本实验使用的是交叉熵损失函数，这个函数在分类任务上比较常用。定义了一个损失函数后，还有对它求平均值，因为定义的是一个Batch的损失值，同时我们还可以定义一个准确率函数，这个可以在我们训练的时候输出分类的准确率。

在用户自定义界面，用户可以输入任意大小的迷宫，自定义火焰周期，训练次数上限。之后进行训练，并以三种不同的速度查看完整的走迷宫结果。下面的 Q 表还没有经过训练，所以所有 4 个方向的 Q 值相等。本次大作业我尝试了 Q 表模型和监督学习模型。一开始我直观地认为监督学习模型更好，但完成后才发现其训练速度慢，且算法复杂。于是我又实现了 Q 表模型，训练速度很快，且算法直观。这让我体会到分析问题和文献调

本项目使用最新的 SpringBoot 技术进行构建，并结合了 SpringMVC、MyBatis 等热门框架技术。SpringBoot 技术为用户提供了自动装配功能，用户只需要遵守约定就可以减少甚至不需要再进行繁琐的配置。相较于 Spring，SpringBoot 为我们提供的自动装配节约了我们大量的开发时间，提高了开发效率。在项目开发过程中我们采用团队开发的方式进行开发，每个组员负责其中的一个

系统采用 Java 语言开发，使用的 IDE 为 Eclipse，Eclipse 为使用 Java 语言开发的开源开发工具[4]，针对不同语言和不同环境，Eclipse 几乎都有相应的版本和对应的集成环境。开发 Java 环境为 JDK1.8，系统采用 B/S 架构开发，使用的服务器为 Tomcat8.5。

2017 年 12 月，我开始了我的毕业设计工作，时至今日，论文已经撰写完成。从最初拿到选题的无从下手，到自己慢慢摸索着进入状态，对整体的思路逐渐清晰，到最后写作中的反复琢磨修改，整个过程让我感慨万千。为毕业设计忙碌的日子让我拥有了难忘的回忆、收获和心得。我的课题是《基于 mybaits 的日程时间管理系统》，经过老师的指点，我明确了毕设的最终目标是设计出一个在线日程管理网站。

在开始时，旅客在起始城市显示，根据交通工具的类型选择移动函数，在此期间，旅客消失，交通工具显示，当到达目的城市时，交通工具消失，旅客显示。对于起始城市，设置其到达时间，与起始城距离，当前城市，是否经过城市的初始值，当当前城市不是目的城市且没有经过时，寻找距当前城市风险值最小的城市，并更新其到达时间和与起始城市的距离，并标记此城市已经经过，重复以上过程，直到到达目的城市。（为表示简单，起始时间应为整

随着近年来移动通信技术不断发展和智能手机普及度的不断提高，移动端通信业务的用户数量和通信流量大大增加，移动通信的市场竞争非常激烈。为了扩大市场份额和更好的服务用户，中国移动的套餐业务更新频繁，每个月新上线的套餐数量都可以达到 20 左右，春节前后和暑假期间属于套餐更新的高峰，数量甚至可以超过 50 个。

设计一个校园导游程序，用户提供各种信息查询服务。基本要求：系统中记录了校园中的教学楼、图书馆、食堂、田径场、篮球场、超市、医务室等坐标信息和连接这些坐标的路径信息。每条路径包含两个坐标间的距离和预计消耗的卡路里。能进行坐标点的增加和删除。能够满足不同用户的查询，如：两坐标之间的最高卡路里路线和最短距离路线。实现提示：一般情况下，校园的道路是双向通行的，可设校园平面图是一个无向网。顶点和边均含有相关

【摘 要】密码学中的高级加密标准（Advanced Encryption Standard，AES），是美国联邦政府采用的一种区块加密标准，此标准用来替代原先的 DES（Data Encryption Standard），已经被多方分析且广为全世界所使用。AES 算法中一般的加密通常都是块加密，独立的块加密不能隐藏明文的模式，为解决此问题需要采用链加密模式，本文对对称加密和分组加密中的ECB、CB

支持向量机(SVM)是 90 年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。在这次课程设计中，我用到了 MATLAB 的 GUI 编程，学习了 SVM 支持向量机这个机器学习算法，深入学习了划分超平面，目标函数学习的对偶算法，核函数软间隔与正则化这些概念