检索结果-内蒙古大学图书馆

ORM在django操作数据库中的应用

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技术与市场 2020年第1期27卷 56-57页

作者：蹇常林王鼎(指导) 西北民族大学数学与计算机科学学院甘肃兰州730100 不详

近年来,由于互联网的应用广泛及高速发展,对web开发的需求也逐渐变大,但传统的web开发框架复杂,不能解决快速开发的要求。以便捷、快速、高效著称的django框架逐渐步入大家眼帘。将对比ORM与原生SQL对数据库的操作的差异。

关键词： ORM模型数据库操作 django框架

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伊犁马营养配方推荐系统的研究与设计

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黑龙江畜牧兽医 2020年第14期 46-52页

作者：艾柯代·努尔麦麦提张太红郭斌新疆农业大学计算机与信息工程学院乌鲁木齐830052

为了满足新疆伊犁昭苏地区马场信息化管理中精准喂饲的实际需求,试验通过对饲料原料的营养成分、价格和不同体重、不同用途以及不同生态状况的伊犁马对各营养物质的需求量进行研究,根据美国NRC饲养标准中马匹对各营养物质的需求量,制订... 详细信息

为了满足新疆伊犁昭苏地区马场信息化管理中精准喂饲的实际需求,试验通过对饲料原料的营养成分、价格和不同体重、不同用途以及不同生态状况的伊犁马对各营养物质的需求量进行研究,根据美国NRC饲养标准中马匹对各营养物质的需求量,制订伊犁马饲料配方设计的整个流程,采用目标规划法建立伊犁马营养配方模型。系统将伊犁昭苏马产业与信息技术相结合,采用浏览器/服务器模式(B/S架构)、django框架、Bootstrap响应式网页开发技术(结合即时编译型的编程语言JavaScript和层叠样式表CSS)、蟒蛇(Python)语言和PostgreSQL数据库实现了伊犁马的营养配方推荐系统,系统的部署服务器乌班图(Ubuntu Server)。系统实现表明,通过填入少量的参数即可实现伊犁马日粮配方的自动生成,不仅对伊犁马饲料配方的研究有参考价值,而且也可以为育马人员提供技术支持,有效提高马匹开发管理水平。

关键词：伊犁马营养配方模型目标规划系统 django框架

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基于django的实验室信息管理系统设计

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微型机与应用 2016年第22期35卷 108-111页

作者：龚新定余艳梅吴小强何小海四川大学电子信息学院图像信息研究所四川成都610064

设计了一种基于django的实验室信息管理系统。系统遵循了MVC开发模式,采用django框架作为开发平台。django是基于Python语言的Web开发框架,支持多种数据库,采用开源的轻量级数据库SQLite。Web服务器方面,开发阶段采用的是django框架自... 详细信息

设计了一种基于django的实验室信息管理系统。系统遵循了MVC开发模式,采用django框架作为开发平台。django是基于Python语言的Web开发框架,支持多种数据库,采用开源的轻量级数据库SQLite。Web服务器方面,开发阶段采用的是django框架自带的轻量级Web服务器,开发完成后,整个系统被部署到Linux平台下的Apache服务器上。系统实现了用户注册和登录、实验室公告查看、仪器借还信息查看、留言发表及查看等功能。管理员可以通过django自带的后台管理模块对系统进行管理,用户可以通过浏览器来访问系统,无需安装专门的客户端。

关键词： django框架 Apache服务器 Web站点 SQLite数据库

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基于神经网络的评标决策方法研究

基于神经网络的评标决策方法研究

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作者：汪嵩松新疆农业大学

学位级别：硕士

随着市场体制的逐步健全,行业的竞争更加剧烈,为保证建筑工程的品质、速度等重要要素,建设单位需要通过公开招标、邀请招标等方式,邀请承包商为其提供施工、设计、咨询等服务,在此过程中,建设单位会发布招标文件,包括招标公告、招标文... 详细信息

随着市场体制的逐步健全,行业的竞争更加剧烈,为保证建筑工程的品质、速度等重要要素,建设单位需要通过公开招标、邀请招标等方式,邀请承包商为其提供施工、设计、咨询等服务,在此过程中,建设单位会发布招标文件,包括招标公告、招标文件和投标文件等,承包商通过竞争来获得合同,承担相应的工程建设项目。然而,其中许多条件难以规范化,甚至不完整,导致评标决策结果存在偏差。本研究针对建筑工程领域中的施工评标问题展开研究,构建一种有效的评标模型,并利用该模型进行预测和分析,以指导建筑工程项目的招标和投标过程。通过分析当前建筑工程施工评标过程中存在的挑战和问题,包括评价指标繁多、评价标准不一、主观性较强等,确定本文的研究方向,即如何建立一个综合评价准确、客观的建筑工程施工评标模型。为解决这一问题,本研究收集并总结建筑工程领域评价指标预选集,采用改进的Tab Net神经网络模型,对所总结的预选集进行分析,筛选出权重影响较大的指标构建出评标指标体系,同时利用多家公司在各项评价指标上的得分数据作为训练样本,构建评标模型,并进行测试和评估。通过对模型的测试和评估,发现模型在大部分情况下表现良好,能够准确地预测公司的综合评价等级。实例分析部分对五家公司的评价结果进行了详细的分析和解读,发现大部分公司的测试值与样本值接近,为建筑工程行业的数字化转型和智能化发展提供了有益的启示和参考。此外,论文采用了django框架设计实现了一个工程招评标系统,利用人工神经网络技术构建相应的模型为建筑工程领域的评标工作提供了一种新的思路和方法,可以帮助评标人员更加客观、准确地进行评价和决策。未来的研究方向可以进一步优化评标模型,提高预测精度和稳定性,探索更多的评价指标和方法,为建筑工程领域的发展和进步做出更大的贡献。

关键词：项目评标 TabNet神经网络评价指标预测分析 django框架

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基于TextRank+Word2vec的主观题自动评分技术及其系统设计——以《系统建模与仿真》课程为例

基于TextRank+Word2vec的主观题自动评分技术及其系统设计——以...

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作者：张慧昆明理工大学

学位级别：硕士

计算机辅助教学已经大范围的出现在课程教学中,但是现在通用的计算机阅卷技术都是针对客观选择题的,在主观问答题方面至今还没有一个大众接受的方法及适用的技术,由于主观题题型多样化、涉及学科领域较广等特点,主观题评分有一定的难度... 详细信息

计算机辅助教学已经大范围的出现在课程教学中,但是现在通用的计算机阅卷技术都是针对客观选择题的,在主观问答题方面至今还没有一个大众接受的方法及适用的技术,由于主观题题型多样化、涉及学科领域较广等特点,主观题评分有一定的难度,也成为自然语言处理研究领域的热点。基于主观题评分方法新、技术多、实现难度大,至今还没有一个可广泛运用的主观题自动评分系统。为了减少研究难度,选择自然科学类课程主观题语料库为基础进行研究。本文实现了一个基于《系统建模与仿真》课程的主观题评分系统原型,第一,采用Jieba分词和维基百科停用词对文本进行处理;第二,将改进的TextRank算法用在提取关键词上,采用word2vec对提取的关键词进行向量化;第三,最后对向量进行余弦相似度的计算,将得到的结果作为评判分数的计算依据;第四,本文基于django框架和mysql数据库设计了一个课程管理系统,实现了对题库、成绩等的管理。第五,基于课程构建了知识库,用word2vec将题库训练为词向量化的参考模型,并从题库中选取样本数据,并产生了100个答案数据,经过测试结果显示改进的关键词提取算法具有较高的准确率,将评分结果与老师评分的结果进行对比,发现设计的评分模块与人工评分的分值差距的标准差均在0.3周围浮动,得到的100个样本中有一半以上的评分误差在0.5以下,证明了在0.5的误差范围内自动评分在评分过程中可以被接受。本文使用了主观题评分相关理论实现了系统原型,证明采用的TextRank和word2vec关键技术可行,改进的提取关键词技术有效,实现的主观题评分系统原型说明了该系统具有一定实用性,对以后的研究具有一定参考价值。

关键词： TextRank. word2vec django框架主观题自动评分

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基于BigPipe的百川广告监控系统的设计与实现

基于BigPipe的百川广告监控系统的设计与实现

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作者：张敏南京大学

学位级别：硕士

随着互联网的发展,互联网广告已经成为最受广告主青睐的广告模式。互联网广告拥有庞大又高质的用户群,它的投放有着巨大的商业利润。百川广告平台是百度自建的一个广告投放平台,主要负责投放到百度贴吧的各类广告。广告投放业务一旦出... 详细信息

随着互联网的发展,互联网广告已经成为最受广告主青睐的广告模式。互联网广告拥有庞大又高质的用户群,它的投放有着巨大的商业利润。百川广告平台是百度自建的一个广告投放平台,主要负责投放到百度贴吧的各类广告。广告投放业务一旦出现异常,广告的收入将会受到巨大影响,所以公司对广告平台的稳定性要求很高。实施监控是保障稳定性工作的重要一环,但是目前百川广告平台没有很好的针对服务的监控措施。为了保障平台稳定性,及时发现业务异常,团队决定建设该监控系统。本文基于百川广告平台业务现状和具体的监控需要,综述了该监控系统的开发背景,包括当前业内的不同种类监控系统,以及日志分析系统和数据传输技术的发展情况。同时,介绍了开发监控系统使用的关键技术,如django框架、ODP平台、前端技术以及BigPipe传输技术。django框架被用来实现监控分析,ODP平台搭建web展示网站,确保了与公司内其他系统的一致性,BigPipe是监控系统实现的基础,依赖其实时日志数据传输功能才能进行后续的分析报警。本监控系统包含三大模块,分别是:日志下载模块、数据分析模块和监控展示模块。日志下载模块负责接收日志数据,数据分析模块分析数据并发出报警,监控展示模块则负责整体展现监控情况。本文从实际需求入手,围绕系统的设计与实现过程,分析叙述了系统的需求、总体设计、各模块的详细设计与实现,并通过展现用例图、类图、实现代码等方式进行详细描述。监控系统能够做到及时获取线上日志,发现异常后紧急报警,并提供业务数据的页面展现的功能,从而实现对平台服务的实时监控。团队依赖其报警信息已经发现了数次服务故障,迅速作出反应紧急处理,大大减少了收入损失。该系统解决了百川广告平台监控不到位的问题,实现了对平台服务的有效监控,成为广告平台稳定性的重要保障。

关键词：实时监控 django框架 ODP平台 BigPipe数据传输系统

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智能厨房数据采集系统设计与开发

智能厨房数据采集系统设计与开发

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作者：石康东华大学

学位级别：硕士

随着物联网技术的不断进步,物联网影响着越来越多的行业,慢慢的在各行各业中占据着重要的地位。在国家整体的生活品质的不断提升的过程中,人们对食物的口感、食物的质量和食物的安全也越来越看重,越来越严格。现代餐饮厨房管理也打破了... 详细信息

随着物联网技术的不断进步,物联网影响着越来越多的行业,慢慢的在各行各业中占据着重要的地位。在国家整体的生活品质的不断提升的过程中,人们对食物的口感、食物的质量和食物的安全也越来越看重,越来越严格。现代餐饮厨房管理也打破了传统的管理模式,引入物联网技术提高了厨房的工作效率,同时也减少了厨房的繁杂的工作流程。但现代餐饮厨房的管理模式更加注重厨房运转的高效性和统一性,而忽略了厨房生产的食物本身的质量和安全,导致出现食物质量、口感不达标等问题。本文针对上述问题,将物联网技术运用到餐饮厨房产品地检测中,设计了一套智能厨房数据采集系统,完善了现代厨房的管理模式。本系统主要由服务器模块、厨房数据智能处理终端以及厨房数据采集模块组成。其中厨房数据采集模块包含炸油数据采集、保温柜数据采集以及仓库数据采集等子模块,硬件由电容传感器、AD7746电容转换芯片、MFRC522RFID射频、条形码蓝牙扫码器、Arduino控制器以及HC-05蓝牙模块构成,负责实时检测厨房炸油的温度和油质、保温柜食品数据以及仓库食品原材料数据以及利用蓝牙传输方式把收集的数据发送给数据智能处理终端,供其进行下一步的智能化处理。智能处理模块硬件由HC-05蓝牙模块、树莓派3以及sim800CGSM/GPRS模块构成,负责对接收到的数据进行智能化处理和分析判断厨房的运转情况,若发现异常,则通过GSM/GPRS模块以短信的形式向厨房管理者报警,使厨房问题能够及时地得到发现和解决,同时采集到的数据通过GPRS上传到服务器。上层服务器模块利用Nginx、UWSGI以及django框架搭建Web服务器,并将其部署到阿里云服务器上,该服务器的主要功能是存储厨房智能处理终端发送过来的厨房食物数据,并将接收到的数据通过网页的形式供用户实时查看,使用户能够实时查看采集到的数据。最后通过对该系统各个模块各个环节的测试以及系统的联合测试表明该系统能够很好地实现炸油数据检测、保温柜数据检测、仓库数据检测、数据智能化处理及报警、数据实时查看等预期功能,系统各个模块之间运行稳定。本论文设计的智能厨房数据采集系统在现代餐饮厨房管理的基础上更加注重食品本身的质量和安全,通过实时监测食物原材料、加工环节、食物成品等各个环节的数据是否正常,能够有效地保证餐饮厨房中食物的品质、口感和安全。同时将采集到的数据进行智能化处理,能够指导厨房的未来生产工作,以减少厨房不必要的浪费,节约厨房成本。同时该系统相比于其他餐饮厨房管理系统还具有成本低,可以与旧设备结合使用、部署方便等特点。

关键词：智能厨房物联网 django框架树莓派

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车质网投诉信息的智能分类及可视化研究

车质网投诉信息的智能分类及可视化研究

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作者：董晨安徽理工大学

学位级别：硕士

近年来,互联网产业伴随着人类社会的进步而得到了迅猛发展,社会的数据量持续地积累,呈现出爆炸式的增长,大数据时代已悄然来临。同时网络投诉作为汽车消费者在汽车遇到质量问题时进行投诉的一个重要渠道,催生出许多汽车质量投诉网站,网... 详细信息

近年来,互联网产业伴随着人类社会的进步而得到了迅猛发展,社会的数据量持续地积累,呈现出爆炸式的增长,大数据时代已悄然来临。同时网络投诉作为汽车消费者在汽车遇到质量问题时进行投诉的一个重要渠道,催生出许多汽车质量投诉网站,网站上的汽车质量投诉信息为研究者提供了丰富的信息。因此本文以车质网网站为研究对象,利用网络数据采集技术与文本分类技术对车质网投诉数据进行采集与分类,并设计了可视化平台展示数据分析结果。具体的研究工作如下:针对普通爬虫可扩展性弱、网站具有反爬虫措施的问题,先使用Scrapy框架解决普通爬虫可扩展性弱的问题;其次在采集历史数据时通过设置爬虫频率、模拟请求头、动态IP三种方法突破网站的反爬虫措施;最后展示了本文所采集的数据。针对采集到的数据较难以人工的方式分类,结合自然语言处理中的文本分类技术对文本数据进行分类,首先对采集到的数据进行数据预处理消除数据中的脏数据,并制作了汽车质量投诉文本数据集;其次对文本分类网络Text CNN进行了改进,引入了CAM注意力机制,弥补原网络最大池化后造成信息丢失的问题,同时通过学习通道间的相关参数,为特征通道生成相应的权值,获得更深层次的语义信息,实验结果显示该方法在公共数据集以及本文自制的数据集上都能有效的提高文本分类效果;最后使用该模型完成了汽车质量投诉数据集的扩充以及信息挖掘。为了更好地展示投诉数据数据分析的效果,本文设计了一个集采集、分类、分析于一体的可视化平台,使用django框架完成平台后端设计,使用Bootstrap框架完成平台前端设计。最后平台成功实现,结合各类图表直观的展示投诉量整体分布、各投诉类别投诉时间、各投诉类别关键词、新车投诉情况等信息。基于对车质网汽车质量投诉数据可视化平台的使用,会为我国汽车质量安全问题的风险把控与监督管理做出贡献。图[59]表[13]参[87]

关键词：车质网 Scrapy框架 TextCNN 注意力机制 django框架

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基于数据驱动的企业营销服务系统的设计与实现

基于数据驱动的企业营销服务系统的设计与实现

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作者：陈小倩北京交通大学

学位级别：硕士

目前在线教育企业发展迅速,传统的客户关系管理系统,己经跟不上业务发展的趋势,企业工作流信息化、自动化进程缓慢,极大地限制了企业发展。同时,企业无法有效利用积累下的客户信息,进一步精准识别优质客户,导致大部分数据资源被浪费。此... 详细信息

目前在线教育企业发展迅速,传统的客户关系管理系统,己经跟不上业务发展的趋势,企业工作流信息化、自动化进程缓慢,极大地限制了企业发展。同时,企业无法有效利用积累下的客户信息,进一步精准识别优质客户,导致大部分数据资源被浪费。此外,业务人员的人事变动,极易导致数据信息丢失,不利于客户的维持。为解决这些问题,有必要建设一套能够支撑企业销售与服务过程的企业级营销服务系统。本文旨在设计与实现基于数据驱动的企业营销服务系统。研发工作主要基于django框架,前后端交互接口采用REST Framework框架,使用了 MySQL,Redis和Hive等数据库和工具以适应不同的业务场景。系统主要包含模型预测服务、呼叫中心服务和主业务平台服务三个模块。在实现期间,作者独立设计实现了如下三个模块:(1)模型预测服务模块:利用大量客户成单信息,训练客户成单率预测模型,预测客户成单率,并优先选择成单率高的用户进入等待分配序列,即优先向优质客户提供服务,以此来提高企业成单率。(2)呼叫中心服务模块:实现公司业务人员与客户的电话沟通。主要功能包括通话发起、通话应答、通话转接、来电自动分配与客户信息弹屏、保存通话语音记录和填写沟通记录等。(3)主业务平台服务模块:包括对资源学员的整个管理流程。其中主要有资源学员管理,订单和支付管理,课程教师管理以及业绩管理等业务工作流。该业务模块包含了销售和服务两个重要的业务工作流。基于数据驱动的企业营销服务系统的实现,使企业的成单率提高了 20%左右,使企业的营收业绩增长了 23%左右。本项目的投入使用,为企业提供了现代化的营销服务系统,提升了企业的信息化水平和科学管理水平,提高了企业与客户的沟通效率,使企业更精准地识别优质客户,获得更好的发展。

关键词：数据分析呼叫中心 django框架

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基于深度学习的恶意软件分类研究与实现

基于深度学习的恶意软件分类研究与实现

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作者：赵晨洁贵州大学

学位级别：硕士

恶意软件分类可以快速追踪恶意软件家族的发展历程对网络安全的全局形势进行评估,以便对恶意软件进行防御。当面对大量恶意软件数据时,传统分析方法会出现标记过程复杂、时间慢等问题,无法满足当前对大量恶意软件分类的要求。深度学习... 详细信息

恶意软件分类可以快速追踪恶意软件家族的发展历程对网络安全的全局形势进行评估,以便对恶意软件进行防御。当面对大量恶意软件数据时,传统分析方法会出现标记过程复杂、时间慢等问题,无法满足当前对大量恶意软件分类的要求。深度学习在处理图像领域具有较好的效果,可以自动提取图像特征信息并分类。基于此,本文提出对Windows系统的恶意软件数据预处理转化为灰度图像并采用卷积神经网络融合注意力机制的算法对恶意软件进行分类。本文的主要工作如下:(1)在对恶意软件数据预处理中,首先通过分析可知恶意软件核心指令等都存在于代码段中,因此提出以代码段的特征来区分恶意软件。然后提取代码段并对其进行压缩,采用LZ77压缩方法保证同一家族压缩后的特征仍然具有相似性。最后将压缩后的代码段进行灰度图像转化,对灰度图像进行分析发现同一家族类型的灰度图像具有相似特征,不同家族的灰度图像具有差异性,因此采用深度学习对灰度图像进行分类。(2)在卷积神经网络融合注意力机制中,先由多个卷积层构成了一个卷积神经网络模型,将恶意软件灰度图像作为模型的输入,经过卷积层进行特征的提取。为保证恶意软件灰度图的边缘细节纹理能够学习,将特征图传入通道注意机制模块中获取需要关注的特征值,与特征图相乘得到新的特征图,再经过一个空间注意力机制模块得到需要关注的区域,将通道特征图与空间特征图相结合,最终形成需要关注的特征,从而学习到新的特征信息具有更强的鲁棒性。经实验证明,该算法提高了准确率,同时提升计算机资源的利用率、节省时间。(3)设计并实现了一个恶意软件分类系统。运用django框架搭建Web网站。通过系统测试,本系统功能已达到用户需求,且系统具有较高并行访问能力和有较快的响应速度。

关键词：恶意软件分类卷积神经网络注意力机制 django框架系统测试

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