毕业设计基于Java的酒店管理系统源码+数据库+论文+任务书+开题报告+答辩.高分通过项目，已获导师指导。 本项目是一套基于Java的酒店管理系统，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的Java学习者。也可作为课程设计、期末大作业 包含：源码+运行说明+数据库等，该项目可以直接作为毕设使用。 项目都经过严格调试，确保可以运行！ 本系统使用Java语言和MySQL数据库，采用B/S模式结构，开发工具采用Navicat和IDEA。选择目前主流的框架SpringBoot进行开发，前端页面呈现技术选择VUE技术实现了酒店管理系统功能。通过酒店管理系统，自动化和集中管理酒店的各项业务，包括客房预订、客户信息管理、员工排班、客房管理等，从而提高管理效率，减少人力成本和错误率，开发酒店管理系统能够有效地提升酒店的管理效率和服务水平，满足现代社会对高效、便捷、个性化服务的需求，为酒店业的发展注入新的活力和动力 本系统中管理员功能包括用户管理，客房管理，预订管理，入住安排管理，公告管理 根据对用户的需求进行分析，用户功能包括注册登录、查找酒店、酒店预订、个人中心、公告浏览

在当今的数字娱乐时代，电子游戏已成为一个广受欢迎的领域，对于计算机科学与技术专业的学生而言，游戏开发是一个重要的实践项目。深圳大学计算机专业的学生在进行游戏开发的实验项目中，通过对《爆破任务》游戏的设计与开发，不仅锻炼了编程实践能力，也提升了创新思维和团队协作精神。《爆破任务》作为一款可运行的游戏源码项目，详细展示了学生在游戏逻辑、图形渲染、物理引擎以及人机交互等方面的实践成果。 《爆破任务》游戏项目基于Unity游戏开发平台，Unity是业界广泛使用的多功能游戏引擎，它支持多种平台的游戏开发，并提供了丰富的功能模块和工具集，使得开发者能够高效地创建游戏。在《爆破任务》项目中，学生运用了Unity的主要组件，如场景编辑器、动画系统、物理引擎等，来构建游戏世界。项目中可能包含的文件如“Mission Demolition Prototype11”指明了游戏开发过程中原型迭代的过程，原型迭代是游戏开发中的重要环节，它允许开发团队快速构建游戏的基本框架，并在此基础上不断测试、优化和完善，直至最终的游戏产品。 在技术层面，Unity提供的C#编程接口使得学生能够通过编写代码来控制游戏逻辑和行为。学生在项目中学习了如何使用C#语言来编写游戏脚本，包括但不限于角色控制、得分机制、敌人AI等。此外，Unity的3D图形渲染能力让学生能够在游戏中实现逼真的视觉效果，这对于提升玩家的游戏体验至关重要。学生还需要学习和运用Unity的物理引擎来处理碰撞检测、重力模拟等物理交互效果，使游戏元素的交互更加自然和真实。 游戏开发不仅仅是技术的堆砌，它还涉及到游戏设计的诸多方面。《爆破任务》项目需要学生在游戏玩法、故事背景、角色设计、音效配乐等方面进行细致的规划和创新。游戏玩法的多样性、故事的吸引力、角色的深度、音效的恰到好处，都是决定游戏成功与否的关键因素。学生需要通过不断的游戏测试和用户反馈来调整游戏设计，使之更加完善和引人入胜。 标签“Unity 游戏开发”表明了《爆破任务》项目的开发工具和主要学习目标。对于深圳大学计算机专业以及对游戏开发感兴趣的其他学生来说，这样的项目不仅是一次技术实践，更是对未来职业道路的一次探索。通过参与这样的项目，学生们能够更好地理解游戏开发的整个流程，为他们将来从事游戏设计、软件开发或其他相关工作打下坚实的基础。 《爆破任务》项目不仅是深圳大学计算机专业课程学习的成果，更是学生实践能力、创新精神和技术水平的综合体现。通过这样的项目实践，学生们能够在游戏开发的世界里得到真实的体验，为他们的未来职业生涯开启了一扇门。对于学习计算机科学与技术的学生而言，这样的课程和项目能够大大增强他们的实践能力和市场竞争力。

PAN 2018，作者分析任务（pan18ap） 渥太华大学自然语言处理实验室的参与在的 我们的模型是文本分类中表现最好的模型，在英语，西班牙语和阿拉伯语数据集上的准确度分别为0.8221、0.82和0.809。 考虑到文本和图像分类以及所有三个数据集的组合，我们的模型在23个团队中排名第二。 我们在Twitter中进行性别识别的方法仅利用文本信息，包括推文预处理，功能构建，使用潜在语义分析（LSA）进行的降维以及分类模型构建。 我们提出了一种线性支持向量机（SVM）分类器，具有不同类型的单词和字符n-gram作为特征。 内容 入门：PAN共享任务的初学者指南 安装 引文 如果我们的代码对您有用，请不要忘记引用我们的论文： Daneshvar，S.，＆Inkpen，D.（2018年）。 。 CLEF 2018上用于PAN的笔记本。CEUR研讨会论文集，2125，1-10。 动机 您之所以在这里，可能是由于以下原因之一： 您是的参与者，正在寻找在过去几年中对该任务的其他参与者有效的方法。 您是机器学习和自然语言处理的狂热者，正在寻找一些入门代码来尝试一些NLP和ML实

JavaWeb程序设计是Java开发中的重要领域，主要涉及在Web环境下使用Java技术进行应用程序的开发。本教程集合了黑马程序员传智播客的课后习题及答案，旨在帮助学习者深入理解和掌握JavaWeb的核心概念和技术。以下是这些习题涵盖的一些关键知识点： 1. **Servlet与JSP**： - Servlet是Java Web应用中的服务器端组件，用于处理HTTP请求。理解Servlet生命周期，包括初始化、服务、销毁等阶段。 - JSP（JavaServer Pages）是用于创建动态网页的Java技术，它将HTML代码与Java代码相结合，简化了Web页面的开发。 2. **MVC模式**： - MVC（Model-View-Controller）模式是JavaWeb开发中的常见设计模式，用于分离业务逻辑、数据模型和用户界面。 - 学习如何在JavaWeb中实现MVC，例如使用Spring MVC框架。 3. **请求与响应**： - HTTP协议：理解GET和POST请求的区别，以及如何在Servlet中处理这些请求。 - HttpServletResponse和HttpServletRequest对象：它们是Servlet API中的核心类，用于处理客户端请求和向客户端发送响应。 4. **会话管理**： - HttpSession接口：用于在服务器端存储用户会话信息，如登录状态、购物车等。 - Cookie：客户端的会话管理机制，可以设置过期时间，存储少量非敏感数据。 5. **JSP内置对象**： - out、request、response、session、application、page、pageContext等内置对象的使用及其作用。 6. **EL表达式和JSTL**： - EL（Expression Language）用于简化JSP中的数据访问，它可以动态地获取和设置JavaBean属性。 - JSTL（JavaServer Pages Standard Tag Library）提供了多种标签库，如Core、XML、JDBC等，以减少脚本代码，提高可维护性。 7. **过滤器和监听器**： - Filter接口：在请求处理前后执行自定义逻辑，如字符编码转换、权限验证等。 - Listener接口：如HttpSessionListener、ServletContextListener等，监听特定事件，如会话创建、销毁。 8. **连接数据库**： - JDBC（Java Database Connectivity）：Java访问数据库的标准API，包括连接、执行SQL、处理结果集等。 - 数据源（DataSource）：在应用服务器中管理数据库连接的组件，提供更高效的连接管理和事务处理。 9. **Web容器**： - 如Tomcat、Jetty等，它们负责加载和运行Servlet，处理请求和响应，管理会话等。 通过对这些习题的学习和解答，你可以巩固和提升在JavaWeb开发中的技能，为实际项目开发打下坚实基础。记得理论结合实践，多动手编写代码，加深对知识的理解。同时，持续关注JavaWeb的新技术和最佳实践，以便适应不断变化的开发环境。

  课题各传感器模块采集数据后传给单片机进行处理，可在液晶屏上显示，实现对温度、湿度的监测。同时本课题可以通过按键设置温湿度上下限，系统会根据温湿度阈值控制设备调温或报警，维持环境温湿度在稳定范围内。 基于AT89C52单片机的温湿度采集系统是一个典型的嵌入式系统应用项目，其核心是使用AT89C52单片机与DHT11温湿度传感器相结合，通过编程实现对环境温湿度的实时监测、显示、控制及报警功能。本系统的设计涉及硬件选择、电路设计、程序编写、调试和仿真等多个环节。在硬件方面，系统包括AT89C52单片机、DHT11温湿度传感器、液晶显示屏(LCD)、按键模块、以及可能的报警器或调温设备。软件方面则包括keil软件用于编写单片机程序代码和proteus软件用于电路仿真。 AT89C52单片机是系统的心脏，其作用是处理传感器传来的数据，并根据这些数据控制其他设备。DHT11传感器是一个含有已校准数字信号输出的温湿度复合传感器。它能够提供相对湿度和温度的测量值，其数字输出经过单总线协议与AT89C52单片机通信。液晶显示屏用于显示当前的温湿度数据，使得用户可以直观地了解到环境状况。按键模块则用于设置温湿度的上下限阈值，系统会依据设定值进行逻辑判断和设备控制。当环境温湿度超出设定范围时，系统会通过报警器发出警报或通过调温设备调整环境温度和湿度，以保持环境的稳定。 在编程方面，keil软件用于编写和编译单片机的程序代码，这里需要编写相应的C语言或汇编语言程序，实现数据的采集、处理、显示和控制。proteus软件则可以用来进行电路设计和仿真，通过搭建虚拟电路并加载编写好的程序，可以模拟实际电路的工作状态，帮助设计师在实际搭建电路前发现并修正可能出现的问题。 报告任务书中通常会详细描述项目的目标、理论依据、方案设计、实验过程、结果分析及结论等方面内容，为完成项目提供全面的规划和指导。报告任务书不仅要求对项目进行全面的总结，还需要展示出在项目实施过程中对相关知识的理解和应用。 本项目不仅包含了单片机编程的基础知识，还融入了传感器应用、电路设计、用户交互界面设计以及系统测试等多个方面的技能，是电子与自动化领域学生实践学习的良好范例。通过本项目，学生不仅能够加深对单片机及其应用的理解，还能够提高实际操作能力和系统集成能力，为其将来的专业发展打下坚实基础。

自然语言处理是计算机科学和人工智能领域的研究热点，它涉及让计算机能够理解、解释和生成人类语言的各种技术。在自然语言处理的众多任务中，机器翻译是一个具有代表性的应用，它允许不同语言的人们能够跨越语言障碍进行交流。近年来，基于Transformer架构的模型在机器翻译领域取得了革命性的进步。Transformer模型由于其并行化能力强、训练效率高、处理长距离依赖的优越性，已经成为当前机器翻译的主流技术。 本案例的核心是一个Transformer模型的实际应用，展示了如何使用该模型进行翻译任务。通过具体文件的名称，我们可以推测出案例中包含的内容和结构。首先是“transformer_mytest.ipynb”，这应该是一个Jupyter Notebook文件，通常用于编写和执行可重复的数据处理和分析任务。在这个文件中，用户可能会看到Transformer模型的实例化、训练、评估以及翻译过程的演示代码。 “model.py”文件很可能是包含Transformer模型结构定义的Python脚本。在这个文件中，我们可能会找到构成Transformer模型的各个组件，如编码器层、解码器层、多头自注意力机制、位置编码等。此外，还包括模型的前向传播逻辑，以及在给定输入序列时输出翻译结果的方法。 “tokenizer.py”文件应该是负责处理和转换文本数据的部分，它包含了将原始文本分词、编码为模型可以处理的数字序列的代码。分词器是自然语言处理中不可或缺的一环，它直接影响到模型性能的好坏。分词器会读取词汇表，将单词或字符映射到相应的索引，并为模型提供必要的语言学信息。 “utils.py”文件通常包含了辅助功能的实现。在Transformer翻译任务中，这些功能可能包括但不限于数据预处理、后处理、训练辅助函数、性能评估指标等。这些工具函数是为了简化主程序的编写，提高代码的可重用性和可读性。 “main.py”是程序的入口点，它将所有的组件整合到一起，并协调整个翻译任务的执行。在这个文件中，我们可能会看到数据加载、模型训练、翻译测试以及结果输出的主逻辑。 “dataloader.py”文件则负责数据的加载和批处理。在机器学习和深度学习任务中，数据加载器负责将数据分为批次，以便模型进行批量学习。它能够高效地从数据集中读取数据，并将其转换为模型所需的格式。 “data.txt”文件可能包含了用于训练和测试模型的原始数据。在翻译任务中，数据集通常由一系列成对的句子组成，包含源语言文本和目标语言文本。数据质量直接影响模型训练效果，因此需要经过仔细的清洗和预处理。 整个案例的实现依赖于深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，这些框架提供了构建神经网络所需的工具和接口。通过实际操作这些文件，用户可以了解如何搭建一个基于Transformer的翻译模型，包括模型的训练、验证、测试以及后续的优化和调参。 这个案例向我们展示了一个完整的Transformer翻译任务的实现过程，从模型的定义、数据的处理，到最终的训练和评估。通过这些文件的结构和功能，我们可以了解到机器翻译任务的复杂性和深度学习在其中所发挥的关键作用。

标注方式上： RefCOCOg采用的是非交互式标注法，选定区域请人标注，再请另外一批人根据标注的expression选择对应的region； RefCOCO和RefCOCO+采用的是双人游戏 (Refer it game)的方式. 数据划分方式上： RefCOCO和RefCOCO+包含train, val, testA, testB。testA的图片包含多个人；testB的图片包含多个除人之外的物体。同一个图片的object-expression样本对要么全在训练集，要么全在验证\测试集。 RefCOCOg包含train, val, test。是按照object进行划分的，同一个图片的object-expression样本对集合可能会在训练集一部分，在验证\测试集另一部分。 图片选择上： RefCOCO：图像包含同一类别的多个物体。 RefCOCO+：图像包含同一类别的多个物体，并且expression不能有绝对位置（e.g., left）的词。 RefCOCOg：图像包含同一类别的2-4个物体，覆盖面积超过图片面积的5%

基于博途1200PLC+HMI运料小车控制系统仿真 程序： 1、任务：PLC.人机界面小车自动装缷料运行仿真 2、系统说明： 系统设有手动模式、自动循环模式、单步模式、单周期模式等可选择模式运行 运料小车博途仿真工程配套有博途PLC程序+IO点表+PLC接线图+主电路图+控制流程图， 附赠：参考文档(与程序不是配套，仅供参考) 博途V16+HMI 可直接模拟运行 程序简洁、精炼，注释详细 ,基于博途PLC与HMI界面的运料小车控制系统仿真程序，支持多种模式运行，附详细注释及参考文档,基于博途1200 PLC与HMI交互的运料小车控制系统仿真程序详解,关键词：博途1200PLC；HMI；运料小车控制系统仿真；自动装缷料；模式运行；博途仿真工程；PLC程序；IO点表；PLC接线图；主电路图；控制流程图；博途V16；HMI模拟运行；程序简洁；注释详细。,基于博途1200PLC与HMI的运料小车自动控制仿真系统

借助深度学习、卷积神经网络（CNN）等先进算法，图像识别技术实现了从图像信息的获取到理解的全面提升。近年来，这一技术已在医疗、交通、安防、工业生产等多个领域取得了颠覆性突破，不仅显著提升了社会生产效率，还深刻改变了人们的生活方式。葡萄叶片识别的实际应用场景。 1. 农业生产与种植管理 葡萄叶识别技术可以帮助农民快速、准确地识别葡萄的品种和生长状态。通过分类不同种类的葡萄叶，农民可以优化种植策略，合理分配资源（如肥料和水分），从而提高葡萄的产量和品质。此外，该技术还可以用于监测葡萄植株的生长周期，指导科学化管理。 2. 病虫害检测与诊断 通过对葡萄叶的图像进行分析，葡萄叶识别技术可以检测出叶片上是否存在病害或虫害的特征。例如，可以识别霜霉病、白粉病等常见葡萄病害的早期症状，及时提醒农民采取防治措施。这种技术可以大幅减少农药的使用量，提高生态友好性。 3. 食品加工与质量评估 在食品加工行业，葡萄叶是某些传统美食（如中东的葡萄叶包饭）的关键原料。葡萄叶识别技术可以用于区分不同品种的叶片，以确保其口感、大小和质量符合加工要求，从而提升加工产品的一致性和市场竞争力。 4. 葡萄品种的保护与追溯

《AI基于机器学习的股票数据挖掘分析系统的设计与实现》这篇论文主要探讨了如何利用人工智能技术，特别是机器学习算法，来对股票市场进行深度的数据挖掘和分析。这是一份涵盖论文说明书、任务书和开题报告的综合研究，旨在为金融商贸领域的决策者提供科学的工具和方法。 在论文中，作者首先介绍了人工智能在金融领域的应用背景，强调了在海量股票数据中寻找规律和预测趋势的重要性。接着，论文深入讨论了机器学习的基础理论，包括监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型的算法，如线性回归、决策树、随机森林、支持向量机以及神经网络等，并分析了它们在股票数据分析中的适用场景。 数据挖掘是该系统的核心部分，通过对历史股票交易数据的预处理、特征工程和模式识别，提取出有价值的特征。这些特征可能包括股票的价格、交易量、公司基本面信息等，甚至可能涉及宏观经济指标。作者可能探讨了如何构建有效的特征组合，以提高模型的预测精度。 在系统设计与实现环节，作者可能会详细描述数据获取和清洗的过程，以及如何构建一个能够实时更新和学习的模型。这可能涉及到大数据处理技术，如Hadoop或Spark，以及云计算平台的运用，以实现高效的数据处理和模型训练。同时，可能还会介绍系统的架构设计，包括前端用户界面和后端数据分析模块的交互逻辑。 在论文的实证分析部分，作者会利用特定的股票数据集进行模型验证，对比不同机器学习算法的性能，并可能提出优化策略。此外，通过案例研究，展示系统如何帮助投资者做出更明智的决策，例如，通过预测股票价格波动，识别投资机会，或者预警潜在风险。 毕业设计的整个过程不仅锻炼了作者的科研能力和编程技能，也展示了将理论知识应用于实际问题的能力。尽管论文可能无法提供直接的投资建议，但其方法论和思路对于理解人工智能在金融领域的应用具有重要的参考价值。 这篇论文和相关文档为读者提供了深入理解和构建AI驱动的股票数据挖掘分析系统的基础，有助于金融商贸领域专业人士了解如何利用机器学习提升决策效率，同时也为后续研究提供了宝贵的思路和参考。