CSDN天津实训基地推出---经典教学项目在线课堂

jierui1220 2010-05-21 03:15:23
题记:众所周知,Java已是业界最流行的软件技术之一。凭借其在平台独立性、可移植性和厂商独立性方面的出色表现,Java已在世界范围内成为大多数企业、机构和团体的IT基础设施的重要组成部分。 目前,Java为软件业提供了一个标准化平台,该平台正通过开放性Java社区运动(Java Community Process)获得持续的发展。众多企业和计算厂商都加入了Java社区运动,共同致力于确保Java平台能够最大限度地满足各种行业和业务的需求。这样,Java成功地为组织机构解决了阻止他们在信息爆炸的经济社会中如何保持竞争力的核心问题。



为了协助大家更好更系统的了解JAVA课程体系,CSDN乐知教育旗下JAVA学院携手知名培训专家,为大家讲授JAVA课程体系中经典开发项目。



项目开设周期:自2010年5月24日至7月12日。每周两次,周二周四。具体时间:19:00--21:00
参与活动形式:“学生大本营”---“在线课堂”http://student.csdn.net/space.php?do=onlineroom
授课师资团队:CSDN天津软件人才实训基地http://www.tjitcast.com/优秀项目专家。
在线服务:各老师在非授课时间都开通了专项项目问答,以供大家随时了解项目动态,随时学习提高。



项目名称: 《企业进销存系统》
基于JAVA基础,汇集精髓,提炼精华。
上课时间:5月25日、5月27日 6月1日 6月3日


技术老师:孙连伟 http://student.csdn.net/space.php?uid=288365


备注:在大本营“投票”栏目中有一个基础知识掌握情况调查,以为老师授课进度和授课细节提供参考,同时为同学们讲解知识点时更具有针对性。请现在带着你的同学参与次活动吧。



项目名称: 《CSDN天津实训基地学籍管理系统》
基于Web方向


技术老师:孙连伟 http://student.csdn.net/space.php?uid=288365(个人空间)
上课时间:待定



项目名称: 《Lucene实现企业网站产品检索》
Lucene 是一个基于 Java 的全文信息检索工具包,它不是一个完整的搜索应用程序,而是为你的应用程序提供索引和搜索功能。


技术老师:罗力文 http://student.csdn.net/?490226(个人空间)
上课时间:待定


实现功能如下:
1、使用Lucene全文检索技术实现企业产品站内检索功能
2、Jsp+Lucene+FCKeditor 参考网站是中国石油网
3、索引的创建和管理,产品文字的高亮显示
--------------------------------------------------------------------


1.本帖子会随时更新,敬请关注
2.有学习疑问可以咨询各授课老师或联系QQ:1302885067
3.未尽事项请大家谅解
4.祝愿大家通过学习交流的平台,学业有所提升。
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jierui1220 2010-05-27
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[Quote=引用 8 楼 aaassd 的回复:]
时间?地点?
[/Quote]
地点在学生大本营在线课堂栏目
慢下来看世界 2010-05-27
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没时间去学啊,路过帮顶,接分谢谢
coderun 2010-05-27
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aaassd 2010-05-26
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时间?地点?
jierui1220 2010-05-26
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这100分怎么送出去呢。
chenxizhiyi 2010-05-25
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我是来接分的
jierui1220 2010-05-25
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mang lu zhong
jierui1220 2010-05-23
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[Quote=引用 3 楼 gaoflydog 的回复:]
没时间学啊。工作了。
[/Quote]

hehe
jierui1220 2010-05-22
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这个板块的人气渐少啊
gaoflydog 2010-05-22
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没时间学啊。工作了。
zihuzihuzihu 2010-05-21
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大气污染是影响公众健康与生态环境的重要问题,精准的空气质量时空预测与污染源贡献度量化是精准治污的关键支撑。针对现有研究多源融合不充分、时空关联刻画不足、预测与源解析割裂三方面缺陷,本文设计实现了城市空气质量时空预测与污染源贡献度分析系统,融合监测、气象、工业排放与交通四类数据,构建基于时空注意力的LSTM(STAM-LSTM)预测模型与基于正定矩阵因子分解(PMF)的源解析模型,形成数据融合-特征工程-预测-源解析-可视化闭环。 系统实现四类数据时空对齐与融合,构建时序与空间邻域特征,以普通克里金插值生成1km网格浓度场;STAM-LSTM引入时空注意力自适应学习站点间污染传输时变权重,以72小时输入预测未来24小时逐小时PM2.5浓度;PMF识别交通、工业、燃煤、扬尘与二次生成五个源因子,量化各源全年贡献度并分析时空演变。 实验表明:STAM-LSTM预测RMSE 24.6、MAE 17.8、R² 0.88,相对LSTM基线(30.2)提升18.5%;普通克里金插值误差8.9,优于反距离加权(11.4);源解析显示交通源28.4%、工业源23.1%、燃煤源19.6%为主要贡献源,冬季燃煤源升至27.3%、早高峰交通源达34.8%,下风向工业源贡献高出上风向8~12个百分点;减排情景显示交通源减排20%可使年均PM2.5下降5.7%,与源贡献度排序一致。 系统按五模块14组件实现,功能测试16项用例全部通过,为大气污染预警、源管控与减排政策制定提供了决策依据。 【课程报告内容】 摘要 第1章 绪论 第2章 相关技术与理论 第3章 系统需求分析 第4章 系统总体设计 第5章 系统详细设计与实现 第6章 系统测试与分析 第7章 总结与展望 参考文献 附件-实现指南
基于iTransformer-BiGRU-KAN多模型融合的滚动轴承剩余寿命预测研究(Python代码实现)内容概要:本文提出了一种基于iTransformer-BiGRU-KAN多模型融合的滚动轴承剩余寿命预测方法,旨在通过结合多种先进深度学习模型的优势,提升在复杂工况下的预测精度与鲁棒性。该方法利用iTransformer捕捉长期时间序列中的全局依赖关系,通过BiGRU模型提取双向时序特征,最后引入KAN(Kernel Attention Network)增强非线性映射与关键特征的自适应加权能力,实现对轴承退化过程的精准建模。文中详细介绍了模型架构设计、训练流程及在公开数据集上的实验验证,结果表明该融合模型相比单一模型在预测精度和稳定性方面均有显著提升。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,从事设备故障诊断、工业大数据分析或智能运维相关领域的研究人员及工程技术人员,尤其适合研究生及以上学历或有相关项目经验的专业人员。; 使用场景及目标:①应用于工业设备状态监测与预测性维护系统中,实现对滚动轴承等关键部件剩余寿命的精准预测;②为复杂时间序列回归任务提供多模型融合的设计思路与技术参考;③推动深度学习在智能制造与工业物联网领域的落地应用。; 阅读建议:建议读者结合Python代码实现部分,深入理解各子模型的接口设计与融合逻辑,重点关注特征融合机制与注意力权重的可视化分析,以便在实际项目中灵活调整与优化模型结构。

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