项目介绍
图书管理系统作为图书馆数字化、智能化平台,是提升书籍管理能力的重要举措,为更好地发挥管理系统的技术优势,针对管理系统使用需求,本文尝试以Java技术为框架,通过必要的编码处理,实现管理系统整体框架的有效构建,实现功能服务的多元化与有效性,通过经验的总结以及技术实现方法的确定,旨在为后续图书管理系统构建活动的开展奠定坚实基础。 基于Java的图书管理系统，包括读者端和管理员端; 读者主要功能有用户注册, 用户登录, 查看公告和借阅管理; 管理员端主要功能有：借阅管理、图书管理、读者管理、类型管理等
运行环境
jdk8+tomcat8+mysql5.6+Eclipse或者idea(推荐)+maven
项目技术
spring+spring mvc+mybatis+layui+jsp+jquery
演示
项目功能演示：
管理员和读者：登陆与注册：
具体功能实现：
管理员第一个功能：借阅管理 对借书和换书信息进行增删改查以及异常还书的记录
管理员第二个功能：图书管理 对图书信息进行增删改查
管理员第三个功能：读者管理 对读者信息进行增删改查
管理员第四个功能：类型管理 对图书类型信息进行增删改查
管理员第五个功能：公告管理 对公告信息进行增删改查
管理员第六个个功能：管理员管理 对管理员信息进行增删改查
管理员第七个功能：统计分析管理 对图书的占比数据进行一个饼图的可视化展示
读者的第一功能：公告管理：查看最新的公告信息
读者的第二功能：借阅管理：借书并查看自己的借书时间线
读者的第三个功能：修改自己的登陆密码
本项目功能丰富 界面美观 非常适合零基础小白练手和实战，用来提高自己的框架熟练度和项目独立做项目的流程。
大家如果需要系统配套的源码 课件等资料可以私信我， 分享给大家~~
想要更多的Java项目实战的也可以私信我呢~~~
Original: https://blog.csdn.net/lxianshengde/article/details/124152069
Author: 搞程序的菇凉
Title: 基于Java的图书管理系统（附源码和课件）
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Title: 机器学习 谱聚类 无监督分类算法 实列
谱聚类简介
谱聚类是从图论中演化出来的算法，后来在聚类中得到了广泛的应用。它的主要思想是把所有的数据看作空间中的点，这些点之间可以用边连接起来。距离较远的两个点之间的边权重值较低，而距离较近的两个点之间的边权重值较高，通过对所有数据点组成的图进行切图，让切图后不同的子图间边权重和尽可能的低，而子图内的边权重和尽可能的高，从而达到聚类的目的。
[En]
Spectral clustering is an algorithm evolved from graph theory and has been widely used in clustering. Its main idea is to treat all the data as points in space, which can be connected by edges. The edge weight value between the two distant points is lower, while the edge weight value between the two closer points is higher. By cutting the graph composed of all the data points, the edge weights between different subgraphs are as low as possible, while the edge weights in the subgraphs are as high as possible, so as to achieve the purpose of clustering.
谱聚类原理
谱聚类算法是一个使用起来较为容易但是从原理上不是那么容易理解的算法。对于谱聚类算法我们可以归纳为以下的步骤：
[En]
Spectral clustering algorithm is an algorithm that is easy to use but not so easy to understand in principle. The spectral clustering algorithm can be summarized into the following steps:
输入：样本集D=(x1,x2,…,xn)，相似矩阵的生成方式, 降维后的维度k1, 聚类方法，聚类后的维度k2
输出： 簇划分C(c1,c2,…ck2).
- 根据输入的相似矩阵的生成方式构建样本的相似矩阵S
2）根据相似矩阵S构建邻接矩阵W，构建度矩阵D
3）计算出拉普拉斯矩阵L
4）构建标准化后的拉普拉斯矩阵D−1/2LD−1/2
5）计算D−1/2LD−1/2最小的k1个特征值所各自对应的特征向量f - 将各自对应的特征向量f组成的矩阵按行标准化，最终组成n×k1维的特征矩阵F
7）对F中的每一行作为一个k1维的样本，共n个样本，用输入的聚类方法进行聚类，聚类维数为k2。
8）得到簇划分C(c1,c2,…ck2).
谱聚类算法总结
谱聚类的主要优点
- 谱聚类只需要数据之间的相似度矩阵，因此对于处理稀疏数据的聚类很有效。这点传统聚类算法比如K-Means很难做到
- 由于使用了降维，因此在处理高维数据聚类时的复杂度比传统聚类算法好。
谱聚类的主要缺点
- 如果最终聚类的维度非常高，则由于降维的幅度不够，谱聚类的运行速度和最后的聚类效果均不好。
- 聚类效果依赖于相似矩阵，不同的相似矩阵得到的最终聚类效果可能很不同。
import numpy as np
from sklearn.cluster import spectral_clustering
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn import metrics
centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]]
X, _ = make_blobs(n_samples=10000, centers=centers, cluster_std=0.6)
metrics_metrix = (-1 * metrics.pairwise.pairwise_distances(X)).astype(np.int32)
metrics_metrix += -1 * metrics_metrix.min()
n_clusters_= 4
labels = spectral_clustering(metrics_metrix,n_clusters=n_clusters_)
import matplotlib.pyplot as plt
from itertools import cycle
colors = cycle('bgrcmykbgrcmykbgrcmykbgrcmyk')
for k, col in zip(range(n_clusters_), colors):
my_members = labels == k
plt.plot(X[my_members, 0], X[my_members, 1], col + '.')
plt.title("ll")
plt.show()
from sklearn.cluster import spectral_clustering
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn import metrics
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import scale
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
from pandas import DataFrame
df = DataFrame(iris.data,columns = iris.feature_names)
df['type'] = iris.target
df
data = scale(iris.data)
reduced_data = PCA(n_components=2).fit_transform(iris.data)
metrics_metrix = (-1 * metrics.pairwise.pairwise_distances(reduced_data)).astype(np.int32)
metrics_metrix += -1 * metrics_metrix.min()
labels = spectral_clustering(metrics_metrix,n_clusters=3)
import matplotlib.pyplot as plt
color = ['r','g','b']
for i in range(len(labels)):
plt.plot(reduced_data[i, 0], reduced_data[i, 1],c = color[labels[i]] , marker='.' )
plt.title("SpectralClustering",size = 16)
plt.show()
Original: https://blog.csdn.net/keleke_/article/details/119295169
Author: keleke_
Title: 机器学习 谱聚类 无监督分类算法 实列
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