随着天文观测技术的飞速进步和数据量的激增，传统的数据处理方法已难以满足需求。本研究开发了一种面向非技术人员的星体分类系统，该系统基于多种机器学习算法，采用B/S架构实现。前端使用Vue.js开发，后端则基于Spring Boot框架，并整合了多种机器学习模型进行数据分析。用户可通过Web浏览器上传数据集和算法，自由选择进行星体分类。一个大四学生的毕业设计。

随着天文观测技术的飞速进步和数据量的激增，传统的数据处理方法已难以满足需求。本研究开发了一种面向非技术人员的星体分类系统，该系统基于多种机器学习算法，采用B/S架构实现。前端使用Vue.js开发，后端则基于Spring Boot框架，并整合了多种机器学习模型进行数据分析。用户可通过Web浏览器上传数据集和算法，自由选择进行星体分类。一个大四学生的毕业设计。

数据结构绪论

数据结构- 树和二叉树

随着天文观测技术的飞速进步和数据量的激增，传统的数据处理方法已难以满足需求。本研究开发了一种面向非技术人员的星体分类系统，该系统基于多种机器学习算法，采用B/S架构实现。前端使用Vue.js开发，后端则基于Spring Boot框架，并整合了多种机器学习模型进行数据分析。用户可通过Web浏览器上传数据集和算法，自由选择进行星体分类。一个大四学生的毕业设计。