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SpringBoot疫情打卡健康评测系统源码发布

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36.27MB | 更新于2024-12-08 | 141 浏览量 | 0 下载量 举报 收藏
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该系统主要使用Java语言开发,遵循B/S架构和MVC设计模式。在开发过程中,主要使用的开发环境和工具包括IDEA、JDK、Maven和Mysql等。 具体来说,该系统的开发环境包括: 1、系统环境:Windows/Mac 2、开发语言:Java 3、框架:SpringBoot 4、架构:B/S、MVC 5、开发环境:IDEA、JDK、Maven、Mysql 6、JDK版本:JDK1.8 7、Maven包:Maven3.6 8、数据库:mysql 5.7 9、服务平台:Tomcat 8.0/9.0 10、数据库工具:SQLyog/Navicat 11、开发软件:eclipse/myeclipse/idea 12、浏览器:谷歌浏览器/微软edge/火狐 13、技术栈:Java、Mysql、Maven、Springboot、Mybatis、Ajax、Vue等 这套系统的适用人群主要为计算机,电子信息工程等专业的学习者,以及需要完成毕业设计、课程设计和期末大作业的学生。本资源为代码的压缩包,所有源码均经过严格测试,可以放心下载使用。如有任何使用问题,欢迎随时与博主沟通,博主将第一时间进行解答。 压缩包子文件的文件名称列表包含了以下几个文件: 1、必读推荐.docx 2、配置说明.pdf 3、pom.xml 4、src 其中,pom.xml文件是Maven项目对象模型的配置文件,其中定义了项目的构建配置和依赖关系;src文件夹则包含了项目的源代码。"

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内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
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