项目介绍 本系统使用Struts2+Spring+Hibernate架构，数据库使用MySQL,连接池使用c3p0。 模仿花礼网进行前端设计与开发，实现网站导航、商品分类展示，商品详情、商品检索、购物车等功能。 使用EasyUI实现后台对商品分类、商品信息、用户信息、订单信息的管理，包括增删改查，文件上传等。 项目适用人群 正在做毕设的学生，或者需要项目实战练习的Java学习者 开发环境 jdk 8 intellij idea tomcat 8.5.40 mysql 5.7 所用技术 Struts2+Spring+Hibernate js+ajax easyUI

在这个CUG智能优化课设中，学生通过Python编程语言实现了著名的多目标优化算法NSGA-Ⅱ（非支配排序遗传算法第二代），以此来解决CEC-2021（国际计算智能挑战赛）中的复杂优化问题。NSGA-Ⅱ是一种在遗传算法基础上发展起来的高效优化工具，尤其适用于解决多目标优化问题，这些问题通常涉及到多个相互冲突的目标函数，需要找到一组最优解，而非单一的全局最优解。 **NSGA-Ⅱ算法详解** NSGA-Ⅱ的核心思想是基于非支配排序和拥挤距离的概念来寻找帕累托前沿，这是多目标优化问题中的理想解集。算法通过随机生成初始种群，然后进行以下步骤： 1. **选择操作**：NSGA-Ⅱ采用“锦标赛选择”策略，通过比较个体间的适应度值来决定保留哪些个体。适应度值是根据个体在所有目标函数上的表现计算得出的。 2. **交叉操作**：通过“均匀交叉”或“部分匹配交叉”等策略，将两个父代个体的部分基因片段交换，生成新的子代。 3. **变异操作**：应用“位翻转变异”或“区间变异”等方法，对个体的某些基因进行随机改变，增加种群多样性。 4. **非支配排序**：对所有个体进行两两比较，根据是否被其他个体支配，分为不同层级的 fronts。第一层front的个体是最优的，后面的front依次次优。 5. **拥挤距离计算**：在相同层级的front中，为了保持种群多样性，引入拥挤距离指标，衡量个体在目标空间中的分布情况。 6. **精英保留策略**：确保最优解能够传递到下一代，避免优良解的丢失。 7. **新一代种群构建**：结合非支配排序结果和拥挤距离，采用快速解拥挤策略选择最优子代进入下一代种群。 8. **迭代与终止条件**：重复上述步骤，直到达到预设的迭代次数或满足其他停止条件。 **CEC-2021竞赛介绍** CEC（Competition on Evolutionary Computation）是由国际计算智能学会（IEEE Computational Intelligence Society）组织的年度挑战赛，旨在推动计算智能领域的研究和应用。CEC-2021可能包含多个复杂优化问题，如多目标优化、单目标优化、动态优化等，这些问题通常具有高维度、非线性、多模态和不连续的特性。参赛者需要设计和实现优化算法，对这些问题进行求解，评估算法的性能和效率。 通过这个课设，学生不仅能够深入理解NSGA-Ⅱ算法的原理和实现细节，还能通过实际问题的解决，提高解决复杂优化问题的能力。同时，这也为他们提供了参与高水平竞赛的机会，进一步提升其在计算智能领域的研究水平。

在本项目中，我们将探讨如何基于Android平台进行音乐软件的开发。这是一项常见的软件工程实践，对于学习Android应用开发的学生来说，是一个极好的课程设计任务。在这个简易安卓播放器的开发过程中，我们可以深入理解Android应用的基本架构、UI设计、媒体处理以及与服务器交互等关键知识点。 1. **Android应用基础**： - **Activity与Intent**：Activity是Android应用的基本组件，负责用户界面的展示。Intent用于在不同组件之间传递数据，启动或启动新的Activity。 - **布局设计**：使用XML文件进行UI布局，包括线性布局、相对布局、网格布局等，以及自定义View的使用。 - **生命周期管理**：理解Activity、Service等组件的生命周期，掌握保存和恢复状态的方法。 2. **音乐播放功能**： - **MediaPlayer类**：Android提供的多媒体框架，用于播放音频和视频。需要了解如何创建MediaPlayer对象，加载音频资源，控制播放、暂停、停止和切换等操作。 - **音频流处理**：处理音频流，包括设置音量、播放速度和音效等。 - **服务(Service)**：为了在后台持续播放音乐，需要使用Service组件，确保即使用户离开应用，音乐仍能继续播放。 3. **用户界面设计**： - **Material Design**：遵循Android的设计规范，使用Material Design组件，如FloatingActionButton、ToolBar等，创建现代感的用户界面。 - **自定义控件**：可能需要自定义音乐播放控制器，包括播放/暂停按钮、进度条、歌曲列表等，提升用户体验。 4. **数据存储与管理**： - **SQLite数据库**：如果需要存储用户的播放历史、收藏等信息，可以使用SQLite数据库，实现本地数据的持久化。 - **SharedPreferences**：用于存储用户偏好设置，如音量、播放模式等。 5. **网络通信**： - **HTTP请求**：通过HttpURLConnection或OkHttp库，实现与服务器的交互，获取云音乐资源。 - **JSON解析**：接收到服务器响应后，通常是以JSON格式，需要使用Gson或Jackson库进行解析。 - **异步处理**：网络请求应在子线程中执行，防止阻塞主线程，可以使用AsyncTask或Retrofit等库实现。 6. **权限管理**： - Android权限系统：理解运行时权限管理，根据需求申请和处理相关权限，如读写外部存储、访问网络等。 7. **测试与调试**： - 使用Android Studio的集成调试工具进行调试，包括Logcat日志输出、单元测试、模拟器和真机测试等。 - 性能优化：检查内存泄漏，优化UI绘制性能，确保应用流畅运行。 8. **发布与更新**： - 了解Google Play开发者Console，打包APK，进行版本管理和更新推送。 通过这个“基于Android的音乐软件开发”项目，学生将全面学习到Android应用开发的核心技能，并能够实际动手创建一款功能完备的音乐播放器。在这个过程中，不仅可以锻炼编程能力，还能提升问题解决和团队协作的能力。

基于强化学习的足型机器人运动控制研究是当今机器人技术和人工智能领域中的一个重要课题。强化学习是机器学习的一个分支，它通过与环境的互动来学习最佳行为策略，从而实现目标最大化。在足型机器人运动控制的应用中，强化学习算法能够让机器人在行走、跳跃、避障等动态环境中自主学习最优的运动策略，提高机器人的适应性和自主性。 本研究通常会涉及以下几个核心知识点： 1. 强化学习基础：首先要了解强化学习的基本概念和理论，包括智能体、状态、动作、奖励、策略、价值函数、模型等。强化学习的目标是让智能体在一个复杂的、未知的环境中通过试错学习，找到最优策略，以获得最大的长期奖励。 2. 足型机器人结构与运动学：研究足型机器人的物理结构特点和运动学原理，包括机器人的腿部构造、关节配置、自由度分析以及各部位如何协同工作以实现不同的运动模式。 3. 控制算法设计：设计适合足型机器人的运动控制算法。这通常涉及状态空间的定义、动作选择、奖励函数的设定以及策略的学习和更新机制。算法设计需要考虑到机器人的稳定性、效率和适应性。 4. 算法实现与仿真测试：在计算机环境中搭建仿真平台，将强化学习算法应用于足型机器人的模型上，进行运动控制的模拟实验。通过仿真测试，调整和优化算法参数，以达到理想的控制效果。 5. 实验验证：在仿真测试达到满意效果后，需要在实际的足型机器人上部署控制算法进行物理实验。实验验证是检验算法性能和可靠性的重要步骤。 6. 问题与挑战：在实际应用强化学习算法于足型机器人时，会遇到各种挑战，例如状态空间的维度灾难、探索与利用的平衡问题、实时性和鲁棒性要求等。研究者需要针对这些挑战寻找相应的解决方案。 7. 未来研究方向：随着研究的深入，对足型机器人运动控制的研究可能会涉及到多智能体协作、环境交互、学习与推理的结合等领域。这些方向有望将足型机器人的运动控制推向新的高度。 此外，毕业设计这一标签表明该研究属于高等教育范畴，通常会要求有一定的学术性和创新性，对研究的系统性、完整性和论文写作能力也有一定的要求。整个设计过程中，研究者不仅需要掌握相关理论知识，还需要具备实验操作和问题解决的能力。

课程设计面向管理信息系统（Management Information System，MIS）类型软件，以校园中的学籍、课程、教材以及排课管理为业务需求，完成软件的构思、架构设计、领域模型设计、核心功能模块设计、图形界面设计、数据存储设计、数据访问设计、代码编写、以及单元测试和文档撰写。

**正文** 本项目是一个以Java课程毕设为主题的Springboot音乐系统，它包含了前台用户界面和后台管理系统，提供了多个实用功能，具有精美的用户界面。该系统利用了Spring Boot框架、JSP技术、CSS样式和MySQL数据库进行开发，旨在提供一个高效、易用且美观的音乐服务体验。 Spring Boot是Spring框架的一个扩展，它简化了Java应用程序的初始搭建以及配置过程。Spring Boot的核心特性包括自动配置、内嵌式Web服务器（如Tomcat）、健康检查和Actuator监控工具等，这些使得开发者能够快速地构建和部署微服务应用。 在音乐系统中，Spring Boot被用来作为后端框架，负责处理HTTP请求、业务逻辑和数据访问。通过Spring MVC，它可以实现控制器层的逻辑，使得前端请求能够与后端服务无缝对接。同时，Spring Data JPA作为ORM（对象关系映射）工具，简化了与MySQL数据库的交互，使得开发者无需编写大量SQL代码即可完成数据操作。 JSP（JavaServer Pages）是Java的一种动态网页技术，它允许在HTML页面中嵌入Java代码，实现了视图与控制逻辑的分离。在这个音乐系统中，JSP主要负责展示用户界面，将后端处理的数据动态渲染到页面上。通过与Spring Boot结合，JSP可以利用ModelAndView或者Model对象传递数据，实现前后端数据的交换。 CSS（Cascading Style Sheets）则用于定义网页的样式和布局，使得音乐系统的界面看起来更加美观和专业。通过合理的CSS编写，可以实现响应式设计，使得系统在不同设备上都能有良好的显示效果。 MySQL是流行的开源关系型数据库，它在音乐系统中存储用户的注册信息、歌曲数据、播放记录等关键信息。通过Spring Data JPA，开发者可以方便地执行增删改查操作，对数据库进行高效管理。 该音乐系统可能包含的功能模块包括： 1. 用户注册与登录：用户可以通过填写信息注册账号，使用邮箱或手机号验证，登录系统后可享受个性化的音乐服务。 2. 音乐库：系统提供丰富的歌曲库，用户可以按歌手、专辑、类型等条件搜索和播放音乐。 3. 播放列表：用户可以创建和编辑自己的播放列表，收藏喜欢的歌曲。 4. 推荐系统：根据用户的听歌历史和喜好，推荐相似或热门的音乐。 5. 个人中心：展示用户的个人信息、播放历史、收藏列表等，提供设置选项。 6. 管理后台：管理员可以管理用户账户、审核用户反馈、更新歌曲库等。 这个JAVA课程毕设的Springboot音乐系统充分展示了Spring Boot、JSP、CSS和MySQL的综合运用，为学习者提供了一个实际项目实践的机会，有助于提升他们在Java Web开发领域的技能和经验。

汇编程序课程设计报告乐曲程序的设计与实现-武汉理工

内容概要：包含了一个完整的图书管理系统的毕业设计源码，以及附带的功能演示、数据库导入文件和运行教程。该图书管理系统是一个功能强大、灵活性高的应用，通过精心设计和开发，旨在满足图书馆、书店等机构的图书管理需求。系统以现代化的技术为基础，采用直观的用户界面，提供了丰富的功能，包括图书添加、借阅管理、用户权限控制等。 适用人群：适用于计算机科学、软件工程及相关专业的学生，特别是即将进行毕业设计的同学。同时，对于对图书管理系统开发感兴趣的开发者和研究人员，这也是一个有价值的学习和研究资料。该系统的源码注释清晰，易于理解，可以帮助初学者更好地理解软件工程和数据库设计的实际应用。 该系统使用了流行的前端技术（Vue.js）、后端框架（Spring Boot）以及数据库系统（如MySQL），使得学习者可以接触和掌握当今业界主流的开发技术。

该项目是一个基于PyQT和FaceNet卷积神经网络的学生人脸识别考勤系统，旨在提供一个实用的教育管理工具。PyQT是一个强大的Python图形用户界面库，它允许开发者创建出美观且功能丰富的应用程序。FaceNet则是一种深度学习模型，专门用于人脸识别，其核心是构建一个将人脸图像映射到欧氏空间中，使得同一人的不同面部图像距离接近，不同人的面部图像距离远的系统。 1. **PyQT框架**： PyQT是Qt库的一个Python绑定，提供了丰富的组件和API，用于创建桌面应用程序。在本项目中，PyQT用于设计和实现用户界面，包括登录界面、考勤记录显示、设置界面等。开发者可以利用PyQT的信号与槽机制来处理用户交互事件，如按钮点击、文本输入等。 2. **FaceNet模型**： FaceNet是基于深度学习的模型，通过训练大量的人脸图像数据，学习到人脸特征表示。在考勤系统中，FaceNet的主要作用是对输入的面部图像进行预处理、特征提取和比对。预处理可能包括灰度转换、尺寸标准化等；特征提取则是通过模型的前向传播过程，将人脸图像映射为高维特征向量；比对则是计算两个特征向量的欧氏距离，判断是否属于同一个人。 3. **卷积神经网络（CNN）**： 在FaceNet中，卷积神经网络是核心组成部分。CNN能自动从图像中学习和抽取特征，特别适合处理图像数据。在人脸识别中，多层卷积层、池化层和全连接层的组合可以捕获面部的局部和全局特征，从而实现精确的识别。 4. **环境配置**： 使用本项目前，需要安装Python编程环境，以及PyQT和FaceNet的相关依赖库，如TensorFlow、OpenCV、Numpy等。这些库可以通过pip命令进行安装，同时，确保计算机上已安装合适的CUDA和CuDNN版本以支持GPU加速。 5. **课程设计与毕设项目**： 这个系统适用于计算机科学及相关专业的课程设计或毕业设计，因为它涵盖了深度学习、GUI开发等多个领域，能够帮助学生实践理论知识，提升综合能力。此外，系统的实际应用场景使其具有较高的实用性价值。 6. **系统流程**： 系统通常包括以下步骤： - 用户登录：验证身份。 - 面部捕捉：通过摄像头实时捕获人脸。 - 人脸识别：使用FaceNet模型进行识别。 - 考勤记录：保存识别结果，生成考勤报表。 - 数据管理：存储和查询学生的考勤记录。 通过这个项目，学习者不仅可以掌握PyQT界面开发，还能深入了解FaceNet和CNN在人脸识别中的应用，同时锻炼解决问题和项目实施的能力。对于想要提升自己在深度学习和GUI开发方面技能的人来说，这是一个非常有价值的实践项目。

使用这些专业的 LUT，您可以使您的视频看起来像我们都喜欢和欣赏的一流电影。颜色预设包非常易于使用，只需单击几下，您就可以在视频中看到惊人的效果。您可以在支持 LUT 和立方体文件的所有类型的相机和软件上使用这些颜色预设。这些颜色预设与电影并排专业制作，令人惊叹的最终结果会让您大吃一惊。因此，继续使用这些令人惊叹的颜色预设对您的电影进行颜色分级，这些预设将升级任何类型的视频、素材、音乐视频、独立电影、视频网站等等……