Vue 3;MyBatis;JWT;本文围绕农产品在线交易场景，完成了一个基于 Spring Boot 3 与 Vue 3 的前后端分离系统设计与实现。构建了三角色协同业务体系，明确“买、卖、管”职责边界；在推荐模块提出了协同过滤增强方案，给出了交互矩阵、相似度计算与离线投放流程；通过 JWT + 角色校验 + 参数校验 + 全局异常处理提升了系统安全性与稳定性；通过订单分单、库存原子扣减、支付回

本文设计并实现了一个基于深度学习的中文文本情感分析系统。该系统采用PyTorch框架和TextCNN模型，能够对中文文本进行四分类情感识别（愤怒、悲伤、喜悦、惊讶）和二分类强度判断（强烈、轻微）。系统提供了单文本分析、批量分析、历史记录管理、数据可视化和情感词典管理等功能，为用户提供了全面的情感分析服务。实验结果表明，该系统在中文情感分析任务上取得了良好的性能，具有较高的准确率和实用价值。

③：技术栈：Python、PySide6、OpenCV、YOLOv8、Matplotlib、NumPy。②：开发环境：Python3.8+、PyCharm/VSCode。①：疲劳检测：眨眼频率监测、哈欠检测、Perclos模型评分。②：分心行为识别：手机使用检测、抽烟行为检测、喝水行为检测。④：数据统计：行为数据可视化、疲劳指标统计、数据导出功能。①：系统环境：Windows/Mac/Linux。

校园食堂菜品智能结算系统通过深度学习技术与现代化界面设计，实现了菜品的自动识别与结算，为校园食堂提供了一种高效、便捷的结算解决方案。系统不仅提高了结算效率，减少了人工成本，还通过数据统计分析功能，为食堂经营管理提供了决策支持。YOLO模型的训练与优化是系统的核心技术环节，通过精心设计的数据集和训练策略，使模型能够准确识别各种菜品，为系统的智能化提供了坚实基础。随着人工智能技术的不断发展，该系统还有

①：系统环境：Python 3.8+，支持跨平台（Windows/MacOS/Linux）③：技术栈：Django + XGBoost + 协同过滤 + Bootstrap 4。② 协同过滤推荐算法：基于相似用户的选择模式，提供个性化推荐。①：用户管理模块：注册、登录、个人信息管理，支持头像上传。③：院校推荐模块：基于分数、地区、批次的多因素推荐算法。⑤：结果展示模块：可视化推荐结果，支持多种排序

本文设计并实现了一个基于用户所在城市人均支出GDP的汽车推荐系统。该系统通过分析用户所在城市的经济发展水平、用户个人偏好以及汽车市场数据，为用户提供个性化的汽车推荐服务。系统采用Django框架开发，结合多种推荐算法，包括基于内容的推荐、协同过滤和聚类分析，实现了高精度的汽车推荐功能。实验结果表明，该系统能够有效提高用户选车效率，并提供符合用户经济能力和个人需求的推荐结果。关键词：汽车推荐系统、人

校园食堂菜品智能结算系统通过深度学习技术与现代化界面设计，实现了菜品的自动识别与结算，为校园食堂提供了一种高效、便捷的结算解决方案。系统不仅提高了结算效率，减少了人工成本，还通过数据统计分析功能，为食堂经营管理提供了决策支持。YOLO模型的训练与优化是系统的核心技术环节，通过精心设计的数据集和训练策略，使模型能够准确识别各种菜品，为系统的智能化提供了坚实基础。随着人工智能技术的不断发展，该系统还有

本文设计并实现了一个基于深度学习的中文文本情感分析系统。该系统采用PyTorch框架和TextCNN模型，能够对中文文本进行四分类情感识别（愤怒、悲伤、喜悦、惊讶）和二分类强度判断（强烈、轻微）。系统提供了单文本分析、批量分析、历史记录管理、数据可视化和情感词典管理等功能，为用户提供了全面的情感分析服务。实验结果表明，该系统在中文情感分析任务上取得了良好的性能，具有较高的准确率和实用价值。

③：技术栈：Python、PySide6、OpenCV、YOLOv8、Matplotlib、NumPy。②：开发环境：Python3.8+、PyCharm/VSCode。①：疲劳检测：眨眼频率监测、哈欠检测、Perclos模型评分。②：分心行为识别：手机使用检测、抽烟行为检测、喝水行为检测。④：数据统计：行为数据可视化、疲劳指标统计、数据导出功能。①：系统环境：Windows/Mac/Linux。

本文设计实现了多模态数据AI展示系统，通过一体化平台解决传统数据管理系统在多模态数据处理中的流程割裂问题。系统采用Spring Boot+Vue3+MySQL技术栈，实现多模态数据的采集、管理、审核和可视化展示全流程闭环。包含6个后端控制器、17个业务接口和6张核心数据表，支持256条文物数据的多维度统计分析。测试表明系统接口响应快速、运行稳定，为多模态数据管理提供了可扩展的解决方案。创新点在于构