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基于C语言的Linux环境文件系统设计 课程设计
了解EXT2文件系统，设计一个类EXT2型文件系统，所设计的文件系统要具备文件系统格式化、用户登录、用户注销、显示目录内容、文件创建、文件删除、目录创建和目录删除等功能，创建的文件不要求格式和内容，但要有相应的权限控制。
可以用一个文件或在内存中开辟一个虚拟磁盘空间来模拟文件系统的磁盘空间，要注意目录结构的设计和磁盘空间的分配与回收。程序能够在Linux环境运行并验证结果。
基于C++语言开发的Windows环境微型操作系统. 毕业设计
一 需求分析
用高级语言编写程序，模拟实现一个简单功能的操作系统。
实现作业调度（先来先服务）、进程调度功能（时间片轮转）
实现内存管理功能（连续分配）
实现文件系统功能（选做内容）
这些功能要有机地连接起来
基于java的学生考试成绩分析系统 完整代码数据 毕业设计
本次试验需要编写一个学生考试成绩分析程序，至少具有这些功能：基本数据输入，能够建立并且输入班级、学生、课程和成绩单的信息，指定特定的班级和课程后，能够输出该班的所有学生的成绩，通过这个方法可以查询学生的成绩，能够对指定的班级和课程的成绩进行以下3种方法的分析，分数文本分析、分数段分析、图形分析。
对于以上的问题，程序要提供界面，要满足输入输出就要用到GUI的输入输出功能，保存数据就用到文件输入输出，文件保存等功能。
基于Pubmed数据库的蛋白质修饰后的信息挖掘.完整代码+数据 毕业设计
如今Pubmed文献检索系统上发表的医学文献的数量十分庞大，且数量逐年增加，研究人员如果想人工地去查看找出Pubmed文献里面的知识是绝对不可能，因此，人们转而利用计算机去获取文献里面的知识。
本篇论文介绍了如何借用文本挖掘技术去挖掘出Pubmed文献里面的知识，并且结合了目前文本挖掘技术，讲述了如何实现了一套蛋白质磷酸化修饰的文本信息挖掘系统。
本系统主要应用于挖掘出Pubmed文献里面蛋白质磷酸化的修饰的一些信息，包括被修饰的蛋白质，激酶，修饰位点，以及它们之间的关系。
本文详细叙述了整套系统瀑布流模型的软件过程，首先是需求，然后是设计，再是实现，依次展开。在实现的阶段里面又包含了文本预处理阶段，命名实体识别阶段，实体关系提取阶段，数据可视化阶段，其中着重介绍了文本挖掘技术中两个的关键也是核心阶段的原理：命名实体识别和关系提取。同时也介绍了Abner工具和Rlims-p工具的原理和应用。此外文献数据库的数量庞大，为了提高程序性能和用户体验，于是介绍了几种提高效率，提高用户体验的解决方案，其中有多线程处理，缓存机制，预处理机制。
关键词：文本挖掘；软件工程；Pubmed；多线
基于C++的公司人员管理系统 毕业设计
创建了两个类来实现程序要求，1为People类，定义了一个人员的各种信息，2为Main类，定义了各种操作函数，main函数里用switch来选择操作函数。
实现了以下功能：
人员编号在生成人员信息时同时生成，每输入一个人员信息编号顺序加1
程序对所有人员有提升级别的功能
月薪的计算方法是：经理拿固定月薪，兼职技术人员按工作小时数领取月薪，兼职推销员的报酬按该推销员当月销售额提成 ,销售经理既拿固定月薪也领取销售提成
能显示全部人员信息
能按姓名或者编号显示、查找、增加、删除或者删除全部人员和保存各类人员的信息
显示负责人联系方式
信息整合保存成a.txt文件
读取a.txt文件
People类 数据成员
基于C#和MYSQL数据库实现的课程自动考试系统.rar
基于C#和MYSQL数据库实现的课程自动考试系统.rar
基于重载算法的内存泄漏检测和内存越界检测
1. 内存泄漏
1.1 简介
**`内存泄漏`**是当程序不正确地进行内存管理时出现的一种资源泄漏，表现为程序不再需要使用的内存空间并没有及时被释放掉。内存泄漏并非指物理内存的消失，而是在程序分配了某段内存后，由于设计错误，失去了对该段内存的控制，造成了内存的浪费.
1.2 危害
内存泄漏减少计算机可用内存，从而影响了计算机的性能。如果内存泄漏过于严重，整个操作系统、应用程序甚至会崩溃，计算机性能会大打折扣。但是，一般情况下，在现代操作系统中，当一个应用程序结束的时候，该应用程序所占用的内存会被操作系统自动地全部释放，因此，内存泄漏的后果往往不会很严重，甚至不会被察觉到。但是，当长时间运行程序或者设备内存较小时，内存泄漏的问题就不容忽视。作为程序员，我们有必要尽力避免内存泄漏，养成良好的编程习惯.
1.3 分类
内存泄漏尤其会发生在没有垃圾回收机制（Garbage collection）的编程语言，例如：C和C++，也就是说程序并不会自动实现内存管理。对于C和C++这两种语言，我们主要关心两种类型的内存泄漏:
堆内存泄漏：程序通过`malloc`,`realloc`,`new`等
基于深度学习的LSTM算法双色球预测实战完整代码数据 毕业设计
基于深度学习的LSTM算法双色球预测实战完整代码数据 毕业设计
基于 java vue电影购票系统 完整代码 计算机毕设
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基于SpringBoot+Vue的水位预测系统 毕设设计
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基于时空图transformer框架的交通流预测
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python 的瓦斯浓度预测系统前端系统可视化分析展示完整代码
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基于Matlab的车道线检测.完整代码+数据
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matlab-simulink联合并行仿真计算 完整代码数据 可直接运行
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matlab语言实现的曲线PVT插值
matlab语言实现的曲线PVT插值.详细代码教程
基于pytorch深度学习框架，实用开源模型yolov4实现模板检测与yolov5实现车牌检测与LPRNet实现车牌检测.rar
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keras搭建fasterRCNN检测人群中有无戴口罩 完整代码数据 可直接运行
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使用keras搭建fasterRCNN，在VOC格式的口罩数据集上训练，达到了检测人群中有无戴口罩的目的
课程设计：matlab实现边缘检测 完整代码数据
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课程设计 ：Matlab来对通信系统和通信信号进行仿真 对相关算法进行验证
课程设计 ：Matlab来对通信系统和通信信号进行仿真。对相关算法进行验证
课程设计 ：matlab 回归分析实战 完整代码数据 可直接运行
课程设计 ：matlab 回归分析实战 完整代码数据 可直接运行
基于 python Django开发的库存管理系统 毕设 可直接运行
Windows10 MySQL Python Django版本3.2
配置文件
数据库配置
请根据上文数据库分析构建数据库基本表等，或根据文末附录源码进行数据库设计 settings.py DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': "inventory", 'USER': 'root', 'HOST': 'localhost', 'PASSWORD': '85224960', 'PORT': '3306', } }
init.py import pymysql pymysql.install_as_MySQLdb()
虚拟环境配置
创建虚拟环境： virtualenv venv 等待虚拟环境创建完成执行： venv/bin/activate 然后安装项目所需安装包 pip install -r requirements.txt 安装过程如果发现错误，解决错误，直到所有文件安装
基于Python Django问卷调查系统 完整代码+数据 毕设 可直接运行
基于Python Django问卷调查系统 完整代码+数据 毕设 可直接运行
python Django开发的健康分析系统.毕设 可直接运行
python Django开发的健康分析系统.毕设 可直接运行
基于PRM算法的路径规划实战 毕设完整代码数据 可直接运行
下载源码及图片文件夹
打开MATLAB软件即可使用
main.m是传统PRM和改进PRM的100次仿真对比实验，其中传统PRM的采样点数k分别为45、90
tradition_PRM.m是传统PRM算法
conrner_PRM.m是基于Shi-Tomasi角点检测的改进PRM算法
bmp图片是假定的地图
对于路径的平滑处理，使用的是MATLAB内置的分段三次 Hermite 插值多项式(pchip)，在平滑过程中，并没有考虑到平滑的避障处理
LSTM 时间序列分析预测.完整代码数据 可直接运行
LSTM 时间序列分析预测.完整代码数据
使用LSTM神经网络进行时间序列数据预测分析。
基于Tensorflow框架、Kerase接口开发网络模型。
包含数据清洗，数据特征提取，数据建模，数据预测。
基于LSTM深度学习网络对时间序列进行预测（支持多元时间序列）.zip
基于LSTM深度学习网络对时间序列进行预测（支持多元时间序列）.zip
FNN-RNN-TCN时间序列模型代码实战
对于时间序列，我们可以做什么？
Python packages review (Siebert2021)：
分析任务（Analysis Tasks）
：预测、分类、聚类、异常检测、分段、模式识别、突变点监测；
数据处理（Data preparation）
：降维、补缺、分解、预处理（归一化）、相似性度量；
模型评估（Evaluation）
：模型选择、超参寻优、特征选择、评价指标、统计检验、可视化；
Sktime user guide (under development)
：变换、分类（预测类别目标变量）、回归（预测连续目标变量）、聚类、标注（异常检测）
我们的时序预测框架：数据集、模型库、评价指标、训练方法、超参优化、消融实验。
主要考虑回归型的预测任务。
Triplet Loss 损失函数应用实战-完整代码+数据
Triplet Loss 损失函数应用实战-完整代码+数据
基于python flask搭建的关键词抽取系统 完整代码数据 可直接运行
基于python flask搭建的关键词抽取系统 完整代码数据 可直接运行
Python Django开发的图书管理系统完整代码可直接运行 毕业设计
如何使用
确保安装依赖(python3)
pip3 install -r requirements.txt
然后执行即可
python3 manage.py runserver 8000
主页： http://localhost:8000/
后台页面: http://localhost:8000/admin/
初始化用户名密码:
python3 manage.py create_admin_account --username admin --password admin
Python Django开发的学生信息管理系统 完整代码可直接运行 计算机毕设
Python Django开发的学生信息管理系统 完整代码可直接运行 计算机毕设
python+Django的视频点播网站系统 完整代码数据可直接运行 毕设
项目功能
本项目分为前台和后台
前台功能
视频列表展示
视频播放详情
详情评论
个人中心
后台功能
视频管理
评论管理
用户管理
反馈管理
Python+Django+MySQL 博客系统 完整数据代码 可直接运行计算机毕设
Python+Django+MySQL 博客系统 完整数据代码 可直接运行计算机毕设
特点
博客文章 markdown 渲染，代码高亮
第三方社会化评论系统支持(畅言)
三种皮肤自由切换
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阅读排行榜/最新评论
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分享、打赏功能
基于python Django的商店购物系统 完整代码可直接运行 毕设
大多数电子商务系统附带有预定义的产品数据库模型。但产品可能会有很大的差异，根本不可能创建一个适合所有产品的模型。对于具有变体层次结构的产品来说尤其如此。在许多流行的电子商务平台中，每个产品要么有太多的属性，要么缺少真正需要的属性。
在django-SHOP实现中，产品模型反映了它们的物理属性，从而可以创建完整而深入的变体层次结构，但不必篡改不需要的属性。此外，它还避免了对实体属性值模型的需要，后者被认为是数据库反模式，因为在按属性筛选时，它会产生太多的表联接。
基于python3.8和Django4.0的个人博客系统 完整代码可直接运行
基于python3.8和Django4.0的个人博客系统
主要功能：
文章，页面，分类目录，标签的添加，删除，编辑等。文章、评论及页面支持Markdown，支持代码高亮。
支持文章全文搜索。
完整的评论功能，包括发表回复评论，以及评论的邮件提醒，支持Markdown。
侧边栏功能，最新文章，最多阅读，标签云等。
支持Oauth登陆，现已有Google,GitHub,facebook,微博,QQ登录。
支持Redis缓存，支持缓存自动刷新。
简单的SEO功能，新建文章等会自动通知Google和百度。
集成了简单的图床功能。
集成django-compressor，自动压缩css，js。
网站异常邮件提醒，若有未捕捉到的异常会自动发送提醒邮件。
集成了微信公众号功能，现在可以使用微信公众号来管理你的vps了。
全球航班数据20210706
本数据集收集了2021年7月6号的全球航班数据。您可以对本数据集进行处理后建模。数据集记录了出发点国家与到达点国家，每个航班的时间，FlightCode，OriginAirportCodeIATA，Callsign等信息。
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