毕设选课选题管理系统的设计与实现

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资源摘要信息:"这是一个关于毕业设计作品的描述，该作品的主题是毕设选课选题管理系统，其使用的编程语言为Java。从标题和描述中，我们可以看出这个作品可能是为了满足高校学生在进行毕业设计时，对于选课和选题环节的需求。管理系统的设计与实现可能包括但不限于以下几个方面的知识点： 1. Java基础：作为系统开发的主要语言，熟悉Java基础语法是实现系统的基本要求。包括但不限于数据类型、运算符、控制结构、数组和字符串等。 2. 面向对象编程（OOP）：Java是一种面向对象的编程语言，因此开发者需要掌握类与对象、继承、封装、多态等面向对象的核心概念。 3. 数据库设计：管理系统通常需要与数据库交互，因此需要掌握SQL语言和数据库设计原理，可能涉及到的关系型数据库管理系统（RDBMS）如MySQL、Oracle或SQLite等。 4. Web应用开发：由于是管理系统，系统可能基于Web架构实现，这需要了解HTTP协议、HTML、CSS、JavaScript等前端技术，以及Servlet、JSP等后端技术。 5. 框架使用：在实际开发中，为了提高开发效率和代码的可维护性，Java开发者往往会使用一些成熟的框架，如Spring、Hibernate、Struts等。 6. 系统设计模式：为了使系统更加模块化和易于维护，可能会涉及到设计模式的应用，如单例模式、工厂模式、策略模式等。 7. 用户界面（UI）设计：良好的用户体验对于管理系统同样重要，因此涉及到一定的UI设计原则和实践知识。 8. 系统测试：在系统开发完成后，需要进行一系列的测试，包括单元测试、集成测试和系统测试等，确保系统的稳定性和可靠性。 9. 安全性考虑：对于任何在线管理系统，安全性是一个重要考虑点，开发者需要了解基本的网络安全知识，比如SQL注入防御、XSS攻击防护等。 10. 版本控制：在开发过程中，开发者可能会使用版本控制系统来管理代码的变更，如Git。 从文件名称列表来看，该压缩包包含的可能是源代码和相关开发文档，其中可能包含了项目结构、数据库脚本、配置文件以及可能的部署说明等。 综上所述，毕设选课选题管理系统涉及到的知识点广泛，不仅包括编程和软件开发的硬技能，也包括系统设计、用户体验等软技能。该系统对于学习和实践Java Web开发、数据库设计、前端技术以及项目管理有着重要的参考价值。" 由于标签信息为空，无法提供关于标签相关的具体知识点。若要了解更多详细信息，则需要解压压缩包查看具体的源代码和文档，以确定系统是否还有其他的特定知识点或者技术栈。

这是一个毕业设计作品，毕设选课选题管理系统_vue_grad-design-vue.zip

2024-09-06 上传
这是一个毕业设计作品，毕设选课选题管理系统_vue_grad-design-vue

pytorch-grad-cam-master.zip

2021-05-29 上传
这个项目可能包含了一个简单的图像分类网络，以及使用Grad-CAM可视化功能的脚本。通过运行这些代码，你可以观察到模型在处理不同图像时关注的区域，加深对模型工作方式的理解。 总的来说，Grad-CAM是深度学习模型...

修改以下代码:import numpy as np def bb_method(x, num_iterations): lr = 0.1 for i in range(num_iterations): grad = np.array([2x[0], 200x[1]]) if i == 0: lr = 0.1 else: delta_x = x - prev_x delta_grad = grad - prev_grad lr = np.abs(np.dot(delta_x, delta_grad)) / np.dot(delta_grad, delta_grad) prev_x = x prev_grad = grad x = x - lr * grad return x x = np.array([1, 1]) num_iterations = 1000 result = bb_method(x, num_iterations) print(result)。使其成为学习率始终不变的BB方法

2023-06-08 上传
delta_grad = grad - prev_grad x = x - lr * grad prev_x = prev_x + delta_x prev_grad = prev_grad + delta_grad return x x = np.array([1, 1]) num_iterations = 1000 result = bb_method(x, num_...

补充代码并解释原因下面是一段使用NumPy搭建神经网络的代码，损失函数为交叉熵： import numpy as np def sigmoid(x): return 1/(1+np.exp(-x)） def forward(W_1, W_2, X, Y): z_2 = np.ot(X, W_1) a_2 = sigmoid(z_2) y_pred = sigmoid(z_3) J_z_3_grad = (y_pred-y)*y_pred*(1-y) J_W_2_grad = a_2.T @ J_z_3_grad J_a_2_grad = J_z_3_grad @ W_2.T a_2_z_2_grad = J_z_2_grad = J_W_1_grad = return y_pred, (J_W_1_grad, J_W_2_grad)

2023-06-13 上传
- `J_z_3_grad` 计算中，缺少了一个 `(y_pred-Y)`，这个是交叉熵损失函数的导数部分； - `J_W_2_grad` 计算中，矩阵乘法的顺序应该是 `a_2.T` 和 `J_z_3_grad`； - `J_a_2_grad` 的计算中，矩阵乘法的顺序应该是 `J_...

以下代码存在无法求导反向传播的bug，请你修改：# 反向LSTM input_backward = torch.flip(input, [0]) outputs_backward = [] for t in range(input_backward.size(0)): x = input_backward[t] i = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_i_backward) + torch.matmul(h_backward[-1], self.U_i_backward) + self.b_i_backward) f = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_f_backward) + torch.matmul(h_backward[-1], self.U_f_backward) + self.b_f_backward) c_tilde = torch.tanh(torch.matmul(x, self.W_c_backward) + torch.matmul(h_backward[-1], self.U_c_backward) + self.b_c_backward) c_backward[-1] = f * c_backward[-1] + i * c_tilde o = torch.matmul(x, self.W_o_backward) + torch.matmul(h_backward[-1], self.U_o_backward) + self.b_o_backward o = torch.sigmoid(o) h_backward[-1] = o * torch.tanh(c_backward[-1]) outputs_backward.append(h_backward[-1]) outputs_backward = torch.flip(torch.stack(outputs_backward), [0])

2023-06-03 上传
这段代码看起来没有明显的无法求导反向传播的 bug，但是如果存在问题的话可能是因为某些操作的输入没有进行 requires_grad=True 的设置。可以尝试添加以下代码，保证所有涉及到反向传播的张量都设置了 requires_grad...

grad_x = max(Mag_grad_x-lambda/alpha,0).*(grad_x./Mag_grad_x); grad_y = max(Mag_grad_y-lambda/alpha,0).*(grad_y./Mag_grad_y);

2023-05-17 上传
这段代码的作用是将梯度的大小限制在Mag_grad_x-lambda/alpha和Mag_grad_y-lambda/alpha之间，如果梯度大小小于这个范围，则将梯度置为0；否则，将梯度的大小缩放为原来的比例。 具体来说，max(Mag_grad_x-lambda/...

RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn :class CustomLoss(nn.Module): def __init__(self): super(CustomLoss, self).__init__() def forward(self, predicted_tokens, target_tokens): scores = torch.zeros_like(target_tokens, dtype=torch.float32) for i in range(target_tokens.size(1)): target_token = target_tokens[:, i] max_score = torch.max(torch.eq(predicted_tokens, target_token.unsqueeze(dim=1)).float(), dim=1)[0] scores[:, i] = max_score loss = 1 - torch.mean(scores) return loss

2023-07-14 上传
这个错误通常是因为损失函数中的某个张量没有设置`requires_grad=True`，导致无法进行反向传播。为了解决这个问题，您可以在计算得分时将`predicted_tokens`和`target_tokens`设置为需要梯度计算。 请修改`forward`...

代码填空，下面是一段使用NumPy搭建神经网络的代码，损失函数为交叉熵： import numpy as np def sigmoid(x): return 1/(1+math.exp(-x)） def forward(W_1, W_2, X, Y): z_2 = np.dot(X, W_1) a_2 = sigmoid(z_2) y_pred = sigmoid(z_3) J_z_3_grad = J_W_2_grad = a_2.T @ J_z_3_grad J_a_2_grad = J_z_3_grad @ W_2.T a_2_z_2_grad = J_z_2_grad = J_W_1_grad = return y_pred, (J_W_1_grad, J_W_2_grad)

2023-06-12 上传
import numpy as np import math def sigmoid(x): return 1/(1+math.exp(-x)) ... J_z_2_grad = J_a_2_grad * a_2_z_2_grad # 填空3 J_W_1_grad = X.T @ J_z_2_grad return y_pred, (J_W_1_grad, J_W_2_grad)

Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn : class CustomLoss(nn.Module): def __init__(self): super(CustomLoss, self).__init__() def forward(self, predicted_tokens, target_tokens): # 设置允许梯度计算 predicted_tokens.requires_grad = True target_tokens.requires_grad = True scores = torch.zeros_like(target_tokens, dtype=torch.float32) for i in range(target_tokens.size(1)): target_token = target_tokens[:, i] max_score = torch.max(torch.eq(predicted_tokens, target_token.unsqueeze(dim=1)).float(), dim=1)[0] scores[:, i] = max_score loss = 1 - torch.mean(scores) return loss

2023-07-14 上传
这个错误通常是因为在计算损失函数时，某个张量没有设置梯度计算，但在反向传播时却尝试计算其梯度。为了解决这个问题，您可以将张量的`requires_grad`属性设置为`True`，以确保其梯度可以被计算。 请修改您的代码...

以下代码无法反向传播:class CustomLoss(nn.Module): def __init__(self): super(CustomLoss, self).__init__() def forward(self, predicted_tokens, target_tokens): # 设置允许梯度计算 predicted_tokens.requires_grad = True # target_tokens.requires_grad = True scores = torch.zeros_like(target_tokens, dtype=torch.float32) for i in range(target_tokens.size(1)): target_token = target_tokens[:, i] max_score = torch.max(torch.eq(predicted_tokens, target_token.unsqueeze(dim=1)).float(), dim=1)[0] scores[:, i] = max_score loss = 1 - torch.mean(scores) return loss

2023-07-14 上传
为了解决这个问题，你可以使用`.detach()`方法创建一个不需要梯度的新张量来进行计算，并确保将该张量作为模型的输出。这样，该张量将成为计算图的叶子节点，并允许梯度的传播。 下面是修改后的代码示例： ```...
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