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網(wǎng)上考試系統(tǒng)畢業(yè)設(shè)計(jì)-畢業(yè)設(shè)計(jì)-預(yù)覽頁(yè)

 

【正文】 m表的外關(guān)鍵字。統(tǒng)計(jì)表中 Tix 和 Kem是主關(guān)鍵字,同時(shí), Kem是 kem表的外關(guān)鍵字,如表 312 所示。 表 315 科目表 記錄名 含義 數(shù)據(jù)類型 Kem 科目 tinytext Kid 科目編號(hào) tinyint 第四章 無(wú)紙化 試卷管理 系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì) 整個(gè)系 統(tǒng)的總體設(shè)計(jì) 圖 41 系統(tǒng)總體模塊規(guī)劃圖 試卷管理系統(tǒng) 教師模塊 管理員模塊 用戶管理 科目管理 閱 卷 主觀題評(píng)分 試題管理 查詢成績(jī) 評(píng) 價(jià) 添 加 組 卷 刪 除 修 改 顯示題目 提 交 填寫分?jǐn)?shù) 顯示答案 標(biāo)準(zhǔn)答案 考生答案 個(gè)體評(píng)價(jià) 總體評(píng)價(jià) 個(gè)別同學(xué)成績(jī) 總體成績(jī) 考試系統(tǒng)按照邏輯 、功能 和主要使用者的情況可以劃分為以下 兩 個(gè)主要的子系統(tǒng):試題管理 與 閱卷子系統(tǒng),科目與用戶管理子系統(tǒng)。 ? 管理 試題, 主要包括添加、修改、 刪除試題和組卷四 部分 : ? 添加 試題 :主要包 括設(shè)置題目的 內(nèi)容、難度、題型、題目所屬章節(jié)等四 個(gè)部分 。 教師模塊 閱 卷 試 題管理 主觀題評(píng)分 查詢成績(jī) 評(píng) 價(jià) 顯示題目 顯示答案 考生答案 標(biāo)準(zhǔn)答案 填寫分?jǐn)?shù) 提 交 添 加 修 改 刪 除 組 卷 ? 閱卷:主要針對(duì)主觀性試題 ? 將會(huì)顯示題目,標(biāo)準(zhǔn)答案, 考生答案 。 登錄界面包括:編號(hào)、科目、 密碼 等 , 其中 編號(hào)、 密碼為 教師 輸入,科目以及選擇登錄者類型為通過(guò)下拉列表框選擇 。 管理員模塊 用戶管理 科目管理 添加用戶 修改 用戶 刪除用戶 添加科目 修改科目 刪除科目 第五章 無(wú)紙化 試卷管理 系統(tǒng) 的實(shí)現(xiàn) 試題管理與閱卷子系統(tǒng)模塊設(shè)計(jì) 該系統(tǒng)將主要由教師使用,設(shè)計(jì)該系統(tǒng)的目的在于使教師能夠方便的管理其所教科目的試題,同時(shí),由于試卷中不可避免地會(huì)有主觀題存在,而以目前的計(jì)算機(jī)技術(shù)還不足以對(duì)主觀題進(jìn)行評(píng)分,因此,有必要將主觀題閱卷模塊設(shè)計(jì)出來(lái)以方便教師進(jìn)行閱卷,此外,由于該系統(tǒng)的需求中需要 有對(duì)考生的評(píng)價(jià)功能,因此評(píng)價(jià)考生的功能也將集成到該子系統(tǒng)中 ,如圖 51 所示。 2) 試題修改:教師可以根據(jù)自身的需要來(lái)修改 試題 的內(nèi)容,難度,來(lái)源,答案等信息。在設(shè)計(jì)組卷程序時(shí)需要考慮這些問(wèn)題: 每一位考生的試卷必須題量一致,難度相當(dāng),還要考慮到考生可能會(huì)有多次考同一門考試,因此還要保證考生每次考試的試題不能一樣??颇抗芾砗?用戶 管理是該系統(tǒng)的一個(gè)基礎(chǔ)功能 。 4) 刪除科目:當(dāng)該科目不再需要時(shí)可以刪除,同時(shí)與該科目相關(guān)的題目等信息也會(huì)相應(yīng)的自動(dòng)刪除 。 3. 教師管理: 包括如下功能: 1) 查詢教師:在本系統(tǒng)中主要用于驗(yàn)證教師的合法性。 對(duì)組卷算法的探討與研究 組卷分析 本系統(tǒng)的一個(gè) 關(guān)鍵的地方 就是要建立一個(gè)良好的組卷系統(tǒng), 采用自動(dòng)組卷系統(tǒng)可以大大減輕教師的負(fù)擔(dān),而且,更重要的是,自動(dòng)組卷可以很好的保證試卷的難度和信度,提高考試的公平性和公正性。 算法的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下: 1) 建立兩個(gè)數(shù)組 U(r)和 T(x),其中 U(r)的值為某種狀態(tài) r 的試題在數(shù)據(jù)庫(kù)中的試題數(shù),例如單選題,第二章,難度為 3 的試題數(shù)。 3) 若 T(x)≠ 0,則 T(x)=T(x)1,重復(fù) 2); 4) 若 List 表未滿,則轉(zhuǎn)向 1),否則組卷成功; 5) 算法結(jié)束 這種算法使用廣泛、簡(jiǎn)單 易行 ,對(duì)于單道題的抽取速度很快,但是對(duì)于整份 試卷 的生成卻需要耗費(fèi)很多時(shí)間,而且在組卷?xiàng)l件較復(fù)雜的情 況下 常常會(huì)出現(xiàn)組卷失敗。否 則產(chǎn)生隨機(jī)整數(shù) N,N=int(rand(1)*U(r)), 其值小于 U(r)。在組卷系統(tǒng)中的專家系統(tǒng)需要構(gòu)建一個(gè)知識(shí)庫(kù)用來(lái)存放諸如不同的科目、不同的考試性質(zhì)和時(shí)間等組卷知識(shí)信息,此外,還要構(gòu)建一個(gè)推理機(jī) 制 來(lái)根據(jù)一定的推理策略從知識(shí)庫(kù)中選取相關(guān)的知識(shí),對(duì)用戶提供的信息進(jìn)行推理,直到得出相應(yīng)的結(jié)論為止。在搜索的前幾步中采用隨機(jī)抽題法,當(dāng)搜索進(jìn)入死結(jié)點(diǎn)時(shí),采用 以下 的方法作啟發(fā)后 再進(jìn)行搜索: 首先將造成死結(jié)點(diǎn)的狀 態(tài)類型記錄下來(lái),然后回溯走過(guò)的路徑,將與該狀態(tài)有關(guān) (指某分量相同 )的元素全部釋放,將剩下的無(wú)關(guān)元素重新構(gòu)成一 條 路徑,然后根據(jù)啟發(fā)函數(shù)的最小值確定下一個(gè)結(jié)點(diǎn),啟發(fā)函數(shù)定義為新元素狀態(tài)類型與記錄死結(jié)點(diǎn)元素狀態(tài)類型分量相同的個(gè)數(shù)。遺傳算法處理的是基因型個(gè)體, 一定數(shù)量的個(gè)體組成群體,群體中個(gè)體的數(shù)目為群體規(guī)模 [24]。 遺傳算法的基本 過(guò)程如下: 1) 產(chǎn)生初始群體,隨機(jī)地 ( 通常均勻地 ) 產(chǎn)生 若干 個(gè)個(gè)體,每個(gè)個(gè)體看作是一個(gè) 基因型個(gè)體 , 這若干 個(gè) 基因型個(gè)體 組成一個(gè)群體 ; 2) 對(duì)群體中每個(gè)個(gè)體計(jì)算它的適應(yīng) 度; 3) 通過(guò)選擇和復(fù)制操作從群體中選出所需要的個(gè)體, 這里通常采用輪盤賭選擇法即適應(yīng)度比例法,而且通常需要多輪選擇,然后將選出的個(gè)體 放入到交配緩沖池中 ; 4) 對(duì)交配池中的 個(gè)體使用交叉和變異算子 仿照生物學(xué)中雜交的原理, 形成下一代群體中的 N 個(gè)體,并計(jì) 算每個(gè)新個(gè)體的適應(yīng)度,在這里有必要提一下交叉算子和變異算子的重要性:交叉算子一方面能夠使得原來(lái)群體中優(yōu)良個(gè)體的特性在一定程度上得到保持,另一方面,它將使 得算法能夠探索新的基因空間,從而使新群體中的個(gè)體得以保持多樣性[25]; 變異 算子 的使用能夠使遺傳算法具有局部搜索能力,可以維持群體的多樣性 [26]; 5) 如果滿足結(jié)束條件,則停止 , 否則轉(zhuǎn)到第 3) 步。 因此,目前在本系統(tǒng)中采用的是隨機(jī)抽題算法,從當(dāng)前的使用情況來(lái)看,算法的選擇是正確的,是能夠滿足需要的, 下面 是該算法的部分程序?qū)崿F(xiàn) : 與數(shù)據(jù)庫(kù)的連接 在本系統(tǒng)中,訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)很重要的環(huán)節(jié)。 以下是連接數(shù)據(jù)庫(kù) 代碼 : 第六章 系統(tǒng)的不足與展望 系 統(tǒng)的不足 經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的使用和測(cè)試,該系統(tǒng)已經(jīng)基本實(shí)現(xiàn)了當(dāng)初的設(shè)想,達(dá)到了預(yù)期的目的。同樣地,目前對(duì)于試題的評(píng)價(jià)也僅限于難度的區(qū)分,但以后可以根據(jù)考生的情況進(jìn)一步引進(jìn)信度,區(qū)分度等評(píng)價(jià)試題的標(biāo)準(zhǔn)。 本系統(tǒng)是一個(gè)平臺(tái),能夠?qū)崿F(xiàn)多學(xué)科、多課程、多層次的試題庫(kù)管理,滿足同一個(gè)考場(chǎng)中每一位考生試卷既等價(jià)又相異的要求,有利于大規(guī)模同一考試的順利進(jìn)行 , 目前,該系統(tǒng)運(yùn)行平穩(wěn)可靠。 參考文獻(xiàn) [1]中科永聯(lián)高級(jí)技術(shù)培訓(xùn)中心 . MVC 模式[EB/OL]. 20210423. [2]孫衛(wèi)琴 . 精通 Struts:基于 MVC 的 Java Web 設(shè)計(jì)與開發(fā) [M].北京:電子工業(yè)出版社,2021. III- IV. [3]孫衛(wèi)琴. Java 面向?qū)ο缶幊?[M].北京:電子工業(yè)出版社, 2021. VI- VII. [4]H. M. Deitel, P. J. Deitel 著 . 施平安,施惠瓊,柳賜佳譯 . Java How to Program( Fifth Edition)[M]. 北京:清華大學(xué)出版社 , 2021. [5]王萌,劉婧,來(lái)賓 . JAVA程序設(shè)計(jì) [M]. 北京:冶金工業(yè)出版社, 2021.1-3. [6]孫衛(wèi)琴,李洪成. Tomcat 與 Java Web開發(fā)技術(shù)詳解 [M].北京:電子工業(yè)出版社, 2021. 123- 124. [7]張孝祥,張紅梅 . JavaScript 網(wǎng)頁(yè)開發(fā) —— 體驗(yàn)式學(xué)習(xí)教程 [M]. 北京:清華大學(xué)出版社,2021. 1- 5. [8]趙強(qiáng) . 精通 JSP 編程 [M]. 北京:電子工業(yè)出版社, 2021. 2- 12. [9]孫衛(wèi)琴.精通 Hibernate: Java 對(duì)象持久化技術(shù)詳解 [M].北京:電子工業(yè)出版社, 2021. III- IV. [10]Craig Walls, Ryan Breidenbach,李磊,程立, 周悅虹譯. Spring in action 中文版 [M].北京:人民郵電出版社, 2021. 33— 35. [11]Ryan Aseleson, Nathaniel T. Schutta,金靈等譯. Ajax基礎(chǔ)教程 [M].北京:人民郵電出版社, 2021. 13— 15. [12]IBM. Eclipse 平臺(tái)入門[EB/OL]. 2021110 [13]David Gallardo, Ed Burte, Robert McGoven. Eclipse in Action[M]. Greenwich: Manning, 2021. 32— 33. [14]孫衛(wèi)琴,李洪成. Tomcat 與 Java Web開發(fā)技術(shù)詳解 [M].北京:電子工業(yè)出版社, 2021. [15]Y. Daniel Liang. Introduction to Java Programming, Comprehensive Version, Fifth Edition[M]. .: Prentice Hall. 2021. 11— 14. [16]Mysql. MySQL [EB/OL]. 20211115. [17]劉彬 . JSP 數(shù)據(jù)庫(kù)高級(jí)教程 [M]. 北京:清華大學(xué)出版社, 2021. 63— 64. [18]E. Zitzler, L. Thiele. MultiObjective Evolutionary Algorithms A Comparative Case Study And the Strength Pareto Approach[J]. IEEE Transactions of Evolutionary Computation, 1999, 3(4): 257— 271. [19]李小勇 . 題庫(kù)管理系統(tǒng)中的自動(dòng)化組卷算法 [J]. 西北師范大學(xué)學(xué)報(bào) (自然科學(xué)版 ), 2021, 38(4): 41— 43. [20]謝平 . 基于框架模式的試題庫(kù)智能組卷系統(tǒng) [J]. 華東交通大學(xué)學(xué)報(bào), 1998, 15(4) : 58—63. [21]Holland J. Adaptation in natural and artificial systems[M]. Ann Arbor: University of Michigan Press,—105. [22]David E. Goldberg. Geic algorithms in search, optimization and machine learning[M]. New York: AddisonWesley Publishing Company Inc, 1989. 59— 308. [23]David B. Fogel. An introduction to simulated evolution optimization[J]. IEEE Trans on Neural Networks, 1994, 5(1): 3— 14. [24]M. Kantardzic, 閃四清等譯 . 數(shù)據(jù)挖掘 —— 概念、模型、方法和算法 [M]. 北京 : 清華大學(xué)出版社, 2021. 202— 240. [25]徐潔磐,馬玉書,范明 . 知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)導(dǎo)論 [M]. 北京 : 科學(xué)出版社, 2021. 25— 60. [26]F. Herrera, M. Lozano, J. L. Verdegay. Tuning Fuzzy Logic Controllers by Geic Algorithms[J].International Journal of Approximate Reasoning, 1995. 12(3): 115— 123. 外文資料 Towards Increasing Web Application Productivity Source: 2021 ACM Symposium on Applied Computing ABSTRACT In this paper we present and discuss a template/metadata based partial code generation system supporting web application development. Seamlessly incorporating the recent topnotch technologies, the framework maximally exploits the capabilities of the underlying implementation technologies.
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