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可见光谱学和近红外漫反射光谱学（Vis-NIR）有助于快速和无破坏性的估算各种土壤特性，建立一种基于这种方法的估计模型有助于节省测量土壤氮元素含量所需的资源。本文中我设计了一种组合卷积神经网络（CNN）和Transformer网络两种模型的联合模型来预测土壤中氮元素含量，称为CNN-Transformer联合模型。它结合了CNN从数据中提取局部和抽象特征的能力，以及Transformer网络学习序列特征的各种依赖性的优势。本文中我通过区间随机蛙跳算法和斯皮尔曼相关系数法对选取特征光谱，然后在不同输入的情况下对比本文设计的联合模型、偏最小二乘模型、单独CNN和单独Transformer的预测精度并对它们的泛化能力进行测试。最后使用贝叶斯自动优化超参数模型对效果较差的联合模型的超参数进行调优来提高其预测能力。

1.全Android 原生项目，MVVP编码模式，Kotlin语言 2.主要使用国家为肯尼亚，坦桑尼亚及周边国家。 3 . KECash1是一种虚拟信用卡，。使您可以随时随地轻松获得贷款。KECash1可在几分钟内通过您的手机提供高达10万奈拉的贷款。 4. KECash1提供广泛的贷款产品，以满足大多数客户的需求。贷款从2,500奈拉到100,000奈拉，贷款期限为12 - 26周。 5 .针对市场的贷款竞品，退出更灵活的组合贷款和单独商家信用评估系统，推出还款优惠券功能

首先使用python的senlenium+xpath爬取安居客的北京租房信息数据，然后使用pandas对爬取的数据进行预处理，然后使用pymysql将数据写入mysql以及hadoop大数据平台。然后使用sparksql对数据进行数据分析，将分析的指标存入mysql，然后利用flask+echares从mysql里面抽取数据进行数据分析的可视化

此系统是为安徽华烨特种材料有限公司做的一个系统，其为实现工厂物流转运管理和调度，优化产线流程节拍，该系统为双端，PC端和PDA端，PC端主要功能是构建地图、创建设备、创建站点、报警信息管理、任务信息管理、AGV实时位置展示。PDA端主要为AGV创建任务，展示PDA所下发的任务信息、实时展示AGV状态、实时展示液压状态、下发取货送货导航任务。

自动化仓储系统主要针对中小企业自动化仓储管理升级使用。该系统对接AGV、CTU、自动化输送线、分拣工作台等硬件设备，同时提标准接口，对ERP、MES开放仓库的数据与任务下发。自动化仓储系统提供全自动出入库、分拣、库存分析、库位管理、盘点、数据导出、物料管理、物流调度等功能； 系统采用CS架构，搭配PDA实现生产远端用料调度与空车折返等定制功能。

技术架构 后端技术 Spark：用于大规模数据处理和分析，利用其内存计算的优势，高效地处理和分析大规模天气数据。 Selenium：用于自动化数据采集，模拟用户操作，自动化地从网络上抓取天气数据。 Pandas：用于数据清洗和预处理，确保数据的质量和一致性。 Flask：轻量级Web框架，用于构建Web应用的后端服务，处理用户请求和响应。 前端技术 ECharts：用于数据可视化，展示天气数据的分析结果，包括气温变化、空气质量指数等，为用户提供直观的决策支持。 HTML/CSS/JavaScript：用于构建用户友好的界面，确保系统的易用性和交互性。 系统功能 1. 数据采集 使用Selenium从指定的天气网站上抓取历史天气数据，并将数据保存为CSV文件。采集的数据包括每个月的平均高温、平均低温、极端高温、极端低温、平均空气质量指数等，以及每日的详细天气情况。 2. 数据清洗 使用Pandas对采集到的原始数据进行清洗，移除冗余符号，将字符串类型的数据转换为数值类型，并对日期格式进行处理，确保数据的一致性和可用性。 3. 数据分析 在Linux环境下使用Spark进行数据分析，提取

自主设计音乐盒，兼具排行榜、搜索和播放功能。 运行 音乐播放盒.py 文件 右侧排行榜显示网易云排行榜前十首歌 左上方搜索栏输入搜索信息，点击搜索栏右面按钮，左下方搜索栏显示搜索的前十首歌 点击显示的歌曲，进入新的页面 点击开始按钮开始播放 点击停止按钮停止播放 点击快进音乐快进 点击快退音乐快退 点击下一首播放下一首 点击上一首播放上一首 点击右上角按钮返回原始界面 库环境：pygame requests tkinter threading time 以及 网易云每日推荐获取.py 网易云播放音乐vip.py 网易云查找api版.py 需与 音乐播放盒.py 放同一目录下

服务内容全部包含: 社交聊天IM源码 前端开发语言：VUE( 安卓，IOS,WEB为一套前端代码） 服务器端开发语言: PHP+WebSocket 带部署教程。 后台地址 http://imadmin.hnscfkj.com/admin_login 账户 admin 密码 123456 前端地址 http://imchat.hnscfkj.com/ 测试账号1： qq81317 a123456 测试账号2： jhw001 a123456

该项目主要用来控制产线中拧紧枪的启动和关闭。在系统中为物料录入螺丝的位置坐标，在拧紧枪移动到指定位置同时在误差范围 内则通知拧紧枪可以启动同时发送给拧紧枪控制器该螺丝点位所需的扭矩等信息。拧紧完成后拧紧枪控制器会返回是否成功，成功 后自动进入下一个点位，失败后可选择重打或此物料作废。该程序根据通信方式和力臂类型区分为 io版、tcp版、整合版。每个版 本又分为折叠力臂类型、伸缩力臂类型。

前端使用easyui，后端使用Spring+SpringMVC+Mybatis，完成小吃店铺的点餐后台管理系统 功能模块说明 1、用户管理模块：完成用户的基本信息维护及权限设置，实现按权限使用管理系统 2、店铺管理模块：完成餐桌及菜谱的配置（增删改查） 3、营业模块：完成订单的创建，修改及订单结账

1、项目背景：按照《“工业互联网+危化安全生产”智能巡检系统建设应用指南（试行）》建设。建设智能巡检系统，实现巡检、巡查全过程数字化管理，管理人员根据PID工艺流程图、数字化交付资料、风险分析单元划分，隐患排查清单、岗位安全风险责任清单等，分角色制定巡检任务、规划巡检路线，匹配巡检清单及制度规范。巡检人员通过移动终端自动获取巡检任务要求。支持巡检人员按规定时间、规定位置、规定要求完成数据采集，并将设备设施运行状态、设备设施故障以及各类安全生产隐患等信息实时传输回管理后台，从而实现操作人员、管理人员、企业各个信息化系统间共享巡检数据。

一个winform的小demo，包含登录功能，用户管理功能，树状菜单列表根据菜单绑定子页面，实现窗体大小的自适应。应用技能点包括:EF,委托，winform组件，事件等。可以再这个基础上拓展一些业务流，也可以添加一些tcp/udp通信。作为一个起始的小DEMO,

1、本项目通过已有的历史数据，对未来的数据进行分析和预测 2、本项目使用的项目栈：python、pandas、flask、机器学习、神经网络结合前端bootstrap框架 3、本项目基于机器学习和神经网络的知识，对历史数据先进行分类训练，提取训练模型后进行数据预测，并最终生成excel文件

1、面向所有需要监控企业舆情风险的个人和单位。 2、周期性自动爬取指定新闻网站新闻，借助对齐后的大模型出生的文本理解能力，落库企业舆情风险到数据库。 3、简易的使用方法，只需要指定新闻网站、监控频率，查看监控结果即可。

抖音弹幕游戏 主播操作本软件连接游戏与弹幕进行互动 主要实现游戏与弹幕之间的通讯以及自由编辑指令。 大部分主播对电脑一窍不通，运用大量防呆设计，避免误操作，界面简洁易懂好上手。 弹幕数据的提取引用成熟的开源软件，主要做不同聊天的指令处理。 连接游戏的部分由另一人制作，只需要将指令输出到指定位置即可与游戏通讯。 主播在直播过程中游戏出现问题，吞礼物等都加入了补偿按钮可以补偿丢失的部分。 软件有加密措施(源码没有)，防止主播泄露或者私用，写入了漂浮文字展示昂贵礼物的打赏提示条

一个Readme文件的在线查看系统，还有个在先编辑在制作中，使用Element UI的风格设计的页面内容，整体内容比较简单。等我下一次把编辑器做好了，我在补充完整的代码，上传网站。目前只有这么多，不知道写什么内容。

1. 一款专为小微企业定制的进销存管理软件，支持外设硬件、打印机等，数据统计输出专业报表； 2. 核心功能：多行业垂直细分、多人协作、实时库存、扫码找货、会员管理、手机打印、快捷对账、经营统计等； 3. 专业完善的行业解决方案，多端数据同步，数据安全，实现不同行业的定制化开发； 4. 强大的后端和客户端能力，使用微服务架构，集成内购、硬件设备、混合开发等技术。

为爱护流浪动物的爱心人士提供一个方便交流的平台，该系统为前后端分离。前端采用vue + elementplus + typescript，后端采用SpringBoot + MybatisPlus + MySQL，NoSQL采用Redis作为缓存存储。 系统分为前台：平台用户交流；后台：社区管理员信息维护。用户可在平台发帖、评论，发布宠物信息、领养捐助宠物；管理员可在后台审核帖子、评论内容，维护用户、宠物、帖子、评论信息。

4.1登录模块 用户进入登入页面，输入用户名和密码点击登录后，后端接收登录请求并返回用户信息，前端设置token，用于验证用户是否已登录（由于学生能力有限，token值是在前端获取的用户id作为token） 4.1注册模块 用户点击注册按钮后，输入用户名必须是5-10位的字符，两次密码相同，密码必须是6-15位的非空字符，前端效验成功就发起请求，后端存入改用户信息。用户在执行登录操作即可进入系统 4.2采购商城模块 采购管理模块涵盖了从采购员按需求提出、采购订单生成、发起采购申请，到货验收入库等全过程的管理。支持新增、编辑、删除采购申请，方便用户根据实际需求进行灵活操作。提供采购申请汇总功能，方便管理部门对多个采购申请进行统一审核和管理。 根据采购计划，生成采购订单，并发送至供应商。提供订单编辑，方便用户进行后续操作和管理。供应商到货后，系统支持订单完成入库。点击完成入库后，系统自动更新库存信息，并生成入库成功单。 4.3入库管理模块 全部订单 系统接收来自采购部门或上级管理系统的订单申请完成入库和入库通知。订单信息包括货物名称、数量、规格、供应商信息、订单状态、入库状态，订单

技术架构 后端技术 Hadoop & Hive：用于存储和处理大规模的旅游数据。Hadoop分布式文件系统（HDFS）提供高效的数据存储，Hive用于数据分析和查询。 Pandas：用于数据清洗和预处理，确保数据的质量和一致性。 Flask：轻量级Web框架，用于构建Web应用的后端服务，处理用户请求和响应。 前端技术 ECharts：用于数据可视化，展示旅游景点的评分分布、用户评论情感分析结果等，为用户提供直观的决策支持。 HTML/CSS/JavaScript：用于构建用户友好的界面，确保系统的易用性和交互性。 算法 推荐算法：结合协同过滤和内容推荐的混合推荐算法，通过分析用户的浏览历史、评分和评论等数据，生成个性化的旅游推荐列表。 情感分析：利用自然语言处理技术分析用户评论的情感倾向，进一步优化推荐结果。 系统特色 1. 大数据技术支持 本系统采用Hadoop技术处理大规模数据，确保在高并发条件下依旧能够快速响应用户需求。通过对用户行为数据的深度分析，系统能够挖掘用户的隐性需求，从而提供更加符合用户兴趣的推荐内容。 2. 多维度个性化推荐 系统整合了景点、美食、购物和活