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[附源码]计算机毕业设计JAVA旅游景点推荐系统

[附源码]计算机毕业设计JAVA旅游景点推荐系统项目运行环境配置：Jdk1.8+Tomcat7.0+Mysql+HBuilderX（Webstorm也行）+Eclispe（IntelliJIDEA,Eclispe

学姐计算机毕设程序·2023-11-28 12:17

基于python的旅游推荐系统-计算机毕业设计

收藏关注不迷路文章目录一、项目介绍二、开发环境三、功能介绍四、核心代码五、效果图六、文章目录一、项目介绍在各学校的教学过程中，旅游推荐系统是一项非常重要的事情。随着计算机多媒体技术的发展和网络的普及。

QQ1039692211·2023-11-28 12:46

基于python的旅游景点推荐系统

文末获取资源，收藏关注不迷路文章目录前言一、研究背景二、研究意义三、主要使用技术四、研究内容五、核心代码六、文章目录前言随着科技和网络的进步，计算机技术与网络、生活贴和的更加紧密。需要依靠客户端的单机系统逐渐被淘汰，利用互联网可以处理大量数据的新型系统如雨后春笋般迅速发展起来。这类系统和信息化时代的同步发展对传统的办公管理方式造成了很大的压力。当今时代，信息数据是一切的根本，是基础，想要做出决策都

wqq6310855·2023-11-28 12:11

【Python】基于Django的旅游景点推荐系统源码分享

前言：我是IT源码社，从事计算机开发行业数年，专注Java领域，专业提供程序设计开发、源码分享、技术指导讲解、定制和毕业设计服务项目名基于Django的旅游景点推荐系统技术栈Python+Django+

极客的Code·2023-11-28 12:11

DAY 128: 六顶思考帽

蓝帽思考负责小结、综述和总结。这些既可以在思考过程中不定期地进行，也可以在思考结束时进行。蓝帽思考负责监督思考，确保人们遵守游戏规则。蓝

懒兔少女·2023-11-28 11:59

牛津等《医学中大型语言模型》综述，详述大模型医学进展、应用与挑战...

为此，本综述提供了医学中LLMs当前进展、应用和面临挑战的全面概述。具体来说，我们旨在回答以下问题：1）什么是LLMs，如何构建医学LLMs？2）医学LLMs的下游表现如何？3）如何在

人工智能学家·2023-11-28 10:05

K最近邻算法

K最近邻算法概述K最近邻算法适用于找出距离A坐标最近的几个点，可以用来做推荐系统计算公式以及模拟K最近邻算法有两个公式：距离公式，相似度公式（余弦）距离公式距离公式是：(x1−x2)2+(y1−y2)2

Lucky_Pupil·2023-11-28 08:12

明清档案“整理与研究”综述目录

张江珊：《明清档案研究述评》，《档案学通讯》，2010年第1期。吴佩林：《近三十年来国内对清代州县诉讼档案的整理与研究》，《北大法律评论》，2011年第1期。吴佩林，张加培：《2014年清代地方档案整理与研究述评》，《西华师范大学学报》(哲学社会科学版)，2016年第6期。赵彦昌，刘俊恒：《2015—2018年清代地方档案整理与研究》，《山西档案》，2020年第2期。赵彦昌，苏亚云：《南部档案整理

墨然一生·2023-11-28 07:46

第一章：赛灵思（Xilinx）的Zynq的多处理器片上系统（MPSoC）入门综述

第一章：赛灵思（Xilinx）的Zynq的多处理器片上系统（MPSoC）入门综述引言Zynq的多处理器片上系统（MPSoC）简介Xilinx片上系统（SoCs）发展简介设计方法引言本专栏对赛灵思（Xilinx

嵌入式技术·2023-11-28 07:56

4D Millimeter-Wave Radar in Autonomous Driving: A Survey

题目：4DMillimeter-WaveRadarinAutonomousDriving:ASurvey名称：自动驾驶4D毫米波雷达研究综述论文：https://arxiv.org/abs/2306.042420

点云兔子·2023-11-28 05:00

自动驾驶4D毫米波雷达文献综述

文献阅读笔记：《4DMillimeter-WaveRadarinAutonomousDriving:ASurvey》4D毫米波（mmWave）雷达，能够测量目标的距离、方位角、高度和速度，已经在自动驾驶领域引起了相当大的兴趣。这归因于它在极端环境下的鲁棒性，以及出色的速度和高度测量能力。4D毫米波雷达不仅是毫米波雷达的改进版本，而且还引入了许多重要的研究课题。4D毫米波雷达的原始数据大小比传统雷达

风靡晚·2023-11-28 05:00

【面经&八股】搜广推方向：常见面试题（六）

常见面试题（六）文章目录【面经&八股】搜广推方向：常见面试题（六）1.Memorization和Generalization2.Wide和Deep3.Cross-producttransformation4.推荐系统划分

笃℃·2023-11-27 22:00

多媒体教室建设方案综述

3.1方案设计思路多媒体教室建设方案是一个多种应用、多种设备整合的一个应用方案，这其中的核心就是中控，中控的技术架构就决定了整个多媒体教室建设的模式、特点和应用。学校多媒体教室已发展多年，目前，多媒体教室的建设已经从单纯的设备控制变成了基于网络环境的教一学一管的综合应用，这就对核心设备一一中控的功能扩展和性能提出了更高的要求。这些要求从功能方面分析有：1）多媒体教室的网络化集中管理、控制和维护；2

hhappy0123456789·2023-11-27 19:47

javaEE初阶---博客系统(前端)

一:综述博客系统是一个典型的web程序,有前端页面,也有后端代码,同时需要进行前后端交互,本节内容主要实现前端页面.基本结构:二:博客列表页2.1导航栏页面结构:样式:1.起手式整个页面的设置单独导航栏的设置导航栏图标的设置占位

知行&·2023-11-27 17:09

Python-Django的“日志功能-日志模块(logging模块)-日志输出”的功能详解

01-综述可以使用Python内置的logging模块来实现Django项目的日志记录。

昊虹AI笔记·2023-11-27 17:28

读《园丁与木匠》中的“教养”有感

》一书月初已购，从书的封面、名字获悉一些信息，心中猜想这本书应该是一本写给父母的育儿书——顶级心理学家教你高手父母的教养观，看了一小部分，却发现自己之前在认知上有些偏差，知晓这是一本儿童心理学研究成果综述

读读看看写写·2023-11-27 14:29

中国催化剂行业需求规模预测及投资前景研究报告2022版

目录第1章：中国催化剂行业发展综述111.1催化剂行业界定111.1.1催化剂行业定义111.1.2催化剂产品类型111.2催化剂行业统计

HSXH2015·2023-11-27 14:40

通过亚马逊云科技大语言模型的智能搜索打造企业知识库

视界说·2023-11-27 13:19

综述 | 相机标定方法

点击上方“AI算法与图像处理”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达转载自：计算机视觉life在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。在大多数条件下这些参数（内参、外参、畸变参数）必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定（或摄像机标定）。无论是在

weixin_38754361·2023-11-27 12:04

CDP体系化建设1-CDP综述

前言从CRM到DMP，再到CDP的横空出世，数据产品领域推陈出新的速度也挺快的。而了解CDP的人可能会说，CDP和BI一样，糅杂了太多东西，都不知道如何概括。在我看来，CDP也是一个看似简单，但是需要借助数据平台的各种能力，将企业的数据资产深度挖掘出来的工具。当中会涉及到数据的集成和加工，包含对埋点、数据仓库的数据重定义和应用。包含标签开发管理、人群创建、人群同步等。会基于数据底层提供的查询服务，

数据产品小lee·2023-11-27 12:13

因果推断推荐系统工具箱 - Bias and Debias in Recommender System: A Survey and Future Directions（十一）

文章名称BiasandDebiasinRecommenderSystem:ASurveyandFutureDirections核心要点上一节中，介绍了消除Unfairness的三类方法，其中Regularization相关的方法只阐述了相应的框架，今天我们介绍一些具体方法，并介绍另一种方法Rebalancing。方法细节问题引入消除Unfairness的方法本质上可以理解为消除推荐结果对敏感特征的

processor4d·2023-11-27 12:20

【MRI图像超分辨率入门及研究综述（个人总结版）】

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、了解核磁共振成像1、机械系统2、物理学原理3、数据类型及类型转换类型格式转换1、为什么转换？2、如何进行转换4、成像过程①k-space定义采样方式性质1、K空间的共轭属性2、图像内容含义MRIK-space应用学习资源②二维傅里叶变换学习资源二、数据集总结1.找数据集应该注意的点2、常见的MRI公开数据集三、fMRI

SDsqx6·2023-11-27 11:08

CTR深度学习演化——含论文与代码链接

因此，即使在SVM失败的巨大稀疏性（如推荐系统）的问题中，他们也能够估计相互作用。我们证明了F

请不要问我是谁·2023-11-27 10:20

超全总结 | 用于空间分辨转录组数据分析的统计和机器学习方法

今天小编分享的这篇paper是来自《Genomebiology》的综述，其回顾了空间转录组学中统计和机器学习方法的最新发展，总结了有用的资源。

尐尐呅·2023-11-27 08:24

（附源码）springboot基于JAVA的电影推荐系统的开发与实现毕业设计112306

目录摘要4Abstract5第1章前言61.1研究背景61.2研究现状61.3系统开发目标6第2章技术与原理82.1JSP介绍82.2JAVA技术82.3MySQL数据库82.4B/S结构9第3章需求分析103.1需求分析103.2系统可行性分析103.3项目设计目标与原则113.4系统流程分析11第4章架构设计134.1系统体系结构134.2数据库实体设计144.3数据库表设计15第5章系统实现

VXbishe·2023-11-27 07:28

【重识云原生】第六章容器基础6.4.7.2节——CronJob

主流虚拟化技术之Xen第二章计算第4节——主流虚拟化技术之KVM第二章计算第5节——商用云主机方案第二章计算第6节——裸金属方案第三章云存储第1节——分布式云存储总述第三章云存储第2节——SPDK方案综述第三章云存储第

江中散人·2023-11-27 07:50

两个rtsp同时抓流_多路RTSP播放器直播与点播技术实现 | 学步园

多路RTSP播放器直播与点播技术实现QQ:1589385592讨论群：2645750491.综述RTSP协议定义了一对多应用程序如何有效地通过IP网络传送多媒体数据，在体系结构上位于RTP和RTCP之上

加加加加加一·2023-11-27 07:44

java实现王者荣耀匹配规则,王者荣耀匹配机制（通俗版）

综述：王者荣耀的匹配算法主要由MMR值和ELO算法组成。一、MMR值M

weixin_39818727·2023-11-27 06:00

微波功率计/频率计-87234系列USB峰值/平均功率计

仪器仪表苏州新利通87234系列USB峰值/平均功率计频率范围覆盖：50MHz～67GHz一款基于USB2.0接口的二极管检波式宽带功率测量仪器国产思仪功率计01产品综述87234D/E/F/LUSB峰值

XLTYQYB·2023-11-27 03:35

34970A 数据采集 / 数据记录仪开关单元

34970A数据采集/数据记录仪开关单元产品综述：Keysight34970A数据采集/数据记录仪开关单元由一个3插槽主机和一个内置的61/2位数字万用表组成。

XLTYQYB·2023-11-27 03:34

基于数据挖掘的智能停车场运营数据分析系统（毕业论文）

ADataMining-BasedIntelligentParkingLotOperationalDataAnalysisSystem"目录目录2摘要3关键词4第一章绪论41.1研究背景41.2研究意义51.3主要研究内容71.4研究方法与流程81.5论文结构安排10第二章数据挖掘技术综述

桃宝护卫队·2023-11-27 01:27

【学位论文】基于python的电影推荐系统设计与实现

桃宝护卫队·2023-11-27 01:57

使用Python基于opencv实现多视频画面拼接融合算法demo

综述单个相机视频画面尺寸有限，在需要全景展示的场景下，就需要将多个相机视频进行拼接融合，得到一张全景图。本文基于opencv实现一个视频拼接的demo，熟悉视频拼接流程和opencv接口。

吾心不老·2023-11-27 00:53

iOS多分辨率适配综述

受到了一点点鼓舞，这篇文章是很久以前组内做的一个分享，整理成文字分享给大家，里面主要内的是一些关于iOS布局常用的技术和多分辨率适配的一些方案，还略微延伸到其他平台的多分辨率适配方案，内容大多是一些资料的整理和综述

weixin_34203832·2023-11-26 23:43

【面经&八股】搜广推方向：常见面试题（二）

(FollowTheRegularizedLeader)2.梯度下降方法3.推荐系统中常见的Embedding方法有哪些？

笃℃·2023-11-26 21:45

django基于python协同过滤算法商品推荐系统vue

django自带了一个简单的网络服务器。在开发过程中非常方便，所以我们无需安装任何其他软件即可在本地运行项目。我们可以通过执行命令来测试一下它：pythonmanage.pyrunserver开发语言：Python框架：djangoPython版本：python3.7.7数据库：mysql数据库工具：Navicat11开发软件：PyCharm通常一个Djangomodel对应一张数据表，model

qq_840612233·2023-11-26 19:31

商品购物管理与推荐系统Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法

　子午·2023-11-26 19:01

旅游管理与推荐系统Python+Django网页平台+协同过滤推荐算法【计算机毕设项目】

一、介绍旅游管理与推荐系统。

　子午·2023-11-26 19:00

图书推荐管理系统Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法【计算机毕设案例】

青瓷程序设计·2023-11-26 19:59

汽车租聘管理与推荐系统Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法

　子午·2023-11-26 19:29

【转】Java学习---垃圾回收算法与 JVM 垃圾回收器综述

【原文】https://www.toutiao.com/i6593931841462338062/垃圾回收算法与JVM垃圾回收器综述我们常说的垃圾回收算法可以分为两部分：对象的查找算法与真正的回收方法。

weixin_30258027·2023-11-26 19:22

StarRocks与ClickHouse

1、开源OLAP综述如今的开源数据引擎多种多样，不同种类的引擎满足了我们不同的需求。

Yuan_CSDF·2023-11-26 19:11

基于Python的简单自动聊天机器人的设计与实现（Design and Implementation of a Simple Chatbot using Python）

DesignandImplementationofaSimpleChatbotusingPython目录目录2摘要3关键词3第一章引言41.1研究背景41.2研究目的51.3研究内容61.4论文结构8第二章相关技术综述

wusp1994·2023-11-26 16:55

如何快速了解一个职业

信息收集先了解这个行业的领导企业可以去了解这家企业的行政、主要业务、主要客户、企业规模、员工人才结构、战略方向、竞争对手，哪些岗位是可以和自己未来职业相关的再去读行业研究报告麦肯锡季刊，经济学人的行业分析读一本行业的综述性书籍

职场喵·2023-11-26 14:42

接口测试学习路线图 (下）

学习路线图在第8点，着急看的小伙伴可以自行查看上篇里第8条哈~9、综述1）接口测试和app测试的活动有部分重复的内容，主要集中在业务功能测试方面。

学掌门·2023-11-26 13:28

2023年全国职业院校技能大赛-赛题第01套-GZ033 大数据应用开发

SparkonYarn安装配置子任务三：HBase分布式安装配置任务B：离线数据处理（25分）子任务一：数据抽取子任务二：数据清洗子任务三：指标计算任务C：数据挖掘（10分）子任务一：特征工程子任务二：推荐系统任务

你可知这世上再难遇我·2023-11-26 13:48

AIGC原理：扩散模型diffusion综述一：面向视觉计算的扩散模型研究进展

论文地址：StateoftheArtonDiffusionModelsforVisualComputing贴一幅SGM（Score-basedGenerativeModel）的原因是宋飏博士将他2019年提出的SMLD模型和2020年JonathanHo提出的DDPM采用SDE进行一统这两大极为相似的生成式模型。殊途同归，基于概率的扩散模型DDPM和基于分数的扩散模型SMLD都是通过利用Unet训

繁华落尽，寻一世真情·2023-11-26 13:18

00- 深度学习之TensorFlow (综述2)

知识要点tf.keras.layers.Dense(32,activation="relu")#全连接层，输出最后一维维度为32，激活函数为relu，输出形状为(None,32,32).三TensorFlow的使用神经网络的类型:#3种重要类型的神经网络，它们构成了深度学习中大多数预训练模型的基础多层感知器:Multi-LayerPerceptron(MLP)/人工神经网络ArtificialNe

处女座_三月·2023-11-26 12:12

基于python马蜂窝网的旅游景点推荐系统

设计出基于Python的青岛市旅游数据系统，主要功能包括获取各个旅游景点的数据、分析各个旅游景点的价钱、淡旺季、路线等方面，合理的向使用系统的人推荐适合的旅游景点。为此准备把各省市的热门景点通过数据分析再用数据统计图的方式给用户展示出来比较直观的排名情况，旅行者可以通过热门景点的排名来进行选择，还有把附近景点给串联起来，形成一个景点行程路线，再就是分析各个旅游景点的价钱、淡旺季在这个项目中略有涉及

qq_1406299528·2023-11-26 10:06

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