【实验内容】 （1） 在实验二的基础上，继续完善 web 系统 （2） 通过构建 Dao 层，来实现和数据库的交互 （3） 需要完成注册，登陆，修改密码，列表展示等功能，数据要从数据库读取，并且传 递给客户端。 要求： i. 界面风格自行设计，符合一般用户使用习惯 ii. 界面实现响应式布局，适合 Pad 用户和手机用户使用； SSM整合,即Spring+SpringMVC+Mybatis整合，在controller、service、domain层再新增一个同级包dao层，来实现和数据库的交互，它要创建接口、mapper映射文件，还要在resource增加mapper配置文件，以及在applicationContext.xml文件增加SQL相关内容，也就是说进行Mybatis框架设计，后续进行业务代码的编写；数据库名称为mytest,里面建立表admin(分别包含id、姓名、密码、邮箱、生日、余额等列)； 采用前后端分离，前端使用Vue编写，后端采用IDEA开发！！！！！

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功能测试、GUI测试、易用性测试、兼容性测试、性能测试、安全性测试的常见测试点z总结。

基于Django框架实现信息管理Web系统，并使用Paddle提供的THUCNews数据集完成中文新闻标题分类与可视化。 1、技术栈：Django、Bootstrap、MySQL、Sklearn（朴素贝叶斯）、Echarts。 2、主要功能：用户登录注册、数据库增删改查、文件上传、统计数据可视化、新闻标题文本分类。

系统简介参考：https://blog.csdn.net/qalangtao/article/details/125607286 情感倾向分析（Sentiment Classification，简称Senta）针对带有主观描述的中文文本，可自动判断该文本的情感极性类别并给出相应的置信度，能够帮助企业理解用户消费习惯、分析热点话题和危机舆情监控，为企业提供有利的决策支持。该模型基于一个双向LSTM结构，情感类型分为积极、消极。该PaddleHub Module支持预测和Fine-tune。 系统简介参考：https://blog.csdn.net/qalangtao/article/details/125607286

无论入门级、进阶级、大师级、大佬级、大神级还是无敌级，只要你是产品经理，想要快速时这是必备的！ 一套通用型的后台管理系统原型设计方案，在此基础上可以快速输出标准和美观的后台原型方案，共有12套不同类型的登录界面和系统框架，包括大量的常用组件和常用页面模板，可以满足各类中后台管理系统的原型设计需求，快速输出各种管理信息系统，如CMS、OA、CRM、ERP、POS等系统原型。 一套通用型的后台管理系统原型设计方案，在此基础上可以快速输出标准和美观的后台原型方案，共有12套不同类型的登录界面和系统框架，包括大量的常用组件和常用页面模板，可以满足各类中后台管理系统的原型设计需求，快速输出各种管理信息系统，如CMS、OA、CRM、ERP、POS等系统原型。 一套通用型的后台管理系统原型设计方案，在此基础上可以快速输出标准和美观的后台原型方案，共有12套不同类型的登录界面和系统框架，包括大量的常用组件和常用页面模板，可以满足各类中后台管理系统的原型设计需求，快速输出各种管理信息系统，如CMS、OA、CRM、ERP、POS等系统原型。 Axure yuanxing html web OA

《WEB系统开发与设计》(上)课程试卷A

支付演示 简介 支付演示是一个基于SpringBoot2.0框架开发的WEB系统，目前已集成支付宝，微信，银联等第三方支付系统接口，目的是方便手动支付业务相关开发者学习与交流。 如果您觉得该项目对您有所帮助那么请给与Star或Fork，欢迎吐槽。 关于条码支付（被扫模式） 在工程测试包内提供了一个简单的条码扫描枪模拟器。利用投屏软件将手机客户端收款码界面投射到桌面上，使用模拟扫描器识别二维码/然后创建订单发起支付动作进行扣款。 开发状态 支付演示系统仍然处于开发阶段，现阶段已经集成支付宝，银联。 支付接口申请 支付宝目前仅支持个人申请当面付收单接口，费率0.6％。 提供一张可以申请支付宝当面付的商户门头照 特别鸣谢 以上排名不分先后。 友情捐赠 您的捐赠将用于购买JetBrains附属IDEA开发工具正版序列号，并进行共享。

Jsp财务管理系统(含源码)，Java开发的财务管理系统，包括财务管理的基本模块

Attention-BiLSTM模型结构及所有核心代码： 1.model中实验的模型有BiLSTM、ATT-BiLSTM、CNN-BiLSTM模型； Attention与BiLSTM模型首先Attention机制增强上下文语义信息，并获取更深层次特征，最后通过Softmax进行回归，完成所属语音情感的预测。 2.系统为用Flask搭建网页框架的语音识别系统界面； 对于提到的语音情感识别方法平台为基于Windows操作系统的个人主机，深度学习框架采用的是tensorflow和Keras，其中TensorFlow作为Keras的后端。具体配置如下python3.6.5、tensorflow=1.12、Keras=2.2.4、flask==1.0.2 、librosa等。 具体界面效果可以参考博客内容。​​