Advertisement

毕业设计：问答系统（以百度知道为例），包含代码、数据库及演示（免积分）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目为问答系统的毕业设计，模仿百度知道功能，包括用户提问、回答、评论等功能模块。内含源代码和数据库文件，并提供在线演示链接，无需积分即可访问。 毕业设计项目包括问答系统开发，参考了百度知道的模式，并且提供了代码、数据库以及演示。前台页面展示已上线的内容，后台则用于管理与维护。该项目可以直接应用于毕业设计中。 GitHub地址：https://github.com/hiszm/zhidao 以上信息可供有兴趣的同学直接使用和参考。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 毕业设计：问答系统（以百度知道为例），包含代码、数据库及演示（免积分）
    优质
    本项目为问答系统的毕业设计，模仿百度知道功能，包括用户提问、回答、评论等功能模块。内含源代码和数据库文件，并提供在线演示链接，无需积分即可访问。 毕业设计项目包括问答系统开发，参考了百度知道的模式，并且提供了代码、数据库以及演示。前台页面展示已上线的内容，后台则用于管理与维护。该项目可以直接应用于毕业设计中。 GitHub地址：https://github.com/hiszm/zhidao 以上信息可供有兴趣的同学直接使用和参考。
     
  • 基于Python的毕业设计：知识图谱驱动的百科知识问答系统（含源码、文档及演示视频）.zip
    优质
    本项目为基于Python开发的知识图谱驱动的百科知识问答系统，附带详尽源代码、文档资料及操作演示视频。 基于Python的毕业设计项目——构建一个基于知识图谱的百科知识问答平台（源码+说明+演示视频），适用于本科高分毕业设计。 【技术栈】：使用Python搭配Django框架以及MySQL数据库，实现了一个专业的领域内知识图谱应用，并结合爬虫技术创建了一款专门用于百科知识搜索和问答的应用。用户可以通过简单的词语查询获得相应的百科解释，提升系统的专业性和准确性，为网民提供一个内容准确的知识共享平台。 该项目通过实时数据抓取功能保证信息的时效性与精准度，确保向用户提供最合适的答案。此外，用户还可以输入问题进行在线提问，系统将自动爬取最佳的答案并反馈给用户。
     
  • 毕业设计：Python医疗知识图谱问答系统（含源码、数据库及说明文档）
    优质
    本项目为基于Python开发的医疗知识图谱问答系统，旨在提供高效准确的医学信息检索服务。包含完整源代码、数据库及相关文档。 毕业设计：Python医疗知识图谱问答系统（包含源码、数据库及说明文档） 第二章 可行性分析 第三章 需求分析 3.1 医疗知识图谱的重要性 3.2 医疗知识图谱系统的需求分析 3.3 系统应用分析 第四章 总体设计 4.1 系统模块总体设计 4.2 系统总体设计 4.3 详细设计技术 第五章 详细设计与实现 5.1 详细设计 5.2 可视化系统实现过程 第六章 系统测试与性能分析 6.1 软件测试的概念 6.2 本系统的软件测试 6.3 本系统测试的总结
     
  • 百度知道问答应用
    优质
    百度知道是一款在线问答应用程序，用户可以提出问题并从广大网友中获得答案，涵盖生活、教育、科技等各个领域，旨在构建一个知识共享和互助的平台。 百度知道发帖助手是一款实用的工具软件，具备多种功能和实用性。
     
  • Java毕业设计——超市积分管理系统的实现（含论文、答辩PPT、源代码及数据库）.zip
    优质
    本资源提供一个完整的Java项目案例，专注于开发超市积分管理系统。内容包括详细的设计文档、演示文稿以及可直接运行的源码和数据库文件，适合毕业设计参考与学习。 Java毕业设计——超市积分管理系统（论文+答辩PPT+源代码+数据库）.zip
     
  • 毕业设计：基于知识图谱的Python医疗问答系统（含源码、数据库及说明文档）
    优质
    本项目构建了一个基于知识图谱的Python医疗问答系统，包含详细源代码、结构化数据库以及使用说明文档。旨在为用户提供准确高效的医学咨询服务。 毕业设计：Python基于知识图谱的医疗问答系统（源码 + 数据库 + 说明文档）使用技术说明 2.1 B/S访问结构 2.2 PyCharm工具简介 3. MySQL数据库 4. Django框架简介 5 系统需求分析及可行性分析 5.1 系统功能需求分析 5.2 可行性分析 5.2.1 经济可行性 5.2.2 技术可行性 5.2.3 操作可行性 5.2.4 法律可行性 6 性能需求分析 7 运行需求分析 8 数据库设计 8.1 E-R图 8.2 系统流程设计 8.3 数据库设计 9 系统功能实现 9.1 系统实现 9.1.1 管理员登录 9.1.2 后台首页 9.1.3 医疗问答页面 9.1.4 问答管理 9.1.5 修改密码 9.1.6 用户个人信息
     
  • Python文本相似度计算系统的毕业设计与实现(含源码、数据库及演示视频)
    优质
    本项目为Python文本相似度计算系统的设计与开发，包含源代码、数据库以及操作演示视频。旨在通过技术手段高效评估文档间相似性，适用于学术研究和内容管理等领域。 系统模块总体设计如下： 本系统分为前端与后端两个部分： - 前端模块包含用户界面及交互功能，允许用户通过网页查询文本相似度。 - 后端模块则涵盖数据预处理、特征提取、相似度计算和结果展示等功能。其中，数据预处理包括对输入的文本进行清洗、分词以及去除停用词等操作；特征提取将清理后的文本转换为向量表示，并对其进行归一化以适应后续的相似度计算；利用余弦相似度算法在相似度计算模块中完成文本间的相似性评估。最后，结果展示模块负责可视化地呈现这些计算结果。 系统设计实体关系图（ER图）如下： - 图1：系统设计ER图 总体架构采用B/S模式，前端使用HTML、CSS和JavaScript开发，后端则由Python编程实现，并通过HTTP协议与前端通信。Django框架用于Web应用的构建，MySQL数据库负责存储数据。 算法的具体流程如图所示： - 图2：系统流程图 详细设计方面： 4.3.1 数据预处理模块 在进行数据预处理时，首先需要收集相关文本资料。可以通过网络抓取工具来获取网站上的文章或其他来源的数据作为输入材料。
     
  • Python医疗知识图谱问答系统源码及数据库示例.zip
    优质
    本资源包包含Python开发的医疗知识图谱问答系统的源代码和数据库示例。适用于自然语言处理与智能医疗应用研究。 这里只做演示，展示的是获得老师高度认可的设计方案，并且包含了完整的数据库、源码以及文档资料，只需进行简单的配置就可以使用。
     
  • Python-web漏洞挖掘技术研究与实现（以Django为例）毕业设计及资源包（含源码、数据库和演示视频）.zip
    优质
    本资源包为Python-web漏洞挖掘领域的毕业设计成果，聚焦于Django框架下的安全问题。内容涵盖详细源代码、相关数据库以及操作演示视频，旨在帮助学习者掌握Web应用的安全测试与防护技术。 目录 摘 要 2 ABSTRACT I 1 绪论 1 1.1 研究背景 1 1.2 研究意义 1 1.3 研究现状 2 2 Web应用程序漏洞检测技术 3 2.1 网络爬虫 3 2.1.1 网络爬虫原理 3 2.1.2 爬取策略 3 2.1.3 Scrapy爬虫架构 4 2.2 SQL注入漏洞 4 2.3 XSS漏洞 4 3 系统设计与实现 6 3.1 系统整体设计 6 3.2 爬虫模块的设计与实现 6 3.2.1 爬虫模块的设计 6 3.2.2 爬虫模块的实现 7 3.3 XSS扫描模块的设计与实现 8 3.4 应用中SQL注入 9 3.5 相关报告生成 10 4 系统的实现与漏洞挖掘 11 4.1系统的首页面 11 4.2 web漏洞挖掘网站首页 11 4.3 漏洞总览页面 12 4.4 漏洞详情页面 12 5 结论与展望 14 5.1结论 14 5.2展望 14 参考文献 15 致 谢 16
     
  • 毕业设计：基于知识图谱的Python电影推荐问答系统（含源码、数据库及说明文档）
    优质
    本项目构建了一个基于知识图谱的Python电影推荐问答系统，通过整合丰富电影数据资源，利用自然语言处理技术为用户提供个性化电影推荐与信息查询服务。包含完整源代码、数据库及相关文档资料。 毕业设计：基于知识图谱的电影推荐问答系统（包含源代码、数据库及文档） 2 开发工具和技术 2.1 B/S结构简介 2.2 Python技术介绍 2.3 HTML技术介绍 2.4 MySQL数据库介绍 2.5 知识图谱介绍 2.6 协同过滤算法介绍 2.7 开发环境介绍 3 需求分析 3.1 可行性分析 3.2 功能需求分析 3.3 非功能需求分析 4 总体设计 4.1 系统总体结构设计 4.2 数据库系统设计 5 系统实现 5.1 登录及注册 5.2 首页展示 5.3 用户信息管理 5.4 电影列表显示 5.5 电影详情页面 5.6 问答功能 6 测试阶段 6.1 测试目的 6.2 测试内容 6.3 测试总结