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基于Flask和Vue的深度知识追踪模型习题推荐系统源码及使用指南（优质项目）.zip

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简介：
本项目提供了一个结合了Flask后端与Vue前端框架的深度学习习题推荐系统源代码及详尽使用指南，旨在实现精准的知识追踪与个性化教育支持。 基于Flask+Vue深度知识追踪模型的习题推荐系统完整源码及使用说明（优质项目）为个人经导师指导并认可通过的98分毕业设计项目，主要针对计算机相关专业的毕设学生以及需要进行实战练习的学习者。此项目同样适合课程设计和期末大作业，并包含全部源代码，可以直接作为毕业设计使用。所有内容均经过严格调试以确保能够顺利运行。

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  • 基于Flask和Vue的深度知识追踪模型习题推荐系统源码及使用指南（优质项目）.zip
    优质
    本项目提供了一个结合了Flask后端与Vue前端框架的深度学习习题推荐系统源代码及详尽使用指南，旨在实现精准的知识追踪与个性化教育支持。 基于Flask+Vue深度知识追踪模型的习题推荐系统完整源码及使用说明（优质项目）为个人经导师指导并认可通过的98分毕业设计项目，主要针对计算机相关专业的毕设学生以及需要进行实战练习的学习者。此项目同样适合课程设计和期末大作业，并包含全部源代码，可以直接作为毕业设计使用。所有内容均经过严格调试以确保能够顺利运行。
     
  • 毕业设计-基于深度知识追踪(GIKT)模型的习题推荐系统设计与实现.zip
    优质
    本作品为一款基于GIKT（Generalized Item Knowledge Tracing）模型开发的学习辅助工具。通过深入分析用户学习行为，能够精准掌握学生对知识点的理解程度，并据此提供个性化的习题推荐，旨在提升学习效率和个性化教育体验。系统设计充分考虑了深度知识追踪技术的应用，实现了对学生知识掌握情况的动态监测与反馈，为教学活动提供了有效的数据支持。 标题中的“基于深度知识追踪（GIKT）模型的习题推荐系统”是一个利用现代机器学习技术，特别是深度学习，来个性化推荐习题的学习辅助工具。GIKT全称为Grained Knowledge Tracing，是一种深度学习模型，它试图理解学生在解决不同问题时的知识掌握情况，并据此推荐合适的练习题目。这种系统对于提升教育质量、个性化教学和提高学生的学习效率具有重要意义。 这个项目是一个毕业设计项目，涵盖了综合性的实践工作，包括但不限于系统设计、模型构建以及前端界面开发等多方面内容。以下是几个关键技术点： 1. **深度知识追踪（GIKT）模型**：相比传统的PCKT或DKT模型，GIKT能够更细致地捕捉学生对不同知识点的理解程度。通过处理学生的历史答题数据，该模型可以学习他们的知识状态并预测未来表现。 2. **Flask框架**：这是一个轻量级的Python Web应用开发框架，在项目中用于构建API接口以接收前端请求、处理业务逻辑，并返回推荐习题的数据结果。 3. **Vue.js**：这是一种渐进式的JavaScript框架，适用于构建交互式用户界面。在该项目中，它被用来设计展示习题列表和用户选择的界面，并发送请求到后端服务器。 4. **数据库管理**：为了存储并处理大量学生答题数据，在项目开发过程中可能使用了关系型或非关系型数据库如MySQL、PostgreSQL或MongoDB来保存学生的答题历史及知识状态等信息。 5. **数据预处理**：在训练GIKT模型之前，需要对原始的答题数据进行清洗和格式化以方便后续的数据分析与建模工作。 6. **模型训练与优化**：这包括选择合适的损失函数、优化器以及可能的超参数调整来提高预测准确性和泛化能力的过程。 7. **推荐算法**：基于GIKT模型对学生知识状态的预测，系统会采用某种推荐方法（例如协同过滤或内容基础的方法）生成个性化的习题建议。 8. **部署与监控**：项目完成后需要将系统部署到服务器上，并进行实时性能监测以确保服务稳定性和效率。 9. **用户体验设计**：通过友好的界面和流畅的交互体验来增强学生对系统的接受度和使用频率是至关重要的方面之一。 综上所述，这个毕业设计是一个完整的软件工程实践案例，涵盖了从数据处理、模型构建到前后端开发等全过程。它不仅帮助学习者深入理解深度学习与知识追踪的概念，还能够掌握实际项目中的开发技能。
     
  • 基于深度学习、Vue和Flask的水果识别与分类系统源码及模型+项目操作指南.zip
    优质
    该资源包含一个用于识别和分类水果的深度学习系统源代码及预训练模型，并附带详细的操作指南，采用Vue构建前端界面，使用Flask搭建后端服务。 本项目采用迁移学习技术，在ImageNet数据集上使用预训练权重的VGG16、ResNet50、MobileNetV2及DenseNet121模型进行微调，然后应用于水果识别分类任务中。最终训练完成后的模型可以准确地对输入图片进行分类，并且最高精度达到93.08%。 项目设计为前后端分离架构：前端部分采用Vue框架开发，后端则使用Flask构建。用户上传的图像由后端模型处理并返回识别结果给用户。
     
  • 基于MKR模型的图书推荐系统（使用Torch、Flask和MySQL）- NLP详尽指南及所有资源-优质项目实例.zip
    优质
    本项目为一个基于MKR模型的图书推荐系统，采用Python框架Flask与深度学习库Torch构建，并结合MySQL数据库进行数据管理。适合NLP技术爱好者研究与实践。 【资源说明】 基于MKR模型的图书推荐系统 torch+flask+mysql——NLP详细文档+全部资料+优秀项目.zip 该项目是个人高分项目源码，已获导师指导认可通过，并在答辩评审中获得了95分的成绩。 该资源中的所有项目代码都经过测试并成功运行，确保功能正常后才上传，请放心下载使用！ 本项目适合计算机相关专业（如人工智能、通信工程、自动化、电子信息和物联网等）的在校学生及老师或者企业员工下载使用。它不仅可以作为毕业设计或课程设计的一部分，也可以用于作业提交以及项目初期立项演示。此外，对于初学者而言也是一个很好的学习进阶材料。 如果您的基础较为扎实，在此基础上对代码进行修改以实现其他功能也是可以考虑的选择，并可以直接应用于毕设、课设和作业中。 欢迎下载使用并互相交流经验，共同进步！
     
  • 基于Python和Vue的知识图谱智能旅游推荐系统代码（高质量项目）
    优质
    本项目是一款结合Python与Vue技术开发的智能化旅游推荐系统，利用知识图谱为用户提供个性化的旅行建议。 基于Python+Vue的知识图谱智能旅游推荐系统代码（高质量项目），包含详细的代码注释，适合新手理解学习。该项目是我个人精心制作的高分作品，得到了导师的高度认可，非常适合用于毕业设计、期末大作业或课程设计中获得好成绩。下载后只需简单部署即可使用。
     
  • 基于FairMOT和ByteTrack追踪内核的深度学习项目软件模板源码.zip
    优质
    这是一个包含基于FairMOT和ByteTrack算法的深度学习多目标跟踪项目的源代码包，适用于开发人员快速搭建和扩展相关应用。 【资源说明】1. 该资源包括项目的全部源码，下载后可以直接使用！2. 本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕业设计项目，可供学习参考。3. 若将此资源作为“参考资料”，如需实现其他功能，则需要能够看懂代码，并且热爱钻研，自行调试。该资源基于FairMOT+ByteTrack追踪内核制作的深度学习项目软件模板源码。
     
  • 基于PyTorch的Python深度学习车型识别系统源码及使用指南
    优质
    本项目提供了一个利用PyTorch构建的深度学习模型，专门用于车辆类型识别。文档中详细介绍了如何安装、运行该系统的代码以及参数调整方法。适合研究和开发人员参考使用。 Python基于Pytorch的深度学习车型识别系统源码及使用说明主要包括五个模块：启动器、自定义数据加载器、网络模型、学习率/损失函数调整以及训练可视化。 1. 启动器是项目的入口，通过设置启动参数可以实现灵活多样的启动方式。 2. 数据集对于任何深度学习模型的训练都是必不可少的。为了适应多种类型的数据集，我们设计了一种通用结构来返回数据，并便于网络模型加载和处理。 3. 系统采用残差网络（ResNet-34）作为基础架构，并提供了其他几种不同规模的版本：Resnet-18、Resnet-50、Resnet-101以及Resnet-152。这些不同的结构通过快捷连接大幅减少了参数数量，降低了内存使用量。
     
  • 基于Vue和SpringBoot的图书馆管理系统源码及数据库与使用指南（优质项目）.zip
    优质
    本项目提供了一个基于Vue前端框架和Spring Boot后端技术栈的图书馆管理系统的完整代码、数据库设计以及详细的操作手册，非常适合学习参考。 基于vue+springboot的图书馆管理系统源码、数据库及使用说明（高分项目）.zip内包含的项目代码已经过测试并成功运行，确保功能正常后才上传，请放心下载使用！本资源适合计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工下载学习和应用。无论是初学者还是有一定基础的学习者都适用，并且也适用于毕业设计、课程作业等场景。如果具备一定的编程基础，可以在此代码基础上进行修改以实现更多功能，或者直接应用于毕设项目中使用。
     
  • 基于SpringBoot和Vue的在线考试系统源码及数据库与使用指南（优质毕设项目）.zip
    优质
    本资源提供一个基于Spring Boot和Vue.js开发的在线考试系统完整源代码、数据库设计及使用说明，适合用于毕业设计或学习参考。 基于SpringBoot+Vue的在线考试系统源码、数据库及使用说明（高分毕设项目）.zip包含了个人高分毕业设计项目的完整代码与文档资料，并已通过导师审核，确保可以顺利运行。下载后即可直接用于学习和参考，无需担忧兼容性或功能性问题。
     
  • SparrowRecSys：基于深度学习的推荐系统源码
    优质
    SparrowRecSys是一款采用深度学习技术构建的推荐系统开源代码，旨在通过先进的算法提升个性化推荐的准确性和效率。 SparrowRecSys 是一个电影推荐系统，“麻雀虽小，五脏俱全”是其名字的寓意所在。这是一个基于 Maven 的混合语言项目，并且包含了 TensorFlow、Spark 和 Jetty Server 等不同模块来构建推荐系统。我们希望您能够利用 SparrowRecSys 学习和研究推荐系统，并有机会与我们一起改进和完善它。 根据 SparrowRecSys 设计的一系列实践课程详细讲解了该项目的技术细节，包括深度学习模型结构、训练过程、特征工程、评估方法以及将模型部署到线上服务的步骤。此外还介绍了推荐服务器内部的工作原理等模块内容。 对于环境要求：Java 8, Scala2.11 和 Python 3.6+ 版本以上，同时需要 TensorFlow 的版本为 2.0 或更新版本才能正常运行该项目。 快速入门指南如下： 将项目导入到 IntelliJ IDEA 中之后，请找到 RecSysServer 文件并右键选择“Run”，接着在浏览器地址栏输入 http://localhost:6010/ 就可以看到推荐系统的前端界面了。 项目数据方面，我们使用了一个经过精简处理的 MovieLens 数据集作为示例数据源（保留了 1000 部电影及其相关评论）。