1.COJCSU OJ
2.Python和Django的网上基于协同过滤算法的**推荐系统源码及使用手册
3.pat是什么文件
4.Python数据分析实战-爬取豆瓣**Top250的相关信息并将爬取的信息写入Excel表中（附源码和实现效果）
5.网页制作考试系统是如何评分的
6.微信小程序毕业设计-评分系统项目开发实战(附源码+论文)

COJCSU OJ

       ACM国际大学生程序设计竞赛，简称ICPC，评分评分由美国计算机协会（ACM）主办，系统系统是源码一项备受瞩目的年度竞赛，旨在展示大学生们的代码创新思维、团队协作和在压力下解决问题的网上android 收音机 源码能力。经过三十多年的评分评分积累，它已成为全球范围内最具影响力的系统系统学生计算机竞赛，目前由IBM公司提供支持。源码

       在线判题系统（OJ），代码作为一项在线工具，网上允许用户上传并测试C、评分评分C++、系统系统Pascal、源码Java等编程语言的代码源代码。系统会对代码进行编译和执行，通过预设的测试数据来验证代码的正确性，最初是为ACM-ICPC和OI信息学奥林匹克竞赛设计的自动评分系统。

       COJ，即中南大学创建并维护的在线评测平台，主要服务于该校学生，题库以校内竞赛、stringbuffer源码教学月赛及各类专题训练为核心。这个系统不仅被广泛用于学生们日常编程训练和选拔参赛队员，还在数据结构与算法学习、作业提交等场景中发挥着重要作用，助力学生提升编程技能。

Python和Django的基于协同过滤算法的**推荐系统源码及使用手册

       软件及版本

       以下为开发相关的技术和软件版本：

       服务端：Python 3.9

       Web框架：Django 4

       数据库：Sqlite / Mysql

       开发工具IDE：Pycharm

       **推荐系统算法的实现过程

       本系统采用用户的历史评分数据与**之间的相似度实现推荐算法。

       具体来说，这是基于协同过滤（Collaborative Filtering）的一种方法，具体使用的是基于项目的协同过滤。

       以下是系统推荐算法的实现步骤：

       1. 数据准备：首先，从数据库中获取所有用户的评分数据，存储在Myrating模型中，包含用户ID、**ID和评分。使用pandas库将这些数据转换为DataFrame。

       2. 构建评分矩阵：使用用户的评分数据构建评分矩阵，行代表用户，列代表**，矩阵中的元素表示用户对**的评分。

       3. 计算**相似度：计算**之间的相似度矩阵，通常通过皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）来衡量。商城iapp源码

       4. 处理新用户：对于新用户，推荐一个默认**（ID为的**），创建初始评分记录。

       5. 生成推荐列表：计算其他用户的评分与当前用户的评分之间的相似度，使用这些相似度加权其他用户的评分，预测当前用户可能对未观看**的评分。

       6. 选择推荐**：从推荐列表中选择前部**作为推荐结果。

       7. 渲染推荐结果：将推荐的**列表传递给模板，并渲染成HTML页面展示给用户。

       系统功能模块

       主页**列表、**详情、**评分、**收藏、**推荐、注册、登录

       项目文件结构核心功能代码

       显示**详情评分及收藏功能视图、根据用户评分获取相似**、推荐**视图函数

       系统源码及运行手册

       下载并解压源文件后，使用Pycharm打开文件夹movie_recommender。

       在Pycharm中，按照以下步骤运行系统：

       1. 创建虚拟环境：在Pycharm的军工项目源码Terminal终端输入命令：python -m venv venv

       2. 进入虚拟环境：在Pycharm的Terminal终端输入命令：venv\Scripts\activate.bat

       3. 安装必须依赖包：在终端输入命令：pip install -r requirements.txt -i /simple

       4. 运行程序：直接运行程序（连接sqllite数据库）或连接MySQL。

pat是什么文件

       PAT是一种编程能力测试文件。

       PAT，全称为Programming Ability Test，即编程能力测试，是由浙江大学计算机科学与技术学院创办的一项面向大学生的程序设计竞赛。PAT不仅是一场竞赛，更是一种计算机程序设计能力的考试，旨在培养和考察学生的算法设计、编程实现以及工程实践能力。PAT的考题范围广泛，包含算法设计、数据结构、软件工程等多个方面，不仅要求学生具备扎实的编程基础，还要具备灵活的问题解决能力。

       PAT考试形式为在线编程，考生需要在规定的时间内在线完成编程题目，并提交源代码。评判系统会对提交的源代码进行自动编译和执行，并根据运行结果给出评分。PAT的反分时源码评分系统非常严格，不仅要求程序能够正确运行，还要求程序具有良好的性能和可读性。

       PAT的成绩不仅反映了学生的编程能力，还可以作为学生计算机水平的一个重要指标。许多高校和企业都将PAT成绩作为评价学生编程能力和选拔人才的重要依据。同时，PAT也为广大学生提供了一个展示自己编程才华的平台，吸引了众多热爱编程的学生积极参与。

       总的来说，PAT是一种非常重要的编程能力测试文件，它不仅能够帮助学生提高编程能力，还可以为学生的未来发展提供有力的支持。

Python数据分析实战-爬取豆瓣**Top的相关信息并将爬取的信息写入Excel表中（附源码和实现效果）

       在操作系统的Windows 环境配置中，以python版本3.为例，实现对豆瓣**Top的详细信息爬取，包括但不限于**详情链接、链接、中文**名、外国**名、评分、评价数量、概述、导演、主演、上映年份、地区、类别等项关键信息。

       将获取的信息整合并写入Excel文件中，实现数据的自动化整理与存储。

       主要分为三部分代码实现：

       scraper.py

       编写此脚本用于网页数据抓取，利用库如requests和BeautifulSoup进行网页内容解析，提取出所需**信息。

       writer.py

       负责将由scraper.py获取的数据，通过库如openpyxl或者pandas写入Excel文件中，实现数据结构化存储。

       main.py

       集成前两部分，设计主函数协调整个流程，确保脚本从运行开始到数据写入Excel文件的全过程流畅无误。

       实现的最终效果为：

       自动化抓取豆瓣**Top数据

       自动完成数据解析与整理

       数据存储于Excel文件中

       便于后续分析与使用

       通过上述代码实现，实现了对豆瓣**Top数据的高效、自动化处理，简化了数据获取与存储的流程，提高了数据处理的效率与准确性。

网页制作考试系统是如何评分的

       评分系统也是调取你的源代码，然后自动编译，再验证运行结果和生成的文件。同学尽管放心，只要代码正确是可以得分的！

       网络安全素质教育考试，要求具有网络安全的基础知识、网络安全意识和网络行为安全规范；了解计算机网络和网络安全的基本概念及法律法规标准、网络攻击的步骤和安全模型。

       掌握Windows系统及移动智能系统和网络应用安全防护的措施、常见安全威胁的应对措施、恶意代码的基本概念及技术、典型网络安全工具的配置和使用。

考核内容：

       

       “计算机基础及MS Office应用”、“计算机基础及WPS Office应用”、“计算机基础及Photoshop应用”三个科目的考核内容都包括计算机基础知识和操作技能两部分。各科目对基础知识的要求相同，以考查应知应会为主，题型为选择题，分数占全卷的%（分）。

       办公软件类考试，操作技能部分包括汉字录入、Windows系统使用、文字排版、电子表格、演示文稿、IE的简单应用及电子邮件收发。

       Adobe Photoshop国际认证（Adobe国际认证）考试，要求了解数字图像的基本知识，熟悉Photoshop的界面与基本操作方法，掌握并熟练运用绘图工具进行图像的绘制、编辑、修饰，会使用图层蒙版、样式以及文字工具。

微信小程序毕业设计-评分系统项目开发实战(附源码+论文)

       本文介绍微信小程序毕业设计项目——评分系统，适用于计算机专业学生和小程序学习者。项目包含源码、数据库、演示录像等，可直接用于毕设。

       开发环境包括前端微信小程序工具和后端Java。

       项目设计包含管理员和用户角色，管理员功能如个人中心、用户管理、产品分类管理、产品信息管理、评分信息管理、留言反馈管理、系统管理等。用户则能进行注册、登录、产品信息搜索与查看、评论、评分、收藏操作，同时查看评论留言回复。

       系统设计分为功能模块和数据库设计两大部分。功能模块设计清晰展现管理员功能结构，数据库设计通过Visio工具完成。

       系统项目截图展示了管理员后台实现，包括用户管理、产品信息管理、产品分类、评分信息等页面操作。小程序功能实现则包括首页、产品信息、产品评分和我的页面。

       核心代码部分展示了评分系统的关键实现。

       如需源码或论文全文，请联系获取。项目可直接用于毕设或实战练习，欢迎关注，了解更多。