Question2Answer开源问答系统PHP实现快速部署

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0 下载量 36 浏览量 更新于2024-10-10 收藏 1.81MB ZIP 举报
资源摘要信息:"基于PHP的Question2Answer开源PHP网站问答系统.zip" 知识点详细说明： 1. PHP概述： PHP（Hypertext Preprocessor，最初名为Personal Home Page Tools）是一种广泛使用的开放源代码的服务器端脚本语言，它特别适用于网络开发并可嵌入HTML中使用。PHP的语言吸收了C、Java和Perl等语言的特点，易于学习且使用广泛，尤其在网页开发领域，由于其内置对多种数据库的支持，能很方便地与数据库交互，因此它是非常流行的Web应用开发语言之一。 2. Question2Answer系统简介： Question2Answer是一个开源的问答系统，使用PHP编写。它能够让用户在网站上提出问题，并允许其他用户对这些问题进行回答。该系统提供了问答讨论的平台，类似于Quora或Stack Overflow等知名问答网站。Question2Answer的特点包括易于使用、灵活的权限管理、强大的标签系统以及可定制的排行榜。 3. 开源软件的意义： 开源软件指的是那些源代码公开，允许任何人使用、修改和共享的软件。开源软件的发展模式鼓励全球开发者社区合作，共同对软件进行改进和修复bug。开源软件的好处在于它能提供更高的透明度、可靠性和安全性，并且通常成本较低。Question2Answer作为一个开源项目，用户可以免费下载使用，并根据自己的需求对源代码进行修改。 4. PHP网站问答系统的特点和应用场景： PHP网站问答系统，如Question2Answer，能够为网站访问者提供一个信息交流的平台。用户可以提问、回答问题，并且可以根据自己的需要对问题进行投票。这种系统适合于建立在线社区、技术支持论坛或教育培训网站。问答系统能提高用户参与度，促进知识共享，增加网站内容的深度和广度。 5. Question2Answer系统的安装与配置： 要安装Question2Answer，首先需要在服务器上准备支持PHP的环境，如Apache或Nginx服务器，以及MySQL数据库。接着，将下载的Question2Answer压缩包解压到网站目录下，执行安装脚本进行数据库设置和初始配置。安装完成后，用户可以通过Web界面登录管理后台，进行网站标题、外观、权限设置、标签管理等配置，以满足不同网站的需求。 6. Question2Answer的维护与优化： Question2Answer作为PHP网站问答系统，需要定期进行维护和优化。维护包括更新PHP环境和Question2Answer系统本身到最新版本，以确保安全性和功能的完善。优化则涉及到对数据库查询进行优化，以提升系统运行效率，还包括对前端代码进行压缩和缓存，以及对服务器性能进行调优。这些维护和优化措施有助于保障问答平台的稳定性和用户体验。 7. 文件压缩包内的内容解析： 由于提供的文件信息中只包含一个文件名称“***”，无法得知具体包含哪些文件。通常，一个Question2Answer的安装包会包含如下文件和目录结构：index.php（主入口文件）、includes（包含系统核心代码的目录）、languages（支持多语言的目录）、themes（系统主题目录）、uploads（用户上传文件的目录）、data（包含系统配置文件和数据库初始化文件的目录）、docs（系统文档目录）等。在实际使用过程中，用户需要参照官方文档或安装说明，正确设置和配置这些文件。 8. 安全性和性能提升： 在使用Question2Answer时，还需要关注系统的安全性和性能。安全性方面，需要定期更新系统和插件，检查系统的安全设置，防止SQL注入、XSS攻击等常见的网络威胁。性能方面，可以通过设置合理的缓存策略、优化数据库查询、减少不必要的HTTP请求等方式来提升整个问答系统的响应速度和承载能力。 综上所述，基于PHP的Question2Answer是一个功能强大且可定制的开源问答系统，适合于需要搭建问答平台的开发者和网站运营者。通过合理地安装、配置、维护和优化，Question2Answer能够成为一个高效、互动和有吸引力的问答社区。

PHP实例开发源码-Question2Answer 开源PHP网站问答系统.zip

2022-10-16 上传
PHP实例开发源码—Question2Answer 开源PHP网站问答系统.zip PHP实例开发源码—Question2Answer 开源PHP网站问答系统.zip PHP实例开发源码—Question2Answer 开源PHP网站问答系统.zip

基于PHP的Question2Answer开源PHP网站问答系统源码.zip

2023-08-28 上传
Question2Answer（Q2A）是一个流行的开源问答系统，它基于PHP编程语言，用于构建社区驱动的知识分享平台。这个系统允许用户提出问题、提供答案、评论以及对其他用户提交的内容进行评分，创建了一个互动的学习环境。...

可以提供访问界面的开源问答系统

2023-07-08 上传
1. Question2Answer: 这是一个基于PHP的开源问答系统，提供了一个用户友好的界面，可以用于构建类似Quora或Stack Overflow的问答平台。 2. OSQA (Open Source Question and Answer): 这是一个基于Python和Django的...

raw = json.loads(record.answer) # 获取答题信息 score = 0 for i in raw: question = QuestionBank.objects.filter(id=i["id"]).first() if not competition.is_random: # 不是随机生成 c_question = CompetitionToQuestionBank.objects.filter( competition_id=competition, question_id_id=i["id"] ).first() question.answer_num += 1 c_question.answer_num += 1 # if i.get("answer") == question.answer or {"A": "√", "B": "X"}.get(i.get("answer")) == question.answer: if set([i for i in question.answer]) == set([i for i in i.get("answer")]): score += 1 question.correct_answer_num += 1 c_question.correct_answer_num += 1 i["right_answer"] = question.answer question.save() c_question.save() else: question.answer_num += 1 if set([i for i in question.answer]) == set([i for i in i.get("answer")]): score += 1 question.correct_answer_num += 1 i["right_answer"] = question.answer question.save() record.score = score record.answer = json.dumps(raw)

2023-07-15 上传
接着，判断用户答案是否与正确答案相匹配，如果匹配，则将 `score` 加一，并递增 `question.correct_answer_num` 和 `c_question.correct_answer_num` 字段的值，表示正确答案次数加一。最后，将正确答案赋值给当前...

def forward(self, input_question, input_answer): input_question.requires_grad = True question_embed = torch.nn.Parameter(self.embedding(input_question), requires_grad=True) answer_embed = torch.nn.Parameter(self.embedding(input_answer), requires_grad=True) _, question_hidden = self.encoder(question_embed) answer_outputs, _ = self.encoder(answer_embed, question_hidden) attention_weights = self.attention(answer_outputs).squeeze(dim=-1) attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1) context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(dim=1), answer_outputs).squeeze(dim=1) logits = self.decoder(context_vector) return logits

2023-07-14 上传
在你的代码中，你已经正确地将`input_question`和`input_answer`设置为需要梯度计算的张量。 然而，在使用`torch.nn.Parameter`时，你不需要再次设置`requires_grad=True`，因为`torch.nn.Parameter`默认会将其设置...

编写程序实现自动出题系统。说明：question .py文件中定义question ( )函数实现出题，answer .py文件实现答题功能，在answer .py文件中导入question .py实现5道10以内的加法运算题，出一题答一题的方式，实现一问一答的答题效果。

2024-09-21 上传
然后在`answer.py`文件中，你需要导入`question.py`中的`generate_question`函数，并实现一个`play_quiz()`函数，该函数将依次提出问题并接收用户的输入作为答案，通过比较用户答案和预设的答案来进行评分。...

class Question: def __init__(self, stem, options, answer): self.stem = stem self.options = options self.answer = answerclass QuestionBank: def __init__(self): self.questions = [] def add_question(self, question): self.questions.append(question) def remove_question(self, question): self.questions.remove(question) def get_random_questions(self, num): return random.sample(self.questions, num)class Paper: def __init__(self, questions): self.questions = questions self.answers = {} def answer_question(self, question, answer): self.answers[question] = answer def get_score(self): score = 0 for question, answer in self.answers.items(): if answer == question.answer: score += 1 return scoreclass Grader: def __init__(self, paper): self.paper = paper def grade(self): return self.paper.get_score()# Example usagequestion1 = Question("What is the capital of France?", ["Paris", "London", "Berlin", "Madrid"], "Paris")question2 = Question("What is the largest planet in the solar system?", ["Mercury", "Venus", "Earth", "Jupiter"], "Jupiter")question3 = Question("What is the highest mountain in the world?", ["K2", "Mount Everest", "Makalu", "Cho Oyu"], "Mount Everest")question_bank = QuestionBank()question_bank.add_question(question1)question_bank.add_question(question2)question_bank.add_question(question3)paper = Paper(question_bank.get_random_questions(2))paper.answer_question(question1, "Paris")paper.answer_question(question2, "Jupiter")grader = Grader(paper)score = grader.grade()print("Your score is:", score)将这个代码转为C++的

2023-05-30 上传
paper.answer_question(question2, "Jupiter"); Grader grader(paper); int score = grader.grade(); cout ; return 0; } ``` 注意，这只是一个简单的示例，实际情况下可能需要更多的代码来处理错误处理、用户...

def forward(self, input_question, input_answer): question_embed = self.embedding(input_question) answer_embed = self.embedding(input_answer) _, question_hidden = self.encoder(question_embed) answer_outputs, _ = self.encoder(answer_embed, question_hidden) attention_weights = self.attention(answer_outputs).squeeze(dim=-1) attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1) context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(dim=1), answer_outputs).squeeze(dim=1) logits = self.decoder(context_vector) top_values, top_indices = torch.topk(logits.view(-1, vocab_size), k=self.topk, dim=1) return top_indices

2023-07-14 上传
在你的代码中，这可能是由于您没有将`question_embed`和`answer_embed`张量的`requires_grad`属性设置为`True`。 您可以按照以下方式修改代码，将这两个张量的`requires_grad`属性设置为`True`： ```python def ...

基于tkinter的智能问答系统

2023-12-15 上传
基于tkinter的智能问答系统需要以下步骤： 1.读取excel文件中的题目和答案。 2.创建一个GUI界面，展示题目和选项。 3.用户点击选项后，判断用户选择的答案是否正确。 4.根据用户选择的答案给出相应的提示。 5.用户...

neo4j搭建问答系统的代码示例

2024-04-18 上传
RETURN question.title, answer.content ``` 3. 添加新问题和答案： ``` MATCH (question:Question {title: 'What is Neo4j?'}) CREATE (newAnswer:Answer {content: 'Neo4j is written in Java and supports the ...
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