本文档详细介绍了智能推荐点餐系统的需求分析和实现方案。该系统基于微信小程序，通过用户的历史数据和偏好推荐合适的餐品，旨在提升用户体验和满意度。文档包含了项目的整体目标和功能需求，如用户注册登录、餐品浏览搜索、个性化推荐、购物车和订单管理等。还包括用户界面和用户体验设计，详细规划了各个界面的布局和交互设计。此外，后端服务使用Spring Boot构建，采用MySQL和Redis进行数据存储和缓存，结合协同过滤和内容过滤算法实现智能推荐功能。文档还提供了API接口和数据模型设计，以及实际案例展示了系统的应用。通过此文档，开发者可以全面了解智能推荐点餐系统的需求和实现方法，为开发提供清晰的指导和参考 本文档详细介绍了智能推荐点餐系统的需求分析和实现方案。该系统基于微信小程序，通过用户的历史数据和偏好推荐合适的餐品，旨在提升用户体验和满意度。文档包含了项目的整体目标和功能需求，如用户注册登录、餐品浏览搜索、个性化推荐、购物车和订单管理等。还包括用户界面和用户体验设计，详细规划了各个界面的布局和交互设计。此外，后端服务使用Spring Boot构建，采用MySQL和Redis进行数据存储和缓存， ### 智能推荐点餐系统的关键知识点 #### 一、项目概述与需求背景 - **项目名称**：智能推荐点餐系统 - **技术栈**：基于微信小程序的前端开发，Spring Boot作为后端服务框架，MySQL和Redis分别用作数据库存储和缓存。 #### 二、系统目标与功能需求 ##### 1. 用户注册与登录 - 微信授权登录：用户通过微信授权即可完成登录过程，系统自动获取用户的基本信息。 - 手机号与验证码登录：提供手机号与验证码相结合的登录方式，便于没有微信账号的用户使用。 ##### 2. 餐品浏览与搜索 - 分类浏览：用户可以根据不同的菜系或特色分类来浏览餐品。 - 关键词搜索：支持用户通过输入关键词快速查找特定餐品。 ##### 3. 个性化推荐 - 历史订单分析：通过分析用户的过往订单，推荐相似口味或类型的餐品。 - 协同过滤与内容过滤算法：利用用户的喜好数据及餐品特征来实现智能推荐。 ##### 4. 购物车与订单管理 - 购物车功能：用户可以将想要购买的餐品添加至购物车，并随时调整数量或删除。 - 订单处理：支持创建订单、在线支付、查看订单状态等功能。 ##### 5. 用户评价与反馈 - 评价系统：用户可以在消费后对餐品进行评分和评论。 - 反馈渠道：提供用户提交问题或建议的途径。 #### 三、用户界面与体验设计 - **登录界面**：设计简洁明了的登录页面，包括微信授权按钮和手机号登录选项。 - **主界面**：包含分类导航栏、推荐餐品展示区等元素，便于用户浏览和发现新餐品。 - **餐品详情页**：详细介绍每款餐品的信息，如图片、描述、评价等。 - **购物车**：列出已选餐品的列表、总价和结算按钮。 - **订单管理**：提供订单列表和订单详情页，用户可查看订单状态。 #### 四、后端服务与智能推荐算法 - **后端服务架构**：采用Spring Boot构建后端服务，支持高效的数据处理和接口调用。 - **数据库设计**：MySQL用于存储用户信息和订单数据，Redis则用来缓存高频访问的数据，提高读取速度。 - **智能推荐算法**： - 协同过滤算法：根据用户的行为数据（如购买历史）来预测用户的兴趣点。 - 内容过滤算法：基于餐品本身的属性（如口味、价格等）进行推荐。 - 混合推荐算法：结合以上两种算法的优势，提高推荐的准确度和多样性。 #### 五、API接口与数据模型 - **API接口设计**： - 用户管理接口：登录、注册等。 - 餐品管理接口：获取餐品列表、餐品详情等。 - 订单管理接口：创建订单、查询订单等。 - 推荐管理接口：获取推荐餐品列表。 - **数据模型设计**： - 用户表：存储用户的基本信息，如ID、姓名、联系方式等。 - 餐品表：记录所有餐品的信息，如名称、描述、价格等。 - 订单表：保存用户的订单信息，如订单号、购买餐品、金额等。 #### 六、实际应用场景 - **案例1**：用户A通过历史订单被推荐了几款相似口味的餐品，体验良好后给予好评，系统记录并优化推荐策略。 - **案例2**：用户B通过搜索功能找到感兴趣的餐品，经过详细了解后决定下单购买。 #### 七、项目代码与示例 - **前端示例代码**：使用微信小程序的框架编写登录界面的逻辑处理。 - **后端服务代码**：基于Spring Boot开发的服务端逻辑，实现数据的增删改查。 - **数据库模型**：定义MySQL中的表结构，包括用户表、餐品表和订单表。 - **推荐算法实现**：具体实现协同过滤和内容过滤算法的代码。 该智能推荐点餐系统不仅注重用户体验，还充分利用了大数据和机器学习技术来实现精准推荐，旨在提高用户满意度和增强用户粘性。开发者可以参考所提供的文档和技术细节，来构建自己的智能推荐点餐系统。

伺服运控管理系统V3.37

在自然语言处理（NLP）领域，预训练模型已经成为一种重要的技术手段，通过在大规模语料库上训练，模型能够学习到丰富的语言表示，进而用于多种下游任务，如文本分类、情感分析、问答系统等。本文将详细介绍text2vec-base-chinese预训练模型的相关知识点，包括模型的应用、特点、以及如何在中文文本嵌入和语义相似度计算中发挥作用。 text2vec-base-chinese预训练模型是专门为中文语言设计的文本嵌入模型。文本嵌入是将词汇或句子转化为稠密的向量表示的过程，这些向量捕获了文本的语义信息，使得计算机能够理解自然语言的含义。与传统的one-hot编码或词袋模型相比，文本嵌入能够表达更复杂的语义关系，因而具有更广泛的应用范围。 text2vec-base-chinese模型的核心优势在于其预训练过程。在这一过程中，模型会通过无监督学习或自监督学习的方式在大量无标注的文本数据上进行训练。预训练模型通过学习大量文本数据中的语言规律，能够捕捉到词汇的同义性、反义性、上下文相关性等复杂的语言特性。这为模型在理解不同语境下的相同词汇以及不同词汇间的微妙语义差异提供了基础。 在中文文本嵌入模型的应用中，text2vec-base-chinese模型能够将中文词汇和句子转换为嵌入向量，这些向量在向量空间中相近的表示了语义上相似的词汇或句子。这种嵌入方式在中文语义相似度计算和中文语义文本相似性基准（STS-B）数据集训练中发挥了重要作用。中文语义相似度计算是判断两个中文句子在语义上是否相似的任务，它在信息检索、问答系统和机器翻译等领域都有广泛的应用。STS-B数据集训练则是为了提升模型在这一任务上的表现，通过在数据集上的训练，模型能够更好地学习如何区分和理解不同句子的语义差异。 text2vec-base-chinese模型的训练依赖于大规模的中文语料库，它通过预测句子中的下一个词、判断句子的相似性或预测句子中的某个词来训练网络。这使得模型在捕捉语义信息的同时，还能够学习到词汇的用法、句子的结构以及不同语言成分之间的关系。 值得注意的是，尽管text2vec-base-chinese模型在训练时使用了大规模语料库，但实际应用中往往需要对模型进行微调（fine-tuning），以适应特定的NLP任务。微调过程通常在具有标注数据的特定任务数据集上进行，能够使模型更好地适应特定任务的需求，从而提升模型在该任务上的表现。 在实际使用中，开发者通常可以通过指定的下载链接获取text2vec-base-chinese模型。这些模型文件通常包含了模型的权重、配置文件以及相关的使用说明。开发者可以根据自己的需求和项目特点选择合适的模型版本，并结合自身开发的系统进行集成和优化。 text2vec-base-chinese预训练模型在提供高质量中文文本嵌入的同时，为中文语义相似度计算等NLP任务提供了强大的技术支持。通过在大规模语料库上的预训练以及针对特定任务的微调，text2vec-base-chinese模型能够有效地解决多种中文自然语言处理问题，极大地促进了中文NLP领域的发展。

"三菱FX5S PLC程序与MCGS昆仑通态触摸屏集成：伺服压力机实时监控与历史数据管理",伺服压力机 MCGS触摸屏:实时曲线，导出U盘，配方，历史数据存盘等功能， mcgs触摸屏:XY曲线，趋势图，历史数据记录，配方，导出U盘等功能， 昆仑通态触摸屏 带完整PLC程序（三菱FX5S）非常完整的注释。 ,伺服压力机;MCGS触摸屏功能;历史数据存盘;配方导出;XY曲线;趋势图;完整PLC程序;三菱FX5S注释。,"三菱FX5S PLC控制：伺服压力机触摸屏实时监控与数据管理" 三菱FX5S PLC程序与MCGS昆仑通态触摸屏集成在伺服压力机实时监控与历史数据管理中的应用，涵盖了伺服压力机的高效操作与监控需求。该系统不仅实现了对伺服压力机的实时监控，还能通过MCGS触摸屏展示实时曲线、XY曲线和趋势图，让操作者能够直观地了解机器的工作状态和数据变化。除此之外，该系统还能进行配方管理、历史数据存盘和导出至U盘等功能，极大地方便了数据的记录与分析，提高了生产的效率和质量控制的准确性。 通过完整的PLC程序，即三菱FX5S的程序，系统实现了对伺服压力机的精确控制和数据采集。这些程序中包含了详细的注释，不仅方便了编程人员的后期维护，也为新进人员提供了学习的机会。MCGS触摸屏的引入，让操作界面更加友好，操作人员可以通过触摸屏轻松完成各类操作，而无需深入了解复杂的后台程序。 在工业自动化领域，MCGS昆仑通态触摸屏和伺服压力机的结合代表了一种现代化的工业控制趋势。这种趋势不仅仅强调了设备性能的优化，还注重了人机交互的便捷性，以及数据管理和分析的重要性。通过集成先进的触摸屏技术，工业生产过程变得更加透明，操作者可以更加精确地控制生产过程，及时发现并解决潜在的问题。 在技术文档方面，相关的文件提供了丰富的信息，包括完整的PLC程序注释、触摸屏技术的详细介绍、以及如何通过触摸屏进行数据管理等。这些文档不仅对工程师在实际应用中有很大的帮助，也对技术学习和教育有着重要作用。 三菱FX5S PLC程序与MCGS昆仑通态触摸屏的集成，为伺服压力机的实时监控和历史数据管理提供了一套高效、便捷的解决方案。这不仅提升了生产效率，还为数据分析和决策提供了有力的支持，是现代化工业控制与人机交互技术完美结合的典范。

用于Vision Transformer的预训练模型,来源于huagging face。 Google ViT-Base-Patch16-224是一个基于Vision Transformer（ViT）的深度学习模型。该模型由Google的研究人员开发，用于图像分类和其他视觉任务。 在ViT模型中，图像被分割成一系列固定大小的块（或“patches”），然后这些块被线性嵌入到一个高维空间中。这些嵌入向量随后被输入到一个标准的Transformer架构中，该架构最初是为自然语言处理任务设计的，但已被成功应用于各种视觉任务。 Google ViT-Base-Patch16-224的具体参数如下： 模型大小：Base（基础版），这意味着它使用了一个相对较小的Transformer模型。 Patch大小：16x16，这意味着图像被分割成16x16像素的块。 输入图像大小：224x224，这是模型期望的输入图像大小（在预处理阶段，图像可能会被缩放到这个大小）。

工业互联网智能制造深层剖析.

SC450AI 是监控相机领域先进的数字 CMOS 图像传感器， 最高支持 2688H x 1520V @60fps 的传输速率。 SC450AI 输出 raw 格式图像， 有效像素窗口为 2704H x 1536V， 支 持复杂的片上操作——例如窗口化、 水平或垂直镜像化等。 SC450AI 可以通过标准的 I2C 接口进行配置。 SC450AI 可以通过 EFSYNC/FSYNC 引脚实现外部控制曝光。 SC450AI 支持 DVP、 MIPI 和 LVDS 接口 睡眠模式下， SC450AI 停止输出图像数据流， 工作在低功耗状态， 保持当前寄存器 值。 SC450AI 提供两种方式进入睡眠模式， 复位模式下， SC450AI 停止输出图像数据流， 处于软睡眠模式， 重置所有寄存器。 SC450AI 提供两种方式进入复位模式， SC450AI 提供标准的 I2C 总线配置接口对寄存器进行读写， I2C 设备地址由 PAD SID0、 SID1 的电平值决定， 如表 1- 4 所示。 PAD SID0、 SID1 内部有下拉电阻。 Slave Address 即设备地址

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物联网智能家居系统设计 在当今信息化时代，智能家居系统正蓬勃发展，物联网技术的应用更是给智能家居系统带来了新的发展机遇。下面将对物联网智能家居系统的设计进行详细的介绍和分析。 一、智能家居的意义和研究现状 智能家居的出现是为了提高家居的舒适性、安全性和智能化程度，物联网技术的应用将智能家居带入了一个新的发展阶段。智能家居的研究现状表明，国外起步早、投入大、应用先进的信息与通信技术、成果显著、技术成熟国内起步晚、市场需求大、政府支持、发展快、有很大的发展前景。 二、物联网体系结构 物联网体系结构主要包括感知层、网络层、应用层和接入层。感知层主要包括信息感知采集，如条码识读器、RFID读写器、各类传感器等。网络层核心承载网络，包括3G、4G、WIFI、Blue tooth、Zigbee、互联网等。应用层包括浏览器、各类用户移动终端、信息管理中心、数据库等。接入层包括汇聚节点、接入网关、M2M终端、分布式数据融合与处理等。 三、智能家居系统的总体设计 智能家居系统的总体设计主要包括智能家居体系结构设计、智能家居互联控制、智能照明控制、智能家电控制和智能窗帘控制等。 智能家居体系结构设计主要是通过物联网技术的应用，实现家居设备的互联控制，可以实现设备集中控制和智能化管理。 智能家居互联控制主要包括智能照明控制、智能家电控制和智能窗帘控制等。智能照明控制可以实现对全宅灯光的智能管理，可以用遥控等多种智能控制方式实现对全宅灯光的遥控开关、调光，全开全关，单开单关，及“会客、影院”等多种一键式灯光场景效果的实现。 智能家电控制可以实现对家里的饮水机、插座、空调、地暖、投影机、新风系统等的智能控制，避免饮水机在夜晚反复加热影响水质，在外出时断开插排通电，避免电器发热引发安全隐患。 智能窗帘控制可以实现对窗帘的智能控制，可以设置为早上6点钟起床，窗帘自动在6点钟打开，晚上8点钟自动关闭，也可以设置为有人走到窗台跟前，人体感应窗帘自动打开。 物联网智能家居系统的设计可以实现智能家居的智能化管理，提高家居的舒适性、安全性和智能化程度，为人们提供一个更加智能、舒适、安全的家居环境。

基于LabVIEW的智能多路压力数据采集系统设计与实现,Labview下的多路压力数据采集系统精细化设计,基于Labview的多路压力数据采集系统的设计 ,基于Labview;多路压力数据;采集系统;设计,基于LabVIEW的多通道压力数据采集系统设计 LabVIEW是一种广泛应用于工程、科学及工业领域的图形化编程软件，由美国国家仪器公司（National Instruments, 简称NI）开发。LabVIEW以其直观的图形编程环境和强大的数据采集与控制能力，成为了数据采集系统设计的重要工具之一。在本文中，我们将深入探讨基于LabVIEW的智能多路压力数据采集系统的整体设计与实现过程，包括系统的设计理念、结构框架、关键技术以及实际应用效果。 多路压力数据采集系统的概念可以理解为同时对多个压力传感器的信号进行采集和处理的系统。在工业自动化、环境监测、航空航天等领域，这种系统能够帮助用户实时监控并记录压力变化情况，从而为决策提供数据支持。LabVIEW由于其出色的并行处理能力和丰富的硬件接口支持，为实现多路数据采集提供了便利。 接着，系统设计需要考虑的主要因素包括数据采集精度、采集速率、系统的稳定性与可靠性以及用户交互界面的友好性。在基于LabVIEW的系统设计中，通常会采用模块化的设计思想，将整个系统分解为数据采集模块、数据处理模块、数据显示模块和用户操作模块等几个部分。数据采集模块负责从各个压力传感器获取信号，数据处理模块则对采集到的数据进行必要的滤波、转换、分析等处理，数据显示模块将处理后的数据以图表或者曲线的形式展示给用户，而用户操作模块则提供了一个简洁的界面供用户进行参数设置、数据查看、系统控制等操作。 在关键技术方面，多路数据同步采集和实时数据处理是设计过程中的两大难点。为了解决多路同步采集的问题，LabVIEW提供了多种硬件接口与协议支持，如PCI、PXI、USB、串行通信等，配合高精度的定时器和触发机制，可以确保多路数据采集的一致性。同时，LabVIEW的多线程编程模型可以有效地提升数据处理的效率，利用并行计算和分布式算法，大幅缩短数据处理时间，提高系统的实时性。 在实际应用中，基于LabVIEW的多路压力数据采集系统可以实现对压力传感器信号的快速捕获和高精度测量，适用于复杂多变的工业现场环境。系统通过实时监控压力变化，及时调整工业流程中的相关参数，保障了工艺过程的稳定性和产品的质量。此外，系统还能够与企业信息管理系统相连接，实现数据的共享与协同处理，为企业的信息化管理和智能决策提供了有力的技术支持。 LabVIEW强大的功能和灵活性也意味着系统设计者在设计时需要具备深厚的专业知识和实践经验。设计者不仅需要熟悉LabVIEW编程环境，还应深入理解相关的硬件设备和数据处理算法，以便设计出既高效又稳定的多路压力数据采集系统。 基于LabVIEW的智能多路压力数据采集系统，以其高效的数据处理能力和良好的用户交互性，在工业生产、科研实验等多个领域展现出了巨大的应用潜力。随着工业4.0和智能制造的发展，此类系统的需求将会越来越大，对其性能的要求也会越来越严格。因此，不断地优化系统设计，提升系统的采集精度和处理速度，将成为未来研究的重要方向。