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基于SimHash技术的网页作业相似度检测系统.zip

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简介:
本作品设计并实现了一种利用SimHash算法评估网页作业相似性的自动化系统,旨在有效识别学术不端行为。 项目工程资源在经过严格测试并确保可以直接运行成功且功能正常的情况下才上传。这些资料可以轻松复制复刻,在获取到相关资料包后可方便地再现该项目。本人拥有丰富的系统开发经验(全栈开发),如果使用中遇到任何问题,欢迎随时联系我,我会及时为您解答和提供帮助。 资源内容包括完整源码、工程文件以及必要的说明文档等。若您没有积分但希望获得这些资源,请通过平台私信方式获取。 专注IT领域:对于使用中的疑问或需求,您可以通过平台与我保持沟通,确保能够得到即时的支持和解决方案。 附带服务:如果需要相关开发工具或者学习资料的帮助,我可以提供支持并鼓励您的技术进步。 适合场景:此项目适用于多种应用场景中包括但不限于项目设计、课程作业、毕业设计、学科竞赛以及初期项目的启动阶段等。您可以参考这个优质资源进行复刻或是以此为基础进一步扩展功能。 请注意: 1. 积分购买的资源不包含技术支持答疑服务; 2. 本资源仅限于开源学习和技术交流用途,不得用于商业目的,由此产生的任何后果需由使用者自行承担。 3. 资源中部分字体和插图可能来源于网络,在收到侵权通知时,请及时告知我以便处理。收取的费用仅为补偿收集整理资料所花费的时间成本,并非针对版权问题或内容本身承担责任。

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客服
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  • SimHash.zip
    优质
    本作品设计并实现了一种利用SimHash算法评估网页作业相似性的自动化系统,旨在有效识别学术不端行为。 项目工程资源在经过严格测试并确保可以直接运行成功且功能正常的情况下才上传。这些资料可以轻松复制复刻,在获取到相关资料包后可方便地再现该项目。本人拥有丰富的系统开发经验(全栈开发),如果使用中遇到任何问题,欢迎随时联系我,我会及时为您解答和提供帮助。 资源内容包括完整源码、工程文件以及必要的说明文档等。若您没有积分但希望获得这些资源,请通过平台私信方式获取。 专注IT领域:对于使用中的疑问或需求,您可以通过平台与我保持沟通,确保能够得到即时的支持和解决方案。 附带服务:如果需要相关开发工具或者学习资料的帮助,我可以提供支持并鼓励您的技术进步。 适合场景:此项目适用于多种应用场景中包括但不限于项目设计、课程作业、毕业设计、学科竞赛以及初期项目的启动阶段等。您可以参考这个优质资源进行复刻或是以此为基础进一步扩展功能。 请注意: 1. 积分购买的资源不包含技术支持答疑服务; 2. 本资源仅限于开源学习和技术交流用途,不得用于商业目的,由此产生的任何后果需由使用者自行承担。 3. 资源中部分字体和插图可能来源于网络,在收到侵权通知时,请及时告知我以便处理。收取的费用仅为补偿收集整理资料所花费的时间成本,并非针对版权问题或内容本身承担责任。
  • Java本地源码.zip
    优质
    这段资料包含了一个用于检测Java本地作业之间相似度的系统的源代码。它可以帮助开发者或教育工作者识别出可能存在的抄袭行为。 Java本地作业查重系统能够对本地某一目录下所有Word文档和TXT文档进行两两之间的相似度计算。图片的相似度采用PHash算法,文字的相似度则结合使用Jaccard相似度和余弦相似度进行计算。
  • 文档
    优质
    文档相似度检测系统是一款智能软件工具,能够高效准确地识别和比较文本内容之间的相似性,广泛应用于学术、法律及企业等领域,有效防止抄袭行为。 整体框架参考牛客初级项目:使用Python 2.7、Flask Web 和 MySQL 实现。界面设计参照相关博客文章中的指导原则。
  • 代码报告
    优质
    本报告深入分析了代码相似度检测系统的设计与实现,探讨了算法优化、应用场景及未来发展方向。 代码相似度检测系统报告了关于该系统的相关情况。
  • Python198_BERT深学习文本设计.zip
    优质
    本项目为基于BERT模型的Python实现,旨在开发一个高效、准确的文本相似度检测系统。通过深度学习技术提高对中文和英文文本语义理解能力,适用于多种应用场景。 这些项目基于Python语言构建,并涵盖了多种系统类型。无论是学业预警、自主评测、电影推荐还是二维码识别以及数据加密与信息隐藏,它们都充分利用了Python的优势,为用户提供了高效且灵活的解决方案。作为一门高级编程语言,Python以其简洁和高可读性著称,使开发者能够专注于问题解决逻辑而非代码细节。 此外,Python拥有大量开源库和框架的支持(如Django、Flask、OpenCV),极大地提升了项目开发效率。这些项目的初衷是为用户提供便捷且智能化的服务与功能。在机器学习、自然语言处理以及图像处理等领域中,Python都展现了强大的应用潜力,并不断拓展其生态系统。 通过利用Python的多样化特性,各个领域的应用场景得以实现多样化的功能需求——从数据分析到网络安全等各个方面都有所涉及。同时,由于Python简洁易读的特点,在项目开发过程中也提高了效率和便利性。总而言之,这些项目借助于Python语言的优势及其广泛的应用领域为不同行业的应用研究提供了强有力的解决方案和支持。无论是学业预警、电影推荐还是数据加密或图像识别等方面的需求都能够得到满足,并且能够提供优质的用户体验。
  • 论文工具.zip
    优质
    《论文相似度检测工具》是一款专为学术研究设计的应用程序,能高效准确地识别文本间的相似性,帮助作者保证原创性和引用规范。 大学生在撰写毕业论文时可以使用免费的查重工具来检查论文的重复率,并将其作为前期自我修改的一个参考依据。
  • 论文工具.zip
    优质
    《论文相似度检测工具》是一款专为学术研究设计的应用程序,能够高效准确地识别文本中的重复内容,帮助作者确保作品原创性,避免抄袭问题。此工具有助于维护学术诚信和提升研究成果的质量。 这是一款免费的查重工具(论文检测),查询范围涵盖学位论文、互联网资源、硕博库及学术期刊,并包括哲学、文学、管理学等多个学科领域的内容。建议不要将此工具作为最终标准,可以先使用该工具进行初步检查,在定稿时再采用付费的专业查重服务。此外,这款工具非常轻便且完全免费供用户使用。
  • 多哈希算法与孪生神经短视频.zip
    优质
    本项目提出了一种结合多哈希算法和孪生神经网络技术的创新方法,用于高效准确地检测短视频间的相似性。通过深度学习模型捕捉视频特征,并利用多种哈希策略加速大规模数据集中的相似内容检索过程,旨在为社交媒体、版权保护等领域提供强大支持。 标题:基于多种哈希算法与孪生神经网络的短视频相似度检测系统 该研究或项目旨在利用计算机视觉及机器学习技术识别并比较短视频之间的相似性。关键技术包括哈希算法和孪生神经网络,这些方法在处理大量视频数据时表现出高效性和准确性。 **哈希算法**是信息技术中的重要工具,可将任意大小的数据转化为固定长度的哈希值。视频相似度检测中常用的有局部敏感哈希(LSH)、Bloom过滤器及感知哈希等。其中,LSH能够在大数据集中快速找出相似对象;Bloom过滤器用于高效存储和检查元素是否存在;而感知哈希通过模拟人类视觉系统对图像进行编码,在一定程度上容忍图像微小变化。 **孪生神经网络(Siamese Network)**是一种深度学习模型,其特点是拥有两个或多个共享权重的分支。在视频相似度检测中,该技术通常被用来提取视频内容特征表示。输入为两段视频的帧序列,经过处理后输出两个特征向量;通过计算这两个向量的距离(如欧氏距离或余弦相似度),可以评估两段视频之间的相似性。 实际应用中还可能涉及预处理步骤,例如抽取关键帧、构建颜色直方图及估计光流等操作以提取视觉信息。此外,为了优化模型性能,可能会采用数据增强和迁移学习技术;用大型视频数据集(如YouTube-8M或Kinetics)进行预训练后再在特定任务上微调。 文件列表中的“其他”部分暂未提供具体说明,但通常包含项目源代码、模型参数、实验结果及论文文档等相关资料。其中,源代码可能使用Python等编程语言编写,并依赖于TensorFlow或PyTorch框架;模型参数为预训练的孪生网络结构;实验结果则包括不同哈希算法和配置下的精度与召回率评估指标。 该系统结合了传统哈希技术和现代深度学习方法,在高效处理短视频相似度检测方面具有广泛的应用前景,适用于内容检索、版权保护及社交媒体监控等多个领域。
  • 2023年现代.zip
    优质
    本资料为《2023年现代检测技术作业》压缩包,内含多份关于现代检测技术课程的相关作业及实验报告,适用于学生学习和参考。 现代检测技术是信息技术与自动化领域中的重要组成部分,它涵盖了各种传感器的设计、应用及信号处理方法。名为2023-12现代检测技术作业.zip的压缩包内包含了五份相关主题的作业文档:第一篇作业20231022.doc、电感式传感器作业.doc、应变式传感器作业.doc、电容式传感器.doc和电动势式传感器专业.doc。以下是对这些文件所涵盖知识点的解析。 首先,第一篇作业20231022.doc可能概述了现代检测技术的基本理论或基础学习总结,包括其发展历程、基本原理以及在工业与科研等领域的应用实例。通常会涉及误差分析、信号传输和数据处理的基础概念。 接下来是电感式传感器作业.doc,它详细介绍了电感式传感器的工作原理及其类型和用途。这类传感器基于电磁感应原理工作,例如自感及互感的变化,并常用于测量位移、速度以及振动等物理量。学生需要了解其线圈设计、灵敏度计算及相关抗干扰措施。 应变式传感器作业.doc深入探讨了应变片与应变计的工作方式,这是测量结构应力和应变的主要工具。内容可能包括工作原理、制作材料及桥路连接方法(如半桥或全桥)、温度补偿技术以及在桥梁、建筑、机械工程中的应用实例。 电容式传感器.doc则会探讨这类传感器的原理与设计,它们利用电容变化来感知物理量,例如位移和压力等。学生需要掌握基本公式及变间隙、变面积、变介质型的设计分析,并了解其在消费电子设备或环境监测等方面的应用。 电动势式传感器专业.doc可能涵盖了热电偶、霍尔效应传感器与压电传感器等内容,这些基于电动势原理的传感器能够将物理量转化为电信号。学习内容包括它们的物理效应及性能特点、信号转换电路以及在汽车制造、能源产业和医疗设备等领域的应用。 通过完成以上作业任务,学生可以全面掌握现代检测技术的基础理论知识、各种传感器的工作方式及其信号处理方法,并了解其实际应用场景,为未来从事相关工作奠定坚实基础。
  • DIV+CSS个人设计(课程
    优质
    本作品为《网页制作》课程作业,采用DIV+CSS技术构建,旨在展现个人网页设计能力,实现内容与形式的有效结合,达到布局灵活、样式美观的效果。 关于网页制作课程的作业,使用DIV+CSS技术设计了一个简洁的个人主页,有需要的朋友可以下载。