基于React的电商网站构建与实现

为了满足电商网站所需的各项功能和要求,基于React框架和Node.js进行了电商网站的前后端分离式开发,并设计了关键模块,如用户认证、商品展示、购物车管理及订单处理等。采用了React的组件化开发理念,有效提升了代码的可维护性和可重用性。通过系统测试和性能调优,网站性能和稳定性得到显著提升,包括页面加载时间缩短、数据库查询速度优化以及系统响应性能改善。

基于.NET的智慧校园财务管理系统设计与实现

随着信息技术的迅猛发展,智慧校园的建设日益引起人们的关注。本文基于.NET技术,设计并实现了一款智慧校园财务管理系统,该系统以提高学校财务管理效率和透明度为目标。采用了ASP.NET和ASP.NET Core作为主要开发框架,通过分层架构实现前后端交互。系统包括学费管理、经费报销、工资管理等多个模块,以满足学校多层次财务管理需求。通过详细的设计和实现,本系统为学校提供了一套全面而灵活的财务管理解决方案。

基于消息队列遥测传输协议的通信终端设计与实现

遵循易用、安全和低功耗的设计理念,基于消息队列遥测传输协议(message queuing telemetry transport, MQTT)设计一个智能语音可交互也可独立运行的通信系统。该系统实现终端设备的一键拨号、常用号码存储、定位和循迹等功能,也可通过智能语音交互拨号。系统的功能实现主要依托于云原生分布式物联网接入平台(erlang/enterprise/elastic MQTT broker, EMQ X)、微信小程序的应用程序,硬件设备开发主要基于树莓派、音频编解码芯片WM8960和A9G通信模块。实践证明:该系统有较好的可靠性和稳定性,基本满足通信的需求,系统的开发对于解决老年人数字鸿沟问题有一定的帮助。

基于IPv6和物联网的计量器具在线监管系统

为了解决当前计量器具监管方法存在的监管效率低、精度差的问题,提出基于IPv6和物联网的计量器具在线监管系统设计方案。系统硬件由数据采集模块、数据校验模块、溯源模块、存储模块以及报警模块组成,实现被篡改计量器具的跟踪定位,发出相应报警提醒;计算采集数据与标准数据间比值误差,分析计量器具误差,通过驱动模块将多类型的计量器具整合在一起,提高了监管的效率。通过对比实验的结果证明,该监管系统在用户并发数为900个时,吞吐率最高可达到11次/s,平均请求等待时长能够始终低于0.1 ms,CPU内存始终不超过25%,具有较高的监管精度和效率,监管均衡性好,不会受计量器具数量影响降低监管质量。

基于K-means聚类的协同过滤电商个性化推荐算法

在电商网站中,个性化推荐是提高用户满意度和促进销售的重要手段之一。由于数据稀疏和用户兴趣变化的不确定性,协同过滤算法的推荐效果常常不理想。提出了一种基于K-means聚类的协同过滤电商个性化推荐算法,将用户分为多个聚类,对用户行为数据进行聚类分析,通过聚类中心来预测用户对商品的兴趣,从而得到每个用户群体的偏好特征,最后结合协同过滤算法进行个性化推荐。实验结果表明,该算法相对于传统的协同过滤算法,可提高推荐准确性,并且在数据稀疏的情况下仍然能够有良好的推荐效果。

基于深度强化学习的网络边缘计算多级卸载模型研究

网络边缘计算多级卸载模型进行卸载决策执行时,决策结果非最优结果,导致边缘计算服务器无法在规定时间内执行完所有的计算任务,对此,研究基于深度强化学习的网络边缘计算多级卸载模型,构建网络边缘计算多级卸载模型,并分析卸载模型执行所有计算任务所耗用的能量和时间;结合强化学习的决策能力和深度学习的感知能力得到强化学习算法,将强化学习算法与实际边缘计算环境相结合,构建马尔科夫决策过程模型,得到调度计算任务的最优决策结果。实验结果表明,当深度Q网络的经验池大小为512、学习速率为0.002时,该模型的收敛性能最佳;该模型可实现边缘计算任务的多级卸载,且在计算任务传输速度和边缘计算服务器中CPU运行速度不同时,仍具有良好适应性。

多媒体网络图像压缩传输算法

在多媒体网络环境中传输图像时,由于能量损耗过高而影响传输质量和传输效率,设计多媒体网络图像压缩传输算法。通过基于小波变换的多媒体网络图像处理、改进图像压缩传输算法网络结构、选取图像中小波数据压缩编码以及基于多级树集合分裂(Set Partitioning In Hierarchical Trees,SPIHT)的压缩图像传输,提出一种全新的压缩传输算法。通过对算法进行分析证明,该算法可有效降低多媒体网络环境中图像传输的能量损耗,对均衡多媒体网络能耗和提升网络寿命具有积极的作用。