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1.Java源码规则引擎：jvs-rules 8月新增功能介绍
2.微信小程序毕业设计-评分系统项目开发实战(附源码+论文)
3.pat是文档文档什么文件
4.医院绩效系统源码：基础数据管理、核算方法和分配规则、评分评分KPI评分公式等功能
5.Python数据分析实战-爬取豆瓣**Top250的系统系统相关信息并将爬取的信息写入Excel表中（附源码和实现效果）
6.Python和Django的基于协同过滤算法的**推荐系统源码及使用手册

Java源码规则引擎：jvs-rules 8月新增功能介绍

       JVS-rules作为JAVA语言下的规则引擎，是源码源码用jvs企业级数字化解决方案中的核心配置化工具，主要应用于金融信贷风控判断、文档文档商品优惠折扣计算、评分评分java表白动画源码员工考核评分等场景。系统系统8月，源码源码用JVS-rules进行了一系列优化与功能迭代，文档文档现简要介绍如下：

       1、评分评分交互操作优化，系统系统提升规则清晰度，源码源码用适用于复杂规则配置。文档文档

       2、评分评分新增数据源配置功能，系统系统支持API、数据库等多方式接入，通过JVS体系多数据源管理接入规则引擎。

       3、增加数据库接入时的参数查询配置，用于规则引擎中查找相关数据。

       4、引入复合变量处理能力，支持多行数据的加工处理，如累计消费总额。

       5、规则节点判断结果配置化，设置“通过”或“不通过”条件，简化决策流程。网易云源码html

       6、优化变量入参配置操作，支持多数据源选择。

       7、决策流优化调试模式，提供界面化调试功能，便于查看决策执行过程。

       8、改进赋值节点处理能力，支持基础赋值、映射赋值、条件赋值等多种方式。

       9、增加评分卡使用内容展现，提供评分卡预置设置选项。

       、系统UI交互操作优化，提升用户体验。

       通过上述更新，JVS-rules为用户提供更高效、灵活的规则配置与执行能力。在线演示地址：frame.bctools.cn/，开源地址：gitee.com/software-mini...

       JVS-rules的迭代优化展示了其在规则引擎领域的持续进步，致力于为企业提供更完善、高效的解决方案。关注我们，了解更多产品信息与操作介绍。

       规则引擎往期干货：

       了解决策流的csgo注入dll源码自定义权限控制

       掌握JVS-rules 2.1.8版本新功能

       深度解读JVS-rules规则引擎功能

       探索更多JVS-rules规则引擎功能应用

       学习JVS-rules规则引擎的全面功能

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、qr源码怎么打包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。

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。清明祭奠网页源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。

医院绩效系统源码：基础数据管理、核算方法和分配规则、KPI评分公式等功能

       医院绩效管理系统源码，实现绩效管理自动化与数字化

       此系统依据国家政策法规，结合医院实践，以经济指标为核心，注重医疗质量、安全、效率与效益管理，强调持续改进。其目标在于通过数据自动采集与绩效评估数字化，确保医院绩效评价过程的公平、公正与规范化。实时数据统计分析协助管理者识别经营与管理问题，促使策略调整与资源优化，提升员工效率与积极性，增强医院竞争力。

       技术架构采用BS架构、Java、SpringBoot、MyBatis、Avue与MySQL，全面覆盖“PDCA”管理流程，包括基础数据管理、核算方法、分配规则与KPI评分。

       基础数据管理涉及科室、岗位设置、职责定义、人员调整、考勤记录等。

       核算方法灵活多样，支持服务人次、服务项目、平衡计分卡、DRGs等，适应不同岗位需求。

       二次分配遵循规范公式与表单，防范科室间“大锅饭”现象，支持个性化分配规则。

       KPI与评分公式多样，覆盖工作量、效率、质量、安全、满意度、管理等多维度，支持多种考核工具与评分方法。

       绩效核算过程管理实现工作流自动化流转，责任人负责数据检查与提交，确保计算准确。

       成本与收入管理自动归集与分摊，支持数据采集、导入、录入，提供成本控制与考核。

       系统提供数据分析工具，可查询与分析管理与绩效数据。

       适用于医院领导、职能科室、科室负责人、普通职工与绩效办，提供全方位的绩效管理服务。

       医院领导可查询全院、科室、个人、月度业绩与绩效工资，分析运营数据。

       职能科室可建立医疗质量考核标准，实施质量检查。

       科室负责人可进行医德医风与医疗质量考核，查询运营与个人业务数据。

       普通职工可查询岗位考核标准、业绩与绩效工资。

       绩效办可设置考核模型与绩效工资核算模型，优化管理。

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。

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。

       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。