Advertisement

edusys：一个基于时序脉冲神经网络的在线家教系统，提供源码。

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

简介：
**SSM框架详解** SSM框架在Java Web开发领域被广泛采用，它作为一种集成化的解决方案，由Spring、Spring MVC和MyBatis三个核心组件共同构成。该“edusys”项目正是依托于SSM框架构建而成，并专注于实现一对一教学系统，特别适用于毕业设计等实际应用场景。以下将对SSM框架的各个组成部分及其在项目中的具体作用进行详细阐述。 1. **Spring框架** Spring 是一款功能全面的后端应用程序开发框架，其核心特性包括依赖注入（Dependency Injection，DI）以及面向切面编程（Aspect-Oriented Programming，AOP）。在“edusys”项目中，Spring承担着管理应用程序中对象生命周期的重要职责。通过配置文件或注解的运用，Spring能够有效地实现对象的创建以及不同组件之间的依赖关系注入，从而显著简化了代码的编写和维护工作流程。 2. **Spring MVC** Spring MVC是Spring框架中的一个模块，专门用于构建Web应用程序。它提供了模型-视图-控制器（Model-View-Controller，MVC）模式的完整实现方案，从而实现了业务逻辑、数据处理与用户界面的清晰分离，极大地提升了代码的可维护性和可测试性水平。在“edusys”项目中，Spring MVC负责接收来自用户的请求，对这些请求进行相应的业务逻辑处理，并将处理结果以合适的格式返回给用户呈现。 3. **MyBatis** MyBatis 是一种持久层框架，它致力于简化数据库操作的过程。通过使用XML文件或注解的方式来配置SQL语句，MyBatis实现了SQL语句与Java代码的有效分离。在“edusys”项目中, MyBatis被定位为数据访问层,主要负责处理数据库的CRUD（Create、Read、Update、Delete）操作,从而为项目的业务逻辑提供可靠的数据支持服务。 4. **一对一教学系统的架构设计** 在“edusys”项目中, 系统通常会包含学生、教师、课程、预约以及支付等多个模块。每个模块都需要对应着独立的实体模型、DAO（Data Access Object）、Service层和Controller层来实现其功能需求。例如, 教师模块可能涵盖教师信息管理和课程发布的各项功能,而预约模块则主要负责处理学生进行的预约申请以及教师的确认流程等相关操作。 5. **系统开源特性** “系统开源”这一标签表明，“edusys”项目源代码是公开可供查阅的资源。这对于开发者而言是一个极佳的学习机会,可以深入了解如何将SSM框架应用于实际的项目开发中,同时也能借鉴和参考项目的整体架构设计思路及实践经验。 6. **文件结构解析** 项目名称“edusys-master”暗示了项目的主要源代码位于名为“master”的分支下。通常情况下，“master”分支下会包含`src/main`目录下的`java`和`resources`子目录分别用于存放Java源文件和配置文件。此外, 项目还可能包含`pom.xml`（Maven项目对象模型文件），用于管理项目的构建过程和依赖关系；以及`README.md`等文档文件, 用于详细介绍项目的搭建方法和运行方式等相关信息 。通过对“edusys”项目的深入研究分析,开发者不仅能够掌握SSM框架的使用方法,还能全面了解一对一教学系统的业务流程及各项功能实现细节,从而为自己的项目开发积累宝贵的实践经验和知识储备 。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Edusys: 基于SSM的家教系统源码
    优质
    Edusys是一款基于SSM框架开发的家庭教师管理系统源代码。该系统旨在为学生和家长提供一个便捷、高效的家教服务匹配平台，同时帮助家庭教师更好地管理自己的课程与时间。 **SSM框架详解** SSM框架是Java Web开发中的一个常用整合框架，它由Spring、Spring MVC 和 MyBatis 三个组件组成。“edusys”项目是一个基于SSM实现的一对一家教系统，适用于毕业设计等场景。接下来将详细解释 SSM 框架的各个组成部分及其在项目中的应用。 1. **Spring框架** Spring 是一个全面的后端应用程序框架，提供依赖注入（Dependency Injection, DI）和面向切面编程（Aspect-Oriented Programming, AOP）等功能。“edusys”项目中使用 Spring 来管理对象生命周期，通过配置文件或注解实现对象创建与依赖关系注入，简化了代码编写及维护工作。 2. **Spring MVC** 作为 Spring 框架的一个模块，Spring MVC 用于构建 Web 应用程序。它提供了模型-视图-控制器（Model-View-Controller, MVC）模式的实现方式，将业务逻辑、数据处理和用户界面分离，提高了代码可维护性和测试性。“edusys”项目中利用 Spring MVC 接收用户请求并进行相应处理后返回结果给客户端。 3. **MyBatis** MyBatis 是一个持久层框架，简化了数据库操作。它通过 XML 或注解方式配置 SQL 语句，实现了 SQL 和 Java 代码的分离。“edusys”项目使用 MyBatis 处理 CRUD（创建、读取、更新和删除）等数据库操作，并为业务逻辑提供数据支持。 4. **一对一家教系统的架构设计** “edusys”系统可能包括学生模块、教师模块、课程管理以及预约与支付等功能。每个功能块对应的数据实体类（如 Student, Teacher）、DAO 接口实现类和 Service 服务层等都会被定义出来，例如：在教师板块中可以有信息管理和课程发布等内容；而在预约部分则处理学生的预订请求及老师的确认操作。 5. **系统开源** “edusys”项目的源代码是公开的，允许开发者查看、学习并修改。这对于初学者来说是一个很好的资源库，可以帮助他们了解如何将 SSM 框架应用于实际项目，并从中学到架构设计的方法和经验教训。 6. **文件结构解析** 通常，“edusys-master”的命名表明该项目的主要源代码位于“master”分支下，包括 src/main 目录下的 java 和 resources 子目录。前者存放 Java 语言的程序文件；后者则包含各种配置信息等资源内容。此外还有 pom.xml 文件用于构建和依赖管理以及 README.md 文档介绍项目搭建与运行方法。 通过深入研究 “edusys” 项目，开发者不仅可以掌握 SSM 框架的应用技巧，还能深入了解一对一家教系统的业务流程及功能实现方式，并为自己的开发工作积累宝贵经验。
     
  • SNN脉冲神经网络.py
    优质
    SNN脉冲神经网络.py 是一个Python脚本文件，用于实现和模拟基于生物神经元模型的脉冲神经网络。该代码可用于研究、教育及开发类脑计算应用。 SNN脉冲神经网络值得大家关注和研究。
     
  • 神经脉冲网络模型
    优质
    神经脉冲网络模型是一种模拟生物神经系统中信息处理机制的人工智能计算架构，特别专注于研究和模仿大脑中的脉冲（或称尖峰）通信方式。这种模型对于理解与设计高效能、低功耗的机器学习系统具有重要意义。 SNN图像识别使用pyNN编写的代码用于训练单层前馈尖峰网络，并具有全连接特性，以此来建立任意输入与目标输出尖峰模式之间的关联。或者，也可以将输入模式与由其他（教师）神经元提供的目标输出尖峰模式相关联。更多细节请参考Gardner和Grüning在2016年的研究《用于精确时间编码的SNN中的监督学习》。
     
  • 脉冲神经网络模型
    优质
    脉冲神经网络模型是一种模仿生物神经元运作机制的人工神经网络模型，采用脉冲形式进行信息传递和处理，在低功耗、实时数据处理方面具有显著优势。 脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）是一种模拟生物神经系统行为的计算模型，在理解和模仿大脑工作机制方面具有重要意义。与传统的基于数值权重更新的神经网络（如深度学习中的多层感知器）不同，SNN更注重通过脉冲进行的信息传递。 在SNN中，神经元不会像传统神经网络那样连续处理信息，而是在接收到足够的输入刺激时产生一次或多次脉冲。这种脉冲的发生时间和频率可以编码不同的信息，使得SNN更加接近生物神经系统异步、事件驱动的特性。其设计灵感来源于大脑中的突触和轴突等结构及其相互作用。 《仿生脉冲神经网络》可能涵盖了如何构建这些网络，包括不同类型的神经元模型（如Leaky Integrate-and-Fire, Spike Response Model）以及各种突触模型（如延迟突触、可塑性突触）。这些模型试图模仿生物神经元的电生理特性，例如电压门控离子通道和突触后电流。 《背景知识》可能包括有关大脑皮层结构及神经编码理论等基础内容。了解这些有助于理解SNN的生物学依据，并解释为何这种计算模型对人工智能领域具有吸引力。此外，《背景知识》还讨论了SNN在处理时间序列数据以及异步信息方面的优势，及其在视觉、听觉感知任务上的潜在应用。 《概述》可能是一个关于脉冲神经网络的基本介绍，涵盖了其基本概念、历史发展及其他类型神经网络的区别，并探讨当前研究热点。此外，《概述》也可能涉及训练方法，例如基于反向传播算法的适应性或采用生物启发的学习规则（如STDP）来实现权重更新等技术细节。 SNN是一个跨学科的研究领域，融合了神经科学、计算机科学和工程学等多个领域的知识和技术。通过深入研究与开发SNN，我们有望获得更高效且灵活的人工智能系统，并进一步揭开大脑运作机制的神秘面纱。
     
  • STDP依赖的脉冲时间构建仿真：基于STDP的脉冲神经网络模拟
    优质
    本研究探讨了通过尖峰时间依赖可塑性（STDP）机制来建立和优化脉冲神经网络中连接权重的方法，进行了详尽的仿真分析。 尖峰时序相关构造是一种算法，它依据Hebbian尖峰时序相关可塑性（STDP）下的适应机制，在初始神经元群体的基础上“生长”出尖峰网络。这种机制模仿了生物神经网络的自适应过程，根据突触前和突触后神经元产生的脉冲时间差调整突触强度。当一个突触前神经元在另一个突触后神经元产生脉冲之前不久发出脉冲时，不对称Hebbian STDP会导致兴奋性突触效能增强。 该构造算法将STDP与模拟神经元作为更大神经系统中特定子群存在的假设结合在一起。若最近活跃的输入神经元集合缺乏具有相同连接特性的关联模拟神经元，则假定存在外部神经元，并且这些外部神经元会发出脉冲信号。在Hebbian STDP的作用下，这将导致与该外部神经元之间的联系加强，并形成与近期活动频繁的输入神经元的功能性联结。 随后，这个假设中的外部神经元会被加入到模拟的神经网络中，它连接着一组活跃的输入神经元。这种方法已被开发用于随机二维神经元场的应用场景下尖峰时序相的研究。
     
  • 基于脉冲神经网络的物件检测.zip
    优质
    本项目探索了利用脉冲神经网络（SNN）进行物件检测的技术，旨在提高物体识别的速度和准确性。通过模拟生物大脑的工作原理，该研究为下一代智能视觉系统的发展提供了新思路。 研究的意义在于探索脉冲神经网络在目标检测上的应用。目前主流的脉冲神经网络训练算法包括直接BP训练、STDP无监督训练以及将已训练好的人工神经网络转化为脉冲神经网络的方法，尽管有多种训练方法可供选择，但SNN仍然缺乏一套成熟的训练方案。例如，在较大较深的网络中进行训练时会遇到诸如脉冲信号编码问题和高昂计算成本等问题。
     
  • 从卷积神经网络到脉冲神经网络的Matlab代码.zip
    优质
    本资源包含了一系列从传统卷积神经网络（CNN）过渡至现代脉冲神经网络（SNN）的MATLAB实现代码。通过这些代码，学习者可以深入了解不同类型的神经网络架构及其在MATLAB中的应用实践，促进对深度学习技术中动态变化的理解和研究进展。 不会脉冲神经网络没关系，这个Matlab程序可以将卷积神经网络转换为脉冲神经网络。
     
  • 脉冲耦合神经网络(PCNN)的输出脉冲编程
    优质
    本研究探讨了脉冲耦合神经网络（PCNN）在图像处理领域的应用，重点分析并设计了优化其输出脉冲的方法，以提升图像分割和特征提取的效果。 程序的目的是绘制脉冲耦合神经网络输出脉冲的二维图像，以演示PCNN的工作过程。
     
  • 基于SNN的脉冲神经网络图像识别【MATLAB代码】
    优质
    本项目采用MATLAB编写，实现了一种基于Spiking Neural Network (SNN)的图像识别系统。通过模仿生物神经系统中的信号传递机制，该模型能够高效地处理和分类视觉数据。项目提供了详细的代码示例及文档说明。 利用第三代人工神经网络中的单个脉冲神经元进行学习可以实现字符识别。通过MATLAB编写了Tempotron类，并测试了二十六个字母图片，效果良好且计算量较小。详细算法参见Rober Gutig的论文《Tempotron: a neuron that learns spike timing-based decisions》。与卷积神经元相比，脉冲神经元主要以脉冲时间序列编码信息，在计算量和所需训练样本数量方面具有优势，成为当前研究热点之一。在机器视觉和图像处理领域，脉冲神经网络展现出了较大的潜力和发展空间。
     
  • 基于MATLAB的耦合脉冲神经网络(PCNN)实现
    优质
    本研究利用MATLAB平台实现了耦合脉冲神经网络（PCNN）模型，并探讨了其在图像处理领域的应用潜力。通过仿真与实验，验证了PCNN的有效性和灵活性。 脉冲耦合神经网络（PCNN-Pulse Coupled Neural Network）是Eckhorn在20世纪90年代基于猫的视觉原理提出的一种简化神经网络模型。与传统神经网络相比，PCNN具有本质的不同。它有生物学基础，依据的是猫、猴等动物大脑皮层上的同步脉冲发放现象。