1、首先,PPT封面应该有:毕设题目、答辩人、指导教师以及答辩日期2、其次,需要有一个目录页来清楚的阐述本次答辩的主要内容有哪些;3、接下来,就到了答辩的主要内容了,第一块应该介绍课题的研究背景与意义;4、之后,是对于研究内容的理论基础做一个介绍,这版一部分简略清晰即可;5、重头戏自然是自己的研究内容,这一部分最好可以让不太了解相关方面的老师们也能听出个大概,知道到底都做出了哪些工作,研究成果有哪些,研究成果究竟怎么样;6、最后,是对工作的一个总结和展望。7、结束要感谢一下各位老师的指导与支持。下载论文答辩PPT模板,就到怪人网
就是用Jsp、asp或asp.net做一个应用系统或者网站,然后再写一篇论文,建议用asp.net做,比较简单,你可以到51aspx.com上面去看看你那你就出点钱买一个现成的,像这种管理类软件很多毕业设计,一两百块钱就可以了,买个asp或asp.net做的,买了以后自己看懂,毕业答辩的时候也可以
1、如果你们老师要求必须使用幻灯片,你可以新建幻灯片,在里面插入FLASH进行演示。可按以下步骤操作:(1)新建幻灯片,单击菜单中的“视图”选项,在下拉菜单中选择“工具栏”的“控件工具箱”,再从下拉菜单中选择[其他控件]按钮。(2) 在随后打开的控件选项界面中,选择“Shockwave FlashObject”选项,出现“十”字光标,再将该光标移动到PowerPoint的编辑区域中,画出适合大小的矩形区域,也就是播放动画的区域,就会出现一个方框。(3)双击这个框,出现VB界面,其中的属性窗口中有个“自定义”属性,点自定义旁边的三点,出现属性页。在“WOVIE URL”中输入Flash动画的完整地址,按[确定]即可。要注意的是输入的路径中必须完整地填写后缀名。2、如果用FLASH制作,也可以做成幻灯片的样式进行演示,新建文件时,直接选择新建“Flash幻灯片演示文稿”,正常的演示只要用光标的左右键进行即可。
看你是什么专业,如果是纯理论的就不需要演示,但是应该至少有一个PPT吧,我们反正是要做系统的,要演示PPT,还要调试系统,首先是要自己讲述一下,然后老师再提问,最好是着重讲述自己熟悉并做好的部分,薄弱环节一笔带过,比如做系统一个地方调试不出来,就不要演示那个地方,万一不小心被老师问起,也不要说不懂,反正就顾左右而言它,尽量往你懂的地方扯
不需要。做这个答辩的时候需要在浏览器上面搜索一些文章和图片但是弄好以后,不用在浏览器上面演示的。辩,系统都是在浏览器演示。
肯定要啊,没程序怎么知道你做了什么
根据不同学校要求不同
不需要。做这个答辩的时候需要在浏览器上面搜索一些文章和图片但是弄好以后,不用在浏览器上面演示的。辩,系统都是在浏览器演示。
要的,我刚答辩玩,演示的时候会提问,比如实现某个功能的代码
需要。通过毕设答辩演示仿真可以增加实战能力,要先准备论文作品,然后准备与之相关的ppt(ppt就是对论文的精简提炼)进行演示并回答老师的问题。
当然是word了,答辩时是需要ppt现场演示的。不过要看学校和导师的要求。
PNN,全称为Product-based Neural Network,认为在embedding输入到MLP之后学习的交叉特征表达并不充分,提出了一种product layer的思想,既基于乘法的运算来体现体征交叉的DNN网络结构,如下图: 按照论文的思路,我们也从上往下来看这个网络结构: 输出层 输出层很简单,将上一层的网络输出通过一个全链接层,经过sigmoid函数转换后映射到(0,1)的区间中,得到我们的点击率的预测值: l2层 根据l1层的输出,经一个全链接层 ,并使用relu进行激活,得到我们l2的输出结果: l1层 l1层的输出由如下的公式计算: 重点马上就要来了,我们可以看到在得到l1层输出时,我们输入了三部分,分别是lz,lp 和 b1,b1是我们的偏置项,这里可以先不管。lz和lp的计算就是PNN的精华所在了。我们慢慢道来: Product Layer product思想来源于,在ctr预估中,认为特征之间的关系更多是一种and“且”的关系,而非add"加”的关系。例如,性别为男且喜欢游戏的人群,比起性别男和喜欢游戏的人群,前者的组合比后者更能体现特征交叉的意义。 product layer可以分成两个部分,一部分是线性部分lz,一部分是非线性部分lp。二者的形式如下: 在这里,我们要使用到论文中所定义的一种运算方式,其实就是矩阵的点乘啦: Embedding Layer Embedding Layer跟DeepFM中相同,将每一个field的特征转换成同样长度的向量,这里用f来表示。 损失函数 使用和逻辑回归同样的损失函数,如下: 前面提到了,product layer可以分成两个部分,一部分是线性部分lz,一部分是非线性部分lp。看product layer的公式,我们首先需要知道z和p,这都是由我们的embedding层得到的,其中z是线性信号向量,因此我们直接用embedding层得到: 论文中使用的等号加一个三角形,其实就是相等的意思,你可以认为z就是embedding层的复制。 对于p来说,这里需要一个公式进行映射: 不同的g的选择使得我们有了两种PNN的计算方法,一种叫做Inner PNN,简称IPNN,一种叫做Outer PNN,简称OPNN。 接下来,我们分别来具体介绍这两种形式的PNN模型,由于涉及到复杂度的分析,所以我们这里先定义Embedding的大小为M,field的大小为N,而lz和lp的长度为D1。 IPNN的示意图如下: IPNN中p的计算方式如下,即使用内积来代表 : 所以, 其实是一个数,得到一个 的时间复杂度为M,p的大小为N*N,因此计算得到p的时间复杂度为N*N*M。而再由p得到lp的时间复杂度是N*N*D1。因此 对于IPNN来说,总的时间复杂度为N*N(D1+M)。文章对这一结构进行了优化,可以看到,我们的p是一个对称矩阵,因此我们的权重也可以是一个对称矩阵,对称矩阵就可以进行如下的分解: 因此: 因此: 从而得到: 可以看到,我们的权重只需要D1 * N就可以了,时间复杂度也变为了D1*M*N。 2.2 OPNN OPNN的示意图如下: OPNN中p的计算方式如下: 此时 为M*M的矩阵,计算一个 的时间复杂度为M*M,而p是N*N*M*M的矩阵,因此计算p的事件复杂度为N*N*M*M。从而计算lp的时间复杂度变为D1 * N*N*M*M。这个显然代价很高的。为了减少负责度,论文使用了叠加的思想,它重新定义了p矩阵: 这里计算p的时间复杂度变为了D1*M*(M+N) 论文: Product-based Neural Networks for User Response Prediction 推荐系统中使用ctr排序的f(x)的设计-dnn篇之PNN模型 推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践 推荐好文: 深度学习在CTR预估中的应用
在计算广告和推荐系统中,CTR预估(click-through rate)是非常重要的一个环节,判断一个商品的是否进行推荐需要根据CTR预估的点击率来进行。在进行CTR预估时,除了单特征外,往往要对特征进行组合。对于特征组合来说,业界常用的方法有人工特征工程 + LR(Logistic Regression)、GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) + LR、FM(Factorization Machine)和FFM(Field-aware Factorization Machine)模型。最近几年也出现了很多基于FM改进的方法,如deepFM,FNN,PNN,DCN,xDeepFM等。 FM(Factorization Machine)主要是为了解决数据稀疏的情况下,特征怎样组合的问题。已一个广告分类的问题为例,根据用户与广告位的一些特征,来预测用户是否会点击广告。数据如下:(本例来自美团技术团队分享的paper) clicked是分类值,表明用户有没有点击该广告。1表示点击,0表示未点击。而country,day,ad_type则是对应的特征。对于这种categorical特征,一般都是进行one-hot编码处理。 将上面的数据进行one-hot编码以后,就变成了下面这样 : 因为是categorical特征,所以经过one-hot编码以后,不可避免的样本的数据就变得很稀疏。举个非常简单的例子,假设淘宝或者京东上的item为100万,如果对item这个维度进行one-hot编码,光这一个维度数据的稀疏度就是百万分之一。由此可见, 数据的稀疏性 ,是我们在实际应用场景中面临的一个非常常见的挑战与问题。 one-hot编码带来的另一个问题是 特征空间变大 。同样以上面淘宝上的item为例,将item进行one-hot编码以后,样本空间有一个categorical变为了百万维的数值特征,特征空间一下子暴增一百万。所以大厂动不动上亿维度,就是这么来的。 普通的线性模型,我们都是将各个特征独立考虑的,并没有考虑到特征与特征之间的相互关系。但实际上,大量的特征之间是有关联的。最简单的以电商为例,一般女性用户看化妆品服装之类的广告比较多,而男性更青睐各种球类装备。那很明显,女性这个特征与化妆品类服装类商品有很大的关联性,男性这个特征与球类装备的关联性更为密切。如果我们能将这些有关联的特征找出来,显然是很有意义的。 一般的线性模型为: 从上面的式子很容易看出,一般的线性模型压根没有考虑特征间的关联。为了表述特征间的相关性,我们采用多项式模型。在多项式模型中,特征 与 的组合用 表示。为了简单起见,我们讨论二阶多项式模型。具体的模型表达式如下: 为了简单起见,我们只考虑二阶交叉的情况,具体的模型如下: 式中, 表示样本的特征数量, 表示第 个特征,与线性模型相比,FM的模型就多了后面特征组合的部分。 从FM公式可以看出,组合特征的参数一共有 n(n−1)/2个,任意两个参数都是独立的。然而,在数据稀疏性普遍存在的实际应用场景中,二次项参数的训练是很困难的。其原因是,每个参数 的训练需要大量 和 都非零的样本;由于样本数据本来就比较稀疏,满足 和 都非零”的样本将会非常少。训练样本的不足,很容易导致参数 不准确,最终将严重影响模型的性能。 那么,如何解决二次项参数的训练问题呢?矩阵分解提供了一种解决思路。在model-based的协同过滤中,一个rating矩阵可以分解为user矩阵和item矩阵,每个user和item都可以采用一个隐向量表示。比如在下图中的例子中,我们把每个user表示成一个二维向量,同时把每个item表示成一个二维向量,两个向量的点积就是矩阵中user对item的打分。 类似地,所有二次项参数 可以组成一个对称阵 (为了方便说明FM的由来,对角元素可以设置为正实数),那么这个矩阵就可以分解为 , 的第 列便是第 维特征的隐向量。换句话说,每个参数 ,这就是FM模型的核心思想。因此,FM的模型方程为(本文不讨论FM的高阶形式) 其中, 是第 维特征的隐向量, 代表向量点积。隐向量的长度为 ,二次项的参数数量减少为 个,远少于多项式模型的参数数量。另外,参数因子化使得 的参数和 的参数不再是相互独立的,因此我们可以在样本稀疏的情况下相对合理地估计FM的二次项参数。具体来说, 和 的系数分别为 和 ,它们之间有共同项 。也就是说,所有包含“ 的非零组合特征”(存在某个 ,使得 )的样本都可以用来学习隐向量 vivi,这很大程度上避免了数据稀疏性造成的影响。而在多项式模型中, 和 是相互独立的。 显而易见,FM的模型公式是一个通用的拟合方程,可以采用不同的损失函数用于解决回归、二元分类等问题,比如可以采用MSE(Mean Square Error)损失函数来求解回归问题,也可以采用Hinge/Cross-Entropy损失来求解分类问题。当然,在进行二元分类时,FM的输出需要经过sigmoid变换,这与Logistic回归是一样的。直观上看,FM的复杂度是 。但是,通过下面的等式,FM的二次项可以化简,其复杂度可以优化到 。由此可见,FM可以在线性时间对新样本作出预测。 我们再来看一下FM的训练复杂度,利用SGD(Stochastic Gradient Descent)训练模型。模型各个参数的梯度如下: 其中, 是隐向量 的第 个元素。由于 只与 有关,而与 无关,在每次迭代过程中,只需计算一次所有 的 ,就能够方便地得到所有 的梯度。显然,计算所有 的 的复杂度是 ;已知 时,计算每个参数梯度的复杂度是 ;得到梯度后,更新每个参数的复杂度是 ;模型参数一共有 个。因此,FM参数训练的复杂度也是 。综上可知,FM可以在线性时间训练和预测,是一种非常高效的模型。 libFM 论文: Factorization Machines 论文: Factorization Machines with Follow-The-Regularized-Leader for CTR prediction in Display Advertising 推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践 FM(Factorization Machines)的理论与实践 深入FFM原理与实践-美团 推荐好文: 深度学习在CTR预估中的应用
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2000基于.NET的房屋销售信息管理系统的设计与实现基于.NET的工资绩效管理系统的开发基于.NET的公务员考试模拟系统的设计基于.NET的火车联网售票系统的设计基于.NET的驾校理论考试模拟系统基于.NET的酒店预订信息管理系统的设计基于.NET的门诊药品查询系统的设计与实现基于.net的内部邮件系统实现基于.NET的企业内部办公系统的设计与实现 ASP.NET+SQL Sever2000基于.NET的视频点播系统的设计与实现 ASP.NET+SQL Sever2000基于.NET的数据共享网站的设计基于.NET的网上购物系统的设计与实现基于.NET的网上售书系统的设计与实现基于.NET的网上图书销售系统的设计与实现基于.net企业订单管理系统的开发基于Ajax+Lucene构建搜索引擎的设计和实现基于Apriori算法的关联规则挖掘系统的设计与实现基于ASP.NET的班级风采网站的设计基于ASP.NET的公司网站的设计与实现基于ASP.NET的企业网站的研究与开发 ASP.NET+SQL Sever2000基于ASP.NET的网上书店的设计与实现 ASP.NET+SQL Sever2000基于ASP.NET的校友录管理系统的研究与实现 ASP.NET+SQL Sever2000基于ASP.NET的学生成绩报表系统的设计与实现 ASP.NET+SQL Sever2000基于ASP.NET的学生成绩管理系统的设计与实现 ASP.NET+SQL Sever2000基于ASP.NET的学生成绩合成系统的设计与实现 ASP.NET+SQL Sever2000基于ASP.NET简易博客网站的设计与实现基于ASP.NET教学辅助系统设计与实现基于ASP的笔记本销售网站的设计与实现基于ASP的博客网站设计与实现 ASP+Access基于ASP的反垃圾邮件管理系统的设计基于ASP的房屋租售信息管理系统的设计基于ASP的公交查询系统的设计与实现基于ASP的淮工学生购物网的设计与实现 ASP+SQL Sever2000基于ASP的旅游网站的设计与实现基于ASP的某学校校园BBS的设计与实现基于ASP的企业人事管理系统的设计与实现基于asp的搜索引擎开发基于ASP的网络聊天室的设计和实现基于ASP的学生信息管理系统的设计与实现基于ASP技术的电子产品销售网站的设计与实现基于ASP网站的安全性研究与实现基于BS的工艺品展示系统的设计与实现基于BS的计算机等级考试系统的设计与实现基于BS的家教交流平台的实现基于BS的人才交流网站的设计与实现基于BS的图书销售管理系统的设计与实现基于BS方式的即时通讯软件的设计与实现基于BS结构的仓储物流管理系统基于BS结构的二手交易系统的设计与实现基于BS结构的房屋租售管理系统的实现基于BS结构的工厂设备管理系统的设计与开发基于BS结构的工艺品销售系统的实现基于BS结构的旅游网站的开发与设计基于BS结构的实验室预约模型系统基于BS结构的学生交流论坛的设计与开发基于BS结构的学生在线选课系统的实现基于BS结构的在线学籍管理系统基于BS模式的网上销售系统的研究与实现 ASP+Access基于BS模式的中小企业人事管理系统的设计与实现基于C#的文档加密器的实现基于C#端口扫描器的实现基于cs的电子邮件简单收发系统设计与实现基于cs的家庭财务管理系统的设计与实现基于CS结构的个人理财系统的开发基于CS结构的企业人事管理系统的设计与实现基于CS结构的医院管理系统的设计与实现基于Delphi 的物资管理系统的设计与实现 Delphi +SQL server 2000基于Delphi的超市销售系统的研究与实现 Delphi +SQL server 2000基于Delphi的公司人事管理系统的设计与实现基于Delphi的进货渠道管理系统的设计与实现 Delphi +SQL server 2000基于Delphi的酒店管理系统的设计与实现 Delphi +SQL server 2000基于Delphi的排课系统的设计与实现 Delphi +SQL server 2000基于Delphi的企业人事工资管理系统 Delphi +SQL server 2000基于Delphi的企业销售管理系统 ASP.NET+SQL Sever2000基于DELPHI的企业员工培训管理系统的设计与实现 Delphi +SQL server 2000基于Delphi的图书管理系统的设计与实现 Delphi +SQL server 2000基于Delphi的小型超市进存销管理系统基于delphi的学生成绩管理系统的设计与实现 Delphi +SQL server 2000基于Delphi的医药管理系统的设计和实现 Delphi7.0+SQL Sever2000基于JAVA CS远程监控系统软件的实现基于Java ME无线网络移动端的俄罗斯方块游戏的实现(最终修改版)基于Java的五子棋游戏的设计基于Java的在线购物系统的设计与实现基于Java五人制足球游戏的研究与开发基于JSP的毕业设计选题系统的设计与实现基于JSP的房产中介系统的设计与实现基于JSP的计算机网络在线测试系统的设计与实现 JSP+SQL Server基于JSP的网上购物系统的设计与实现基于JSP技术的猎头公司管理软件的设计和实现——内部事务部分基于Web的文档管理系统的设计与实现基于WEB的小型公司人事管理系统的设计基于Web的新闻发布系统(答辩未通过)基于WEB的学生电子作业提交系统 PHP+SQL Sever2000基于web的学位论文管理系统的设计与实现 ASP.NET+SQL Sever2000基于WEB的烟草销售系统的设计与实现 JSP+SQL Server 2000基于web的远程教育系统的研究与开发 ASP.NET+SQL Sever2000基于Web的在线考试系统的设计与实现 ASP+SQL Sever2000基于Web的招投标系统的设计与实现基于WEB技术的同学录系统的设计与实现 ASP.NET+SQL Sever2000基于Web模式的物流管理信息系统的设计与实现 ASP+SQL Sever2000基于Web学生成绩处理系统的设计与实现 ASP+SQL Sever2000网上办公系统——公文流程管理设计与实现网上报名及在线考试系统的设计与实现网上超市系统管理软件的设计与实现 ASP.NET+Access网上订餐系统的设计与实现网上二手商品交易管理系统的设计与实现网上辅助答疑系统的设计与实现 ASP.NET+SQL Sever2000网上购物系统的设计与实现网上购物系统的设计与实现 PHP5.0+APACHE+MYSQL网上家电销售管理系统的设计与实现网上教材管理系统的设计与实现网上教师测评系统 JSP+SQL Server网上军事论坛的设计与实现网上考试及评析系统的设计与实现网上考试系统的设计与实现 ASP.NET+SQL Sever2000网上课件管理系统的设计与实现网上拍卖系统的设计与实现网上求职与招聘系统的设计与实现网上人才招聘系统网上商店系统的设计与实现 ASP+Access网上商品销售系统的设计与实现网上书店的设计与实现网上书店——管理模块的设计与实现网上书店——在线购物及统计分析的设计与实现网上图书订阅系统的设计网上图书预约系统的设计网上鲜花销售系统的设计网上招聘系统 ASP.NET+SQL Sever2000销售供应链管理系统的设计与开发销售管理系统 ASP2.0+SQL2000小区物业管理系统 Delphi +SQL server 2000小区物业管理系统的设计与实现 ASP.NET+SQL Sever2000小区物业管理系统的设计与实现 JSP+SQL Server 2000小型电脑行业销售管理的设计与实现 ASP+SQL Sever2000小型酒店管理系统的设计另外,虚机团上产品团购,超级便宜当然是word了,答辩时是需要ppt现场演示的。不过要看学校和导师的要求。
这个要看你毕业时候的答辩要求了。
最好带着,不然如果光讲,会需要对自己的毕业设计特别了解
需要简单的演示是肯定的...但是不一定需要带电脑...因为计算机论文答辩的地方基本上都是学校的机房和多媒体教室...电脑网络什么的都没什么问题...(我答辩的时候是带的笔记本电脑...因为学校的计算机配置很低的...很容易就出现问题)