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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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基于SpringBoot的银行账目账户管理系统(SpringBoot+Vue+MySQL)- 毕业设计 源码+论文+完整教程
银行账目账户管理系统 1、概述 基于 B/S 架构的银行账目与账户业务集中管理系统,面向银行日常账目、账户、存取业务与挂失信息的统一管理,适合作为计算机类毕业设计选题。后端 SpringBoot、前端 Vue、数据库 MySQL,前后端分离,全部源码可运行。 2、技术栈 后端:SpringBoot + MyBatis-Plus,Maven 工程,Controller/Service/Dao/Entity 四层结构,93 个 Java 文件。前端:Vue + Element UI 管理后台,每个业务模块对应独立页面。数据库:MySQL,随源码附 db.sql 建表脚本,导入即用。登录模块带安全校验与 MD5 加密。 3、功能(分角色) 系统以管理员角色为核心,共 6 大功能模块:用户信息管理(增删改、名称模糊查询);账户信息管理(开户,增删改);存取业务管理(增删改、作废,名称模糊查询与类型条件查询);挂失信息管理(增删改);公告信息管理(增删改);公告类型管理(增删改、按类型条件查询)。登录成功后按角色进入对应操作界面。 4、材料清单 - 系统源码:SpringBoot + Vue 前后端分离工程,含数据库脚本 db.sql - 毕业论文:6 章节(绪论、开发环境与技术、系统分析、系统设计、系统实现、系统测试),含 11 张设计图(3 流程图 + 1 功能结构图 + 7 E-R 图)、7 张数据表设计 - 开题报告:.docx 格式 5、视频教程 约 57 分钟共三段:Java + MySQL 环境安装(约 13 分钟)、SpringBoot 项目部署/代码讲解/功能演示(约 12 分钟)、答辩讲解(32 分钟)。
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1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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YOLO26算法城市人行道隔离桩目标检测+训练好的模型+240张数据集+pyqt可视化界面.zip
附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[隔离桩(Bollard)] · 训练集:210 张 · 验证集:20 张 · 测试集:10 张 · 总计:240 张 该数据集聚焦于城市公共空间中隔离桩的精准识别,适用于人行道安全管控、市政设施巡检及智慧城市建设等实际场景。其采集环境覆盖日间户外铺装路面与建筑周边区域,真实还原了隔离桩在日常城市环境中的分布形态与视觉特征,为相关领域提供高价值的视觉感知基础资源。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 39 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.3342** mAP50-95 | 0.0994 Precision | 0.4814 Recall | 0.4416 train/box_loss | 1.4796 train/cls_loss | 1.0096 val/box_loss | 2.5531 val/cls_loss | 2.3132 【训练过程分析】 经过39轮训练,最终mAP50仅为0.3342,这让我有些着急,毕竟训练集的数量有限。训练开始时,loss迅速下降,但在第20轮后便进入了平台期,整体收敛效果不佳。box_loss和cls_loss在训练集上分别从最初的1.4796和1.0096下降到收敛时的较低值,但在验证集上则保持在2.5531和2.3132,远高于训练集水平。这说明模型可能在验证集上出现了过... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。
YOLO26算法室内网球训练室网球目标检测+训练好的模型+248张数据集+pyqt可视化界面.zip
附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[网球(Tennis Ball)] · 训练集:234 张 · 验证集:14 张 · 测试集:0 张 · 总计:248 张 该数据集聚焦于室内网球训练室场景,精准捕捉网球在特定环境中的视觉特征,为运动训练与分析提供高质量数据支持,具有显著的应用价值。该数据集训练集包含234张图像,验证集14张,分布合理,确保模型训练充分且验证过程有效,为模型性能评估奠定坚实基础。该数据集标注工作严谨细致,边界框精准贴合网球轮廓,标注规范统一,确保了数据的高可靠性和实用性。该数据集可广泛应用于体育训练、运动分析及智能监控等领域,助力提升... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 50 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9667** mAP50-95 | 0.9202 Precision | 0.8630 Recall | 1.0000 train/box_loss | 0.5307 train/cls_loss | 0.3864 val/box_loss | 0.3348 val/cls_loss | 0.4817 【训练过程分析】 本轮训练采用 YOLO26n 模型在室内网球训练室数据集上进行,总计有 248 张图像,训练集 234 张,验证集 14 张。模型在 50 轮训练后,mAP50 达到了 0.9667 的高分,mAP50-95... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。
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