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使用MySQL作为后台数据库，Web作为前端技术，并在Eclipse中进行开发

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简介：
本项目采用MySQL作为数据存储和管理的核心工具，结合Web技术构建用户界面，在Eclipse集成开发环境中编写代码并调试。 本系统主要采用MySQL作为后台数据库，并使用web技术作为前台界面展示手段，开发工具为eclipse。该系统实现了教师管理、学生管理、班级管理和课程管理等功能，同时还能生成学生成绩报表等必要功能。系统的操作简便且用户界面友好，运行稳定可靠，适用于大学院校的学生成绩管理系统中使用。

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  • 使用MySQL作为后台数据库，Web作为前端技术，并在Eclipse中进行开发
    优质
    本项目采用MySQL作为数据存储和管理的核心工具，结合Web技术构建用户界面，在Eclipse集成开发环境中编写代码并调试。 本系统主要采用MySQL作为后台数据库，并使用web技术作为前台界面展示手段，开发工具为eclipse。该系统实现了教师管理、学生管理、班级管理和课程管理等功能，同时还能生成学生成绩报表等必要功能。系统的操作简便且用户界面友好，运行稳定可靠，适用于大学院校的学生成绩管理系统中使用。
     
  • 使用jQuery将MySQL数据库中的数据转换为JSON并在前端展示
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    本教程讲解如何利用jQuery技术将存储于MySQL数据库的数据提取并转化为JSON格式，在网页前端进行动态展示。 使用jQuery中的$.getJSON()技术和.ajax技术从后台MySQL数据库获取数据并在前端显示。可以在MyEclipse环境中直接运行实现这一功能。
     
  • MajsoulAI: 使用JianYangAI作为后端，在线进行雀魂对局
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    MajsoulAI提供基于JianYangAI后端支持的在线雀魂麻将对局服务，让玩家可以随时随地享受高质量的虚拟麻将游戏体验。 MajsoulAI项目的目标是在《雀魂》游戏中使用人工智能替代玩家进行麻将游戏。该项目的前端通过监听《雀魂》的游戏WebSocket通信来获取对局信息，并利用图像识别技术模拟鼠标点击操作作为输出；后端则与一个开源的天凤麻将AI系统相连接。 **运行环境** 推荐在Windows 10操作系统和Python 3.7.7版本下进行开发。首先，你需要创建并激活一个新的虚拟环境： ``` $ python -m venv ./venv $ .\venv\Scripts\activate.bat ``` 接下来安装必要的依赖项： ``` $ python -m pip install --upgrade pip $pip install -r requirements.txt ``` 特别需要注意的是，`pytorch`这个库的版本和安装方式经常发生变化，请确保选择合适的版本进行安装。
     
  • Flask-React 教程项目：使用 Flask 作为后端和 React 作为前端
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    本教程项目演示如何结合使用 Flask 构建后端服务与 React 创建动态前端界面，适合初学者掌握全栈开发的基础技巧。 在学习完本教程之后，我创建了一个基本的AJAXy过滤器组件，该组件可以实时搜索并更改DOM/视图。后端是使用模板呈现数据的基本Flask应用程序。然而，在这里我们主要用React来服务大部分页面内容。这带来了一些有趣的含义和挑战。我计划在未来的项目中应用这一方法。 要运行此仓库，请按照以下步骤操作： 1. 创建虚拟环境并激活（对于OSX，可以使用 `source env/bin/activate`）。 2. 安装所需的Python包：运行 `[sudo] pip install -r requirements.txt` 或者 `pip install flask`。 3. 运行前端依赖项安装命令：执行 `npm install` 和 `bower install`。 4. 启动应用程序，可以通过运行 `python project/app.py` 或者使用脚本段落件（如 sh run.sh）来启动程序。 完成这些步骤后，请访问 `localhost:5000` 查看应用程序。
     
  • 使用Eclipse进行MySQL数据库的增删改查操作
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    本教程介绍如何在Eclipse集成开发环境中连接和操作MySQL数据库，包括执行SQL语句来添加、删除、更新和查询数据的基本方法。 1. 建立表。 2. 新建3个包：application放主文件，daos放数据层代码，users放用户封装类。（1）JDBCOperation.java（2）DAO.java（3）Student.java 3. 运行。
     
  • 在QT5.11.2中进行MySQL数据库操作
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    本教程详细介绍如何在QT 5.11.2版本中实现与MySQL数据库的连接及基本操作，包括查询、插入、更新和删除等常用功能。 在QT5.11.2环境下进行MySQL数据库操作需要先确保已经正确安装了Qt和MySQL，并且配置好相应的环境变量。接下来，在项目中添加对MySQL的支持通常涉及到使用QSqlDatabase类来连接到数据库，然后通过执行SQL语句来进行数据的增删改查等操作。 具体步骤包括： 1. **初始化**：创建一个QSqlDatabase实例并设置其名称。 2. **配置参数**：调用`setHostName()`、`setUserName()`、`setPassword()`和`setDatabaseName()`方法来指定数据库连接的相关信息，例如主机名、用户名和密码等。 3. **打开数据库**：通过调用open()函数尝试建立到MySQL服务器的连接。如果成功，则可以继续执行其他操作；若失败则需要捕获异常并处理错误情况。 在编写代码时应注意资源管理问题，确保关闭不再使用的数据库连接以避免内存泄漏等问题的发生。此外，在实际项目中可能还需要考虑安全性方面的问题，比如对敏感信息（如密码）的加密存储等措施来保护数据的安全性。
     
  • Web程序开发课程设计：前端运用Vue3、TypeScript和Element-Plus，后端选用Flask框架，数据库为MySQL
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    本课程设计涵盖现代Web开发技术，前端采用Vue3结合TypeScript及Element-Plus构建用户界面，后端则使用Python的Flask框架，并通过MySQL管理数据。 在Web程序开发课程设计中，前端采用Vue3、TypeScript以及Element-Plus框架；后端则使用Flask框架，并且数据库选用MySQL。此项目旨在通过这些技术栈的结合应用来实现一个完整功能的网页应用程序的设计与开发工作。
     
  • 在ChatGLM大模型中使用LoRA技术进行小参数量训练，并选用中文alpaca-zh作为训练数据集
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    本研究探讨了在ChatGLM大型预训练模型中应用LoRA技术，通过引入少量可训练参数及使用特定的中文数据集alpaca-zh，实现高效微调。 ChatGLM大模型是当前人工智能领域的一项重要成果，它基于Transformer架构，并拥有庞大的参数量，旨在处理各种自然语言任务，如对话理解和文本生成等。LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种针对大型预训练模型进行微调的有效方法，通过引入少量额外的参数来实现模型适应性更新而不显著增加复杂度。 LoRA的基本思想是将大模型权重矩阵分解为两个低秩矩阵的乘积，即原始权重加上一个低秩调整。这种方法的关键优点在于，该调整矩阵维度远小于原权重矩阵，因而可以大大减少需要优化的参数数量。在对ChatGLM这样的大型预训练模型进行微调时，LoRA能显著降低计算资源需求，并保持或提升模型性能。 使用LoRA对ChatGLM进行小规模学习首先需准备中文alpaca-zh语料库。该数据集专为中文设计，包含大量真实对话记录，用于训练模型理解和生成流畅自然的中文对话。这一语料库的质量和多样性对于语言理解与生成能力至关重要。 在实际操作中，我们先加载预训练ChatGLM模型，并应用LoRA技术进行分解，在此过程中仅优化低秩调整矩阵而非整个权重矩阵，使模型更快收敛并增强对新任务适应性，同时避免过拟合风险。这一过程可能涉及多轮迭代，每次迭代都会根据alpaca-zh中的对话数据更新LoRA的调整矩阵。 此外，由于LoRA具有低秩特性，它还支持在线微调，在新的对话数据上实时更新模型而无需重新训练整个模型。这对于需要不断优化性能以适应用户交互增加的实时对话系统特别有用。 在文件ChatGLM_LoRA_zh-main中可能包含执行此过程所需的代码、配置文件以及预训练权重和alpaca-zh语料库子集，为开发者提供了解并实践如何使用LoRA技术进行小参数学习以优化模型中文对话任务性能的具体实现框架。总之，将ChatGLM与LoRA结合为大语言模型微调提供了高效途径，在处理中文数据时尤其有效，并通过alpaca-zh语料库训练出符合中文习惯、更智能的对话系统。
     
  • 使用FreeMarker作为后台模板和Vue作为前端框架的方法及遇到的问题
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    本文将介绍如何结合FreeMarker与Vue进行项目开发，包括两者的集成方法以及在实际应用中可能会遇到的一些问题和解决方案。 本段落详细介绍了后台使用FreeMarker和前端使用Vue的方法及遇到的问题，并提供了具有参考价值的内容供读者学习借鉴。