较小的数据针对不同的任务对其进行进一步的训练。但是，在NLP中，迁移学习主要限于使用预训练的单词嵌入（这大大改善了基线）。最近，研究人员正在努力将整个模型从一项任务转移到另一项任务，这就是本文的主题。

2024-05-29 22:09:56 906

原创基于 FastAI 文本迁移学习的情感分类（93%+Accuracy）

语言模型通过学习来预测单词序列的概率。但为什么我们需要学习单词的概率呢？让我们通过一个例子来理解。我相信你一定用过谷歌翻译。出于不同的原因，我们都会用它将一种语言翻译成另一种语言。这是一个流行的 NLP 应用的例子，叫做机器翻译。在 “机器翻译 ”中，你需要从一种语言中输入一堆单词，然后将这些单词转换成另一种语言。现在，系统可能会给出许多潜在的翻译，您需要计算每种翻译的概率，以了解哪种翻译最准确。

2024-05-29 21:50:13 1170

原创基于 RNNs 对 IMDB 电影评论进行情感分类

本章将使用 Tensorflow 进行情感分析，以阐述文本分类！在需要捕捉序列信息时，循环神经网络（RNN）就能派上用场（另一种用例可能包括时间序列、下一个单词预测等）。由于其内部记忆因素，它能记住过去的序列和当前的输入，这使它能够捕捉上下文而不仅仅是单个单词。

2024-05-28 14:59:25 750

原创使用 Python 编程语言进行供应链分析

要分析一家公司的供应链，我们需要供应链不同阶段的数据，如有关采购、制造、运输、库存管理、销售和客户人口统计的数据。我为这项任务找到了一个理想的数据集，其中包括一家时尚和美容初创公司的供应链数据。

2024-05-27 22:31:34 996 1

原创基于长短期记忆网络 LSTM 的送餐时间预测

对于送餐服务公司来说，预测订单的送达时间是一项极具挑战性的任务。像 Zomato 和 Swiggy 这样的食品外卖服务需要准确显示送达订单所需的时间，以保持对客户的透明度。这些公司使用机器学习算法，根据送餐员过去在相同距离上所花费的时间来预测送餐时间。因此，如果您想了解如何使用机器学习预测食品配送时间，本文就是为您准备的。本文将带你使用 Python 通过机器学习预测送餐时间。

2024-05-26 21:47:03 1423 2

原创基于 BERT 对 IMDB 电影评论进行情感分类

BERT 是 Bidirectional Representation for Transformers 的缩写，由谷歌人工智能语言研究人员于 2018 年提出。虽然其主要目的是提高对谷歌搜索相关查询含义的理解，但 BERT 已成为各种自然语言任务中最重要、最完整的架构之一，在句子对分类任务、问答任务等方面取得了最先进的成果。

2024-05-25 13:36:16 338

原创基于双向长短期记忆BiLSTM对消费者投诉进行多类分类

消费者投诉分类是指对消费者所报投诉的性质进行分类。这对消费者服务部门很有帮助，因为他们每天都会收到成千上万的投诉，因此对这些投诉进行分类有助于确定哪些投诉需要首先解决，以减少消费者的损失。

2024-05-24 00:57:38 353

原创基于二维卷积Conv2D实现MNIST数字识别的四种方法

使用 MNIST 数据集进行手写数字识别是一个借助神经网络完成的重要项目。深度神经网络是机器学习和人工智能的一个分支，这种网络能够从提供的无组织或无标记数据中进行无监督学习。我们在此基础上更进一步，我们的手写数字识别系统不仅能检测手写数字的扫描图像，还能借助集成的图形用户界面在屏幕上书写数字进行识别。它主要检测手写数字的扫描图像。

2024-05-15 19:44:34 1170

原创基于多项式分布朴素贝叶斯MultinomialNB、文本矢量化TextVectorization、BiLSTM(双向LSTM)检测垃圾短信

在当今社会，几乎每个人都有一部手机，他们的手机都会定期收到通信（短信/电子邮件）。但重要的一点是，收到的大多数信息都是垃圾信息，只有少数是必要的通信。骗子制造欺诈性短信，骗取你的个人信息，如密码、账号或社会保险号。如果他们掌握了这些信息，就有可能访问您的电子邮件、银行或其他账户。在本文中，我们将使用 `Tensorflow` 开发各种深度学习模型，用于垃圾短信检测，并分析不同模型的性能指标。

2024-05-13 23:57:49 1420 4

原创深度学习：基于人工神经网络ANN的降雨预测

降雨预测是对人类社会有重大影响的困难和不确定任务之一。及时准确的预测可以主动帮助减少人员和经济损失。本研究介绍了一组实验，其中涉及使用常见的神经网络技术创建模型，根据澳大利亚主要城市当天的天气数据预测明天是否会下雨。

2024-05-11 21:54:02 1248 9

原创机器学习：基于线性回归、岭回归、xgboost回归、Lasso回归、随机森林回归预测卡路里消耗

运动卡路里消耗估计：通过使用传感器（如心率监测器、步数计等）收集用户的运动数据，机器学习模型可以预测他们的卡路里消耗量。这可以帮助用户更好地了解他们的运动效果，并根据自己的目标进行合理的运动安排和饮食搭配。

2024-05-09 20:30:05 1280 4

原创深度学习：基于TensorFlow 和 Keras，使用神经网络回归模型预测 IPL 分数

在板球比赛中，我们经常会看到比分线显示根据当前比赛形势球队获胜的概率。这种预测通常是在数据分析的帮助下完成的。以前，在机器学习还不发达的时候，预测通常是基于直觉或一些基本算法。我们人类无法轻易从海量数据中找出模式，因此，机器学习和深度学习在此发挥了作用。它可以了解球员和球队之前对阵对方球队时的表现，并据此训练模型。仅使用机器学习算法的准确率不高，因此我们使用了深度学习，它的性能比我们之前的模型要好得多，并且考虑到了能够提供准确结果的属性。

2024-05-09 11:40:14 806

原创机器学习：基于TF-IDF算法、决策树，使用NLTK库对亚马逊美食评论进行情绪分析

对于文本分析，我们将使用 NLTK 库。NLTK 是构建 Python 程序以处理人类语言数据的领先平台。它为 50 多个语料库和词汇资源（如 WordNet）提供了易于使用的接口，同时还提供了一套用于分类、标记化、词干化、标记、解析和语义推理的文本处理库，工业级 NLP 库的封装器，以及一个活跃的讨论论坛。

2024-05-08 21:58:14 1595 1

原创基于长短期记忆网络LSTM和RMSProp优化算法进行销售预测分析

预测是使用过去的值和许多其他因素来预测未来的值。在本文中，我们将使用 `Keras` 功能 API 创建一个销售预测模型。首先，所有输入都经过预处理，以便机器能够理解。这是一个基于监督学习的线性回归模型，因此输出将与输入一起提供。然后，输入连同期望的输出一起被馈送到模型。该模型将绘制(学习)输入和输出之间的关系(函数)。然后，该函数或关系用于预测特定输入集的输出。在这种情况下，像日期和以前的销售额这样的输入参数被标记为输入，销售额被标记为输出。

2024-05-05 15:28:37 1116 1

原创机器学习：基于K-近邻(KNN)、高斯贝叶斯(GaussianNB)、SVC、随机森林(RF)、梯度提升树(GBDT)预测葡萄酒质量

我们提出了一种数据挖掘方法来预测人类的葡萄酒口味偏好，该方法基于认证步骤中易于获得的分析测试。考虑了一个大型数据集（与该领域的其他研究相比）。在同时执行变量和模型选择的计算高效程序下应用了五种回归技术。随机森林与梯度提升树取得了可喜的结果，优于多元回归和神经网络方法。这种模型有助于支持酿酒师的品酒评估和提高葡萄酒产量。此外，类似的技术可以通过对于市场的消费者口味进行建模来帮助进行目标营销。

2024-05-04 23:57:01 1058 2

原创深度学习：基于TensorFlow、Keras，使用长短期记忆神经网络模型(LSTM)对Microsoft股票进行预测分析

在本文中，我们将使用机器学习技术实现 Microsoft 股价预测。我们将使用 TensorFlow，这是一个由 Google 开发的开源 Python 机器学习框架。借助 TensorFlow，您可以轻松实现时间序列预测数据。由于股价预测是时间序列预测问题之一，我们将使用机器学习技术构建端到端的 Microsoft 股价预测。

2024-05-03 16:39:50 1241 1

原创基于Keras，使用长短期记忆网络LSTM对股票市场进行预测分析

在文本中，我们将探索股市数据，特别是一些科技股（苹果、亚马逊、谷歌和微软）。我们将探讨如何使用yfinance来获取股票信息，并使用Seaborn和Matplotlib可视化其中的不同特征。我们将根据股票之前的表现历史，研究几种分析股票风险的方法。我们还将通过长短期记忆（LSTM）方法预测未来股价！

2024-05-02 16:57:13 2789 17

原创机器学习：基于Sklearn、XGBoost，使用逻辑回归、支持向量机和XGBClassifier预测股票价格

在这篇文章中，我们将探讨如何通过使用逻辑回归、支持向量机和XGBClassifier来预测一个信号，并且讨论该信号对于购买特定股票是否有帮助？支持

2024-05-02 08:30:00 1610 1

原创机器学习：基于Linear Regression(线性回归)、Lasso、Ridge（岭回归）、随机森林和XGBRegressor的房屋实际价格和预测价格之间的对数差异

本文旨在实现一个机器学习模型，该模型可以预测每栋房子的销售价格。我们将通过尝试实现一个房价指数计算器的基准模型，来获得了这些房屋的实际价格和预测价格之间的对数差异。

2024-05-01 14:22:45 945 1

原创机器学习：基于Sklearn，使用随机森林分类器RandomForestClassifier检测信用卡欺诈

本文旨在实现一个机器学习模型，该模型可以使信用卡公司能够识别欺诈性信用卡交易，这样客户就不会被收取未购买的物品的费用。

2024-05-01 00:11:55 620 2

原创机器学习：基于Sklearn、XGBoost框架，使用逻辑回归、支持向量机和XGBClassifier来诊断并预测一个人是否患有自闭症

自闭症是一种神经系统疾病，会影响一个人与他人互动、与他人进行眼神交流、学习能力以及一个人的其他行为和社交能力的能力。但是自闭症的确诊多因患儿的表现较难确诊，需通过详细的生长发育史、病史、精神检查及排除其他广泛性发育障碍来协助诊断。运用一些筛查性的量表进行初步筛查，最后通过儿童精神科系统检查后才能确诊。但是，如果我们使用机器学习来预测一个人是否患有自闭症，会怎么样呢？这正是我们将在本文中讨论的内容。

2024-04-29 21:33:36 1316 4

原创机器学习：使用高斯朴素贝叶斯分类器(GaussianNB)、随机森林分类器(RandomForestClassifier)进行癌细胞分类，预测肿瘤是恶性还是良性

本文旨在根据癌细胞的特征对癌细胞进行分类，并确定它们是“恶性”还是“良性”；通过python编写两种经典的机器学习算法（随机森林分类和朴素贝叶斯分类）来训练细胞的形态特征。根据不同模型对癌症细胞的分类结果，对两个个模型在该数据集中的性能进行评价。

2024-04-28 18:48:39 1057 3

原创机器学习：基于k近邻算法（KNN）和交叉验证诊断乳腺癌，预测患者患有良性肿瘤还是恶性肿瘤

本文旨在实现一个强大的机器学习模型，该模型可以预测乳腺癌患者是良性肿瘤还是恶性肿瘤。该模型使用k近邻算法 (KNN)，k近邻算法，也称为 KNN 或 k-NN，是一种非参数、有监督的学习分类器，KNN 使用邻近度对单个数据点的分组进行分类或预测。

2024-04-27 18:02:10 1324

原创机器学习：基于Sklearn、XGBoost框架，使用XGBClassifier、支持向量分类器和决策树分类器预测乳腺癌是良性还是恶性

本文旨在实现一个强大的机器学习模型，该模型基于XGBoost、支持向量机、决策树分类器进行对乳腺癌患者是良性肿瘤还是恶性肿瘤的预测。

2024-04-25 14:09:26 1340 1

原创机器学习：基于Sklearn、XGBoost框架，使用逻辑回归、支持向量机和XGBClassifier预测帕金森病

帕金森病是一种进行性疾病，会影响神经系统和由神经控制的身体部位，症状看起来也不太明显。僵硬、震颤和运动减慢可能是帕金森病的征兆。基于Sklearn、XGBoost模块，使用Logistic Regression和支持向量机，预测一个人是否患有帕金森氏病

2024-04-23 21:56:23 1395

原创深度学习：基于Keras框架，使用神经网络模型对葡萄酒类型进行预测分析

在本专栏中不仅包含一些适合初学者的最新机器学习项目，每个项目都处理一组不同的问题，包括监督和无监督学习、分类、回归和聚类，而且涉及创建深度学习模型、处理非结构化数据以及指导复杂的模型，如卷积神经网络、门控递归单元、大型语言模型和强化学习模型。本文旨在使用 Keras 等深度学习库，并熟悉神经网络的基础，您可以从免费提供的UCI机器学习存储库中找到葡萄酒质量数据集。

2024-04-22 23:20:03 1177

原创机器学习：基于Sklearn框架，使用逻辑回归对由心脏病引发的死亡进行预测分析

世界卫生组织估计，五分之四的心血管疾病（CVD）死亡是由心脏病发作引起的。整个研究旨在确定很有可能受到 CVD 影响的患者比例，并使用 Logistic Regression 预测总体风险。数据集来自一项正在进行的对马萨诸塞州弗雷明汉镇居民的心血管研究。分类目标是预测患者未来10年是否有冠心病（CHD）的风险。数据集提供患者的信息。它包括4000多条记录和15个属性。

2024-04-22 17:17:19 942

原创机器学习：基于K-Fold 交叉验证，使用支持向量分类器、高斯朴素贝叶斯分类器和随机森林分类器进行疾病预测分析

本文旨在实现一个强大的机器学习模型，该模型基于K-Fold 交叉验证，使用支持向量分类器、高斯朴素贝叶斯分类器和随机森林分类器进行疾病预测分析，可以根据人类所拥有的症状有效地预测人类的疾病。我们将使用 Kaggle 的数据集来解决这个问题，该数据集由两个 CSV 文件组成，一个用于训练，一个用于测试。

2024-04-21 18:48:53 1134 1

原创机器学习：基于线性回归模型的物流运费成本预算分析

物流运费成本受诸多因素影响。数据集统计了10种可能影响运费的因素和不同型号车型运费的核算标准，期望构建一个基于10个因素进行运费预测的线性回归模型

2024-04-15 19:27:29 816

原创 NumPy 高级应用：数组算法与函数应用

NumPy ndarray 提供了一种将同构类型数据块（连续或跨步）解释为多维数组对象的方法。数据类型或dtype决定了如何将数据解释为浮点、整数、布尔值或任何其他类型。ndarray之所以灵活，部分原因在于每个数组对象都是数据块上的跨行视图。例如，您可能想知道数组视图如何不复制任何数据。原因是ndarray不仅仅是一个内存块和一种数据类型；它还具有跨行信息，使数组能够以不同的步长在内存中移动。

2024-04-14 14:51:21 1192

原创 NumPy 基础知识：数组和矢量化计算

NumPy 是 Numerical Python 的缩写，是 Python 中最重要的数值计算基础包之一。许多提供科学功能的计算包都使用 NumPy 的数组对象作为数据交换的标准接口通用语言之一。以下是在 NumPy 中的一些内容：①基于阵列的快速操作，用于数据整理和清理、子集和过滤、转换以及其他类型的计算②常见的数组算法，如排序、去重和集合操作③高效的描述性统计和汇总数据④用于合并和联接异构数据集的数据对齐和关系数据操作⑤将条件逻辑表示为数组表达式，而不是带有分支的循环⑥分组聚合、转换数据

2024-04-08 15:14:13 1286

原创 SQL基础教程，从入门到精通【常用公式大全】

随着数据科学与大数据的不断发展，SQL这门技术也越来越重要，很多人都开始了学习，本文就介绍了SQL基础内容，从SQL的增、删、改、查基本函数，到创建事务，编写存储过程都有简单介绍

2024-03-06 11:20:24 892

机器学习：基于TF-IDF算法、决策树，使用NLTK库对亚马逊美食评论进行情绪分析.zip

机器学习：基于TF-IDF算法、决策树，使用NLTK库对亚马逊美食评论进行情绪分析。对于文本分析，我们将使用 NLTK 库。NLTK 是构建 Python 程序以处理人类语言数据的领先平台。它为 50 多个语料库和词汇资源（如 WordNet）提供了易于使用的接口，同时还提供了一套用于分类、标记化、词干化、标记、解析和语义推理的文本处理库，工业级 NLP 库的封装器，以及一个活跃的讨论论坛。

2024-05-15

深度学习：基于TensorFlow、Keras，使用长短期记忆神经网络模型(LSTM)对Microsoft股票进行预测分析

2024-05-03

机器学习：基于Sklearn、XGBoost，使用逻辑回归、支持向量机和XGBClassifier预测股票价格

在这篇文章中，我们将探讨如何通过使用逻辑回归、支持向量机和XGBClassifier来预测一个信号，并且该信号对于购买特定股票是否有帮助？我们将在这里用于执行分析和构建预测模型的数据集是特斯拉股价数据。我们将使用 2010 年 1 月 1 日至 2017 年 12 月 31 日的 OHLC（‘开盘价’、‘最高价’、‘最低价’、‘收盘价’）数据。

2024-05-02

机器学习：使用高斯朴素贝叶斯分类器、随机森林分类器进行癌细胞分类，预测肿瘤是恶性还是良性

机器学习：使用高斯朴素贝叶斯分类器、随机森林分类器进行癌细胞分类，预测肿瘤是恶性还是良性本文旨在根据癌细胞的特征对癌细胞进行分类，并确定它们是“恶性”还是“良性”；通过python编写两种经典的机器学习算法（随机森林分类和朴素贝叶斯分类）来训练细胞的形态特征。根据不同模型对癌症细胞的分类结果，对两个个模型在该数据集中的性能进行评价。

2024-04-28

机器学习：基于Sklearn、XGBoost，使用XGBClassifier、支持向量机和决策树预测乳腺癌是良性还是恶性

机器学习：基于Sklearn、XGBoost，使用XGBClassifier、支持向量机和决策树预测乳腺癌是良性还是恶性，通过比较XGBClassifier、SVC、DecisionTreeClassifier优劣，选择准确率高达97%的XGBClassifier实现乳腺癌预测

2024-04-25

机器学习：基于Sklearn、XGBoost模块，使用逻辑回归和支持向量机预测帕金森病

帕金森病是一种进行性疾病，会影响神经系统和由神经控制的身体部位，症状看起来也不太明显。僵硬、震颤和运动减慢可能是帕金森病的征兆。但是，由于没有诊断这种疾病的诊断方法，因此无法确定一个人是否患有帕金森氏病。但是，如果我们使用机器学习来预测一个人是否患有帕金森氏病，那会怎么样呢？这正是我们将在本文中讨论的内容。本文基于Sklearn、XGBoost模块，使用Logistic Regression和支持向量分类器预测帕金森病

2024-04-23

机器学习：基于逻辑回归对由心脏病引发的死亡进行预测分析

基于逻辑回归对由心脏病引发的死亡进行预测分析，数据集来自一项正在进行的对马萨诸塞州弗雷明汉镇居民的心血管研究。分类目标是预测患者未来10年是否有冠心病（CHD）的风险。数据集提供患者的信息。它包括4000多条记录和15个属性。

2024-04-22

机器学习：基于K-Fold 交叉验证，使用支持向量分类器、高斯朴素贝叶斯分类器和随机森林分类器进行疾病预测分析数据集

机器学习：基于K-Fold 交叉验证，使用支持向量分类器、高斯朴素贝叶斯分类器和随机森林分类器进行疾病预测分析[项目数据集]

2024-04-21

计算机毕业设计：基于Java和J2EE旅游景区预定系统设计与实现.zip

1. 系统的设计模式采用三层的 B/S 结构，前台系统和后台系统都可通过互联网进行访问，分别定义不同的前台和后台访问地址，系统管理员可以通过不同的访问地址访问前台和后台系统，并进行系统的维护。而游客仅能访问前台系统。 2. 整个系统分为后台系统和前台系统两个部分。后台系统是用系统管理员维护，是对旅游相关资源和信息的管理，这些信息资源和相关数据最终会反映和影响前台系统，为前台系统的信息显示和访问提供数据和控制标准。前台系统的主要用户是游客，通过浏览器能够对前台系统进行访问，使游客能实现对旅游相关信息的查询。系统的前台、后台功能是相互联系的，它们通过采用统一的数据库实现的数据的共享，进行统一的数据交互。 3. 系统管理员可访问后台系统中的功能模块，能够对系统的访问权限进行设定，实现对系统用户权限的分配、管理，完成对相关旅游信息的维护。普通游客仅能访问系统的相关信息，只能进行简单地检索工作。而当游客需要对自己所浏览的信息进行预订和处理时，必须要完成系统的注册，成为系统的会员。注册的会员可对自己的个人信息进行修改、可以实现系统提供的食、行、宿的预订和查询。

2024-04-16

计算机毕业设计：基于springboot、vue大学生实习管理系统设计与实现.zip

1.运行环境：最好是java jdk 1.8，我们在这个平台上运行的。其他版本理论上也可以。 2.IDE环境：IDEA，Eclipse,Myeclipse都可以。推荐IDEA; 3.tomcat环境：Tomcat 7.x,8.x,9.x版本均可 4.硬件环境：windows 7/8/10 1G内存以上；或者 Mac OS； 5.是否Maven项目: 是；查看源码目录中是否包含pom.xml；若包含，则为maven项目，否则为非maven项目 6.数据库：MySql 5.7版本； #### 技术栈 1.核心框架：Spring Boot。 2.安全框架：Apache Shiro。 3.模板引擎：Thymeleaf。 4.持久层框架：MyBatis。 5.定时任务:Quartz。 6.数据库连接池：Druid。 7.工具类：Fastjson。 8.前端：Thymeleaf+html+JQuery+bootstrap

2024-04-16

基于JAVAWEB、Jquery、bootstrap图书管管理系统的设计与实现.zip

开发环境 jdk1.8 win7以上技术栈 java javaWeb mysql jdbc servlet jsp Jquery bootstrap等应用服务器 tomcat7.0以上数据库 mysql5.6以上开发工具 eclipse也可导入maven 其他服务提供远程技术服务、问题答疑适用场景个人学习、课程设计毕业、设计参考项目描述：基于JAVAWEB、Jquery、bootstrap图书管管理系统的设计与实现。系统角色：管理员老师学生除了基本增删改查外主要逻辑： 1.管理的增删改查 2.用户和老师可选择图书订阅 3.管理员图书归还和借阅管理

2024-04-16

基于springboot、vue企业人力资源管理系统设计与实现.zip

①该系统的制作采用BS结构设计。使用了Java开发框架springboot。这样可以让我们减少了很多不必要的开发的复杂性，前端主要用了elementui框架，它可以大大的优化我们对于前端框架的理解。它就相当于API接口，只需要调用里面它的样式，就可以完成多样化的页面布局。Idea开发工具，是目前互联网上开发家务的主流开发。工具，因为它不仅开发效率高，而且在。而且在工具的使用性，也提供了很多便利的第三方插件。 ②第一章节分析了项目研发的情况以及开发项目的必要性。第二章节介绍了项目开发过程中所使用的相关技术，并对相关技术进行了简要的介绍。第三章根据业务需求的特殊情况。对项目进行评估做了必要的分析。第四章主要是根据需求分析完成开发的过程。对项目所使用的功能模块进行概要的分析。第五章根据系统实现的完成，对软件进行必要的测试环节，通过测试可以让我们了解系统出现的问题，在以后制作项目过程中应该注意避免些的问题

2024-04-16

机器学习：基于线性回归模型的物流运费成本预算分析

机器学习：基于线性回归模型的物流运费成本预算分析[含代码] 从爬取油价到数据挖掘，再到正太分布检验、以及可视化探索性分析、最后到多元线性回归模型

2024-04-15

计算机毕业设计：JAVA图书管理系统设计与实现（源代码+论文）

目录前言第一章绪论第一节设计初衷第二节设计任务第三节 JAVA介绍第四节编程运行环境第五节系统简介第二章系统实现第一节系统设计流程第二节系统实现过程第三章结束语第四章附注谢辞参考文献

2024-04-10

计算机毕业设计：JAVA某店POS积分管理系统（源代码+论文）

不同类型的销售行业有自己的特点，对于零售业而言，是一个成本敏感，同时具有大规模的分布性和灵活多变的特点。因此，如何处理好在一个高度分布的网络环境中，多种软硬件平台的管理、部署和升级，适应实际的需求变化，为用户提供一种可靠的低成本运作模式，成为零售业解决方案成功的关键。针对这一情况，希望研究出一套POS积分管理系统，用来对商品销售情况、会员消费情况、分店经营情况等信息进行系统高效的管理。降低甚至消除不必要的成本和费用，给客户带来更大效益。而本课题的研究正是要在这个系统之下开发出积分失效和数据分析两个模块。其中积分失效模块对一年内未购买任何物品的会员，进行积分过期失效处理。这样做可以刺激用户消费，提高销售业绩。而数据分析模块则是对商品销售信息进行分析，对各种类型的商品销售情况，销售利润做成数据资料以供外部分析使用。

2024-04-10

计算机毕业设计：JAVA贪吃蛇游戏(源代码+论文).zip

本课题拟研究基于J2ME的手机游戏开发技术以及其特点，具体研究内容如下： 1、手机游戏开发以及J2ME的基本理论和J2ME类库的使用； 2、J2ME体系结构的研究； 3、MIDP移动信息设备简表的研究；（1）、MIDP的目标硬件环境；（2）、MIDP应用程序；（3）、CLDC和MIDP库中的类。 4、J2ME API的研究；（1）MIDlet应用程序的研究；（2）MIDlet的类库研究；（3）各事件发生器的应用。 5、开发工具的应用和开发环境的设置。其中MIDP移动信息设备简表的研究和J2ME API的研究为重点，本课题将通过一个具体的手机游戏的开发来研究以上内容。

2024-04-09

SQL基础教程，从入门到精通【常用公式大全】

SQL基础教程，常用公式大全，从SQL增、删、改、查，到常用聚合函数，从创建视图到触发器、存储过程，以及创建事务，内含公式、描述、以及案例。

2024-04-01

空空如也

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