P2P购物项目:点对点技术与购物车管理

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根据给定的信息,我们可以提取以下知识点: 1. **项目名称**:"ShoppingProject":这是一个项目名称,暗示了该项目与购物有关。 2. **项目描述**:"Trabalho de Shopping" 中提到的 "中华p" 可能是葡萄牙语,但在这里没有给出清晰的含义。提到的 "UFG" 指的是Universidade Federal de Goiás(戈亚斯联邦大学),表明这是一个学术项目。"Esteéum trabalho para aura de Sistemas发行,Arthur Souza Sally的肖像,Carlos Henrique e Helberth的肖像" 这部分信息虽然语义不明确,但似乎在描述一个与人物肖像相关的系统。"P2P(点对点)" 揭示了项目可能采用点对点通信技术。"可控制的购物车" 指出了一个用于购物的界面或系统,"购物车" 这个概念在电子商务中很常见,是让顾客在网站上存放想买商品的一种功能。"e entradas de funcionarios" 暗示了员工入口或登记信息的管理,这可能涉及权限控制和身份验证。 3. **文档版本**:文档被标记为 "Versão 0.10" 和 "Versão 0.11",说明这是一个正在开发中的项目,可能处于早期阶段。"跟踪器在任何同行中都可以使用" 可能指的是跟踪功能在对等网络中的应用,"跟踪者" 是指使用跟踪功能的用户,而 "对等对象" 指的是在P2P网络中的另一台设备或用户。"在购物时可以选择购物的地段" 意味着用户可以在特定区域挑选商品。 4. **技术和编程语言**:"Python" 被列为标签,这表明该系统可能使用Python语言开发。Python以其易学易用和丰富的库支持而著称,特别是在Web开发、数据分析和自动化任务方面。 5. **文件结构**:"ShoppingProject-master" 指的是项目的文件结构,"master" 通常指主分支或项目的主版本。在Git这样的版本控制系统中,"master" 分支通常是项目的主分支,包含了最新的、稳定的工作代码。 从以上信息综合来看,"ShoppingProject" 似乎是一个在设计和实施阶段的电子商务或零售管理系统。它可能使用Python语言开发,并结合P2P网络技术,允许用户在线跟踪商品,操作可控制的购物车,并可能具有员工权限管理的功能。该项目在戈亚斯联邦大学开发,旨在提供一个平台,让顾客可以在互联网上选择特定区域购物,具有一定程度的个性化和地理位置选择功能。文档版本标记表明了项目的迭代过程,并暗示了跟踪器和对等网络功能在项目中的应用。 鉴于描述中的信息不完整且存在一些语义不明确的部分,对上述知识点的提取可能需要根据项目的实际代码和文档来进一步确认和补充。
2025-04-03 上传
内容概要:本文详细探讨了基于樽海鞘算法(SSA)优化的极限学习机(ELM)在回归预测任务中的应用,并与传统的BP神经网络、广义回归神经网络(GRNN)以及未优化的ELM进行了性能对比。首先介绍了ELM的基本原理,即通过随机生成输入层与隐藏层之间的连接权重及阈值,仅需计算输出权重即可快速完成训练。接着阐述了SSA的工作机制,利用樽海鞘群体觅食行为优化ELM的输入权重和隐藏层阈值,从而提高模型性能。随后分别给出了BP、GRNN、ELM和SSA-ELM的具体实现代码,并通过波士顿房价数据集和其他工业数据集验证了各模型的表现。结果显示,SSA-ELM在预测精度方面显著优于其他三种方法,尽管其训练时间较长,但在实际应用中仍具有明显优势。 适合人群:对机器学习尤其是回归预测感兴趣的科研人员和技术开发者,特别是那些希望深入了解ELM及其优化方法的人。 使用场景及目标:适用于需要高效、高精度回归预测的应用场景,如金融建模、工业数据分析等。主要目标是提供一种更为有效的回归预测解决方案,尤其是在处理大规模数据集时能够保持较高的预测精度。 其他说明:文中提供了详细的代码示例和性能对比图表,帮助读者更好地理解和复现实验结果。同时提醒使用者注意SSA参数的选择对模型性能的影响,建议进行参数敏感性分析以获得最佳效果。
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