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学校课程设计作业，完成一个简单的学生信息管理系统，考虑到系统实用性，把它做成了一个简单的能够使用的学生成绩管理系统，包含了学生信息管理，就当做练手吧。 发一个博客，做展示用！！ 第一次做的一个比较完整的系统，难免会有一些bug(^_^) 下载链接： 学生成绩管理系统 一、 开发背景 软件名称：学生成绩管理系统(SSMS) 使用对象：小学、初中、高中 二、 需求分析 1. 系统分析 该学生信息管理系统涉及到学生、教师、系统管理员、班级、学生成绩、课程。设置一个系统管理员对系统进行管理。所有用户需输入账号、密码登录进入系统；管理员进入系统后可对学生、老师、班级、课程进行增删改查操作；学生进入系统，查看成绩、查看和修改自己的信息；老师进入系统后，对自己这门课程的学生设置课程成绩、查看和修改自己的信息，查看学生的信息和成绩、以及统计分析学生的成绩； 管理员为班级设置年级，为年级设置课程，为班级的每门课程设置老师，为学生设置班级。一个年级有多门课程(语文、数学、外语等等)，班级的每门课程只能有一名老师，一个老师可以有多门课程；老师选择自己这门课程为该课程的学生登记成绩。老师可以查看其他老师的信息(可以当成是老师的通讯录)，查看本课程学生的信息和成绩；学生可以查看班级其他同学的信息(可以看成是班级的同学录)。 考试分为两种，一种是年级统考，一种是平时考试。年级统考需要管理员事先添加一次年级统考

学校课程设计作业，完成一个简单的学生信息管理系统，考虑到系统实用性，把它做成了一个简单的能够使用的学生成绩管理系统，包含了学生信息管理，就当做练手吧。 发一个博客，做展示用！！ 第一次做的一个比较完整的系统，难免会有一些bug(^_^) 下载链接： 学生成绩管理系统 一、 开发背景 软件名称：学生成绩管理系统(SSMS) 使用对象：小学、初中、高中 二、 需求分析 1. 系统分析 该学生信息管理系统涉及到学生、教师、系统管理员、班级、学生成绩、课程。设置一个系统管理员对系统进行管理。所有用户需输入账号、密码登录进入系统；管理员进入系统后可对学生、老师、班级、课程进行增删改查操作；学生进入系统，查看成绩、查看和修改自己的信息；老师进入系统后，对自己这门课程的学生设置课程成绩、查看和修改自己的信息，查看学生的信息和成绩、以及统计分析学生的成绩； 管理员为班级设置年级，为年级设置课程，为班级的每门课程设置老师，为学生设置班级。一个年级有多门课程(语文、数学、外语等等)，班级的每门课程只能有一名老师，一个老师可以有多门课程；老师选择自己这门课程为该课程的学生登记成绩。老师可以查看其他老师的信息(可以当成是老师的通讯录)，查看本课程学生的信息和成绩；学生可以查看班级其他同学的信息(可以看成是班级的同学录)。 考试分为两种，一种是年级统考，一种是平时考试。年级统考需要管理员事先添加一次年级统考

学校课程设计作业，完成一个简单的学生信息管理系统，考虑到系统实用性，把它做成了一个简单的能够使用的学生成绩管理系统，包含了学生信息管理，就当做练手吧。 发一个博客，做展示用！！ 第一次做的一个比较完整的系统，难免会有一些bug(^_^) 下载链接： 学生成绩管理系统 一、 开发背景 软件名称：学生成绩管理系统(SSMS) 使用对象：小学、初中、高中 二、 需求分析 1. 系统分析 该学生信息管理系统涉及到学生、教师、系统管理员、班级、学生成绩、课程。设置一个系统管理员对系统进行管理。所有用户需输入账号、密码登录进入系统；管理员进入系统后可对学生、老师、班级、课程进行增删改查操作；学生进入系统，查看成绩、查看和修改自己的信息；老师进入系统后，对自己这门课程的学生设置课程成绩、查看和修改自己的信息，查看学生的信息和成绩、以及统计分析学生的成绩； 管理员为班级设置年级，为年级设置课程，为班级的每门课程设置老师，为学生设置班级。一个年级有多门课程(语文、数学、外语等等)，班级的每门课程只能有一名老师，一个老师可以有多门课程；老师选择自己这门课程为该课程的学生登记成绩。老师可以查看其他老师的信息(可以当成是老师的通讯录)，查看本课程学生的信息和成绩；学生可以查看班级其他同学的信息(可以看成是班级的同学录)。 考试分为两种，一种是年级统考，一种是平时考试。年级统考需要管理员事先添加一次年级统考

标题：Neural Machine Reading Comprehension: Methods and Trends 作者：Shanshan Liu, Xin Zhang, Sheng Zhang, Hui Wang, Weiming Zhang 链接：https://arxiv.org/pdf/1907.01118.pdf 摘要： 过去几年里，随着深度学习的出现， 机器阅读理解 （其要求机器基于给定的上下文回答问题）已经赢得了越来越广泛的关注。虽然基于深度学习的机器阅读理解研究正蓬勃发展，但却没有综合性调研文章来总结该领域已经提出的方法和近期发展趋势。所以，本文对这一充满潜力的领域中的近期研究工作进行了全面概述。 具体来说，研究者首先对比了不同维度下的机器阅读理解任务，并介绍了总体架构。接着，他们又进一步对该领域常用模型中使用的 SOTA 方法进行分类。最后，研究者讨论了该领域新的发展趋势，并在文章结尾提出一些未决问题。 推荐： 国防科技大学的这篇文章全面介绍了机器阅读理解研究的现状、发展和新趋势，是该领域内少有的综述类文章。机器阅读理解在机器问答、信息搜索等方面的具有重要意义，推荐有兴趣的读者阅读本文。 文章结构: 1.介绍MRC 2.任务和评估矩阵 MRC可以分成四个任务： 对应的数据集 loze Test, 完形填空 CNN & Daily Mail，CBT (The

 触摸反馈：  <import name="chart-funnel" src="../Common/ui/h-ui/chart/c_chart_funnel"></import> <template> <div class="container-full"> <chart-funnel id="canvas1" data="{{data}}"></chart-funnel> </div> </template> <style lang="less"> @import '../Common/styles/container.less'; </style> <script> export default { private: { data: [ {value: 60, name: '访问'}, {value: 40, name: '咨询'}, {value: 20, name: '订单'}, {value: 80, name: '点击'}, {value: 100, name: '展现'} ] } } </script>  <import name="chart-funnel" src="../Common/ui/h-ui/chart/c_chart_funnel"></import> <template> <div class="container-full"> <chart

项 目 内 容 所属课程 <span style="color:blue">软件工程</span> 作业要求 <span style="color:blue">实验三 作业互评与改进</span> 课程目标 学习规范的博文（文档）写作； <br>理解软件工程各阶段文档的作用与意义，<br>了解软件工程文档的国家标准及其规范。 ##任务一：互评博客并完善博客 ####1.2019春季计算机学院软件工程(罗杰)(北京航空航天大学) <span style="color:green">点评博客链接</span> 点评内容：<span style="color:blue">博主你好，对于问题一，我认为该成为一名全栈工程师还是专精于某一个方向的工程师取决于你对未来的规划和你个人的精力，若你毕业后想去创业公司，就考虑成为一名全栈工程师，因为创业公司为成本考虑，可能需要一个人做几个人的活，这就需要全栈工程师来完成；若你毕业后想去大公司，就考虑成为专精于某一个方向的工程师，毕竟大公司财力更雄厚，分工更明确，开发人员的水平可能也更高，可能不需要技术稍差的全栈工程师，而需要专精于某一个方向的工程师；当然这也与你的个人精力有关，若你有精力，就考虑成为一专多能或多专多能的全栈工程师，若你精力有限，还是考虑成为专精于某一个方向的工程师。</span> 阅读心得：<span style="color

GAN 能够有条不紊地控制其生成图像的风格吗？ 选自Medium，作者：Jonathan Hui，机器之心编译，参与：魔王、杜伟。 你了解自己的风格吗？大部分 GAN 模型并不了解。那么，GAN 能够有条不紊地控制其生成图像的风格吗？ 原版 GAN 基于潜在因子（latent factor）z 生成图像。 通常，潜在因子 z 采样自正态或均匀分布，它们决定了生成内容的类型和风格。 基于此，我们需要解答以下两个重要问题： 为什么 z 是均匀或正态分布？ 既然 z 包含元信息，那么它是否应在每个卷积层生成数据的过程中发挥更主要的作用？（而不是仅作为第一层的输入） 注意：本文将使用「风格」（style）来指代元信息，其包含类型信息和风格信息。 下图是 StyleGAN2 生成的图像： 潜在因子 z 机器学习中的潜在因子通常彼此独立，以简化模型训练过程。例如，身高和体重具备高度相关性（个子越高的人通常体重更大）。因此，基于身高、体重计算得到的身体质量指数（body mass index，BMI）较常用于衡量人体肥胖程度，其所需的训练模型复杂度较低。而彼此独立的因子使得模型更易于解释。 在 GAN 中，z 的分布应与真实图像的潜在因子分布类似。如果我们从正态或均匀分布中采样 z，则优化后的模型可能需要 z 来嵌入类型和风格以外的信息。例如，我们为军人生成图像

全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏） python教程全解 SQLAlchemy 基础 下面是一段官方 SQLAlchemy 使用示例，我们从这个例子出发，认识 SQLAlchemy。 from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy import Column, Integer, String from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy.orm import sessionmaker # sqlite3/mysql/postgres engine # 请先自己在 MySQL 中创建一个名为 test_tmp 的 database engine = create_engine('mysql://root@localhost/test_tmp', echo=False) Base = declarative_base() Session = sessionmaker(bind=engine) session1 = Session() session2 = Session() SessionNoAutoflush = sessionmaker(bind=engine, autoflush=False) session3 =

一、概述 1.1 简介 1.2 Zookeeper集群机制 1.3 Zookeeper特性 二、Zookeeper应用场景 三、Zookeeper数据结构 四、Zookeeper安装 五、Java操作Zookeeper 六、Zookeeper实现负载均衡 七、Zookeeper 分布式锁 八、Zookeeper实现服务Master选举策略(哨兵机制) 九、Zookeeper 集群搭建 一、概述 1.1 简介 　　Zookeeper是一个分布式开源框架(Java语言编写开源框架)，是一个分布式协调工具，提供了协调分布式应用的基本服务，它向外部应用暴露一组通用服务 ， 分布式同步（Distributed Synchronization）、命名服务（Naming Service）、集群维护（Group Maintenance） 等，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务。ZooKeeper本身可以以单机模式安装运行，不过它的长处在于通过分布式ZooKeeper集群（一个Leader，多个Follower），基于一定的策略来保证ZooKeeper集群的稳定性和可用性，从而实现分布式应用的可靠性。 1、Zookeeper是为别的分布式程序服务的 2、Zookeeper本身就是一个分布式程序（只要有半数以上节点存活，zk就能正常服务） 3、Zookeeper所提供的服务涵盖

1、什么是Diff算法 传统Diff： diff算法即差异查找算法；对于Html DOM结构即为tree的差异查找算法；而对于计算两颗树的差异时间复杂度为O（n^3）,显然成本太高，React不可能采用这种传统算法； React Diff： 之前说过，React采用虚拟DOM技术实现对真实DOM的映射，即React Diff算法的差异查找实质是对两个JavaScript对象的差异查找； 基于三个策略： Web UI 中 DOM 节点跨层级的移动操作特别少，可以忽略不计。（tree diff） 拥有相同类的两个组件将会生成相似的树形结构，拥有不同类的两个组件将会生成不同的树形结（component diff） 对于同一层级的一组子节点，它们可以通过唯一 id 进行区分。（element diff） 2、React Diff算法解读 首先需要明确，只有在React更新阶段才会有Diff算法的运用； React更新机制： React Diff算法优化策略图： React更新阶段会对ReactElement类型判断而进行不同的操作；ReactElement类型包含三种即：文本、Dom、组件； 每个类型的元素更新处理方式： 自定义元素的更新，主要是更新render出的节点，做甩手掌柜交给render出的节点的对应component去管理更新。 text节点的更新很简单，直接更新文案。