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天数机器学习一体机系统的设计与实现

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 引言第13-19页
    1.1 项目背景第13-14页
    1.2 机器学习平台的发展概况第14-17页
        1.2.1 阿里云机器学习平台-PAI平台第15-16页
        1.2.2 亚马逊机器学习平台-AWS Mashine Learning第16-17页
    1.3 本文主要研究的工作第17-18页
    1.4 本文的组织结构第18-19页
第二章 技术综述第19-28页
    2.1 Vue第19-24页
        2.1.1 MVVM第19-22页
        2.1.2 单向数据流与vuex第22-24页
    2.2 前端管理与构建第24-26页
        2.2.1 Node.js第24-25页
        2.2.2 Webpack第25-26页
    2.3 Flask第26-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第三章 一体机系统的分析与设计第28-50页
    3.1 项目总体规划第28页
    3.2 系统需求分析第28-35页
        3.2.1 系统的功能性需求第28-34页
        3.2.2 系统的非功能性需求第34-35页
    3.3 系统总体设计第35-40页
        3.3.1 总体结构第35页
        3.3.2 前端架构设计第35-38页
        3.3.3 前端组件设计第38-40页
    3.4 系统模块设计第40-48页
        3.4.1 流云平台模块设计第40-42页
        3.4.2 应用管理模块设计第42-45页
        3.4.3 文件管理模块设计第45-46页
        3.4.4 用户管理模块设计第46-48页
        3.4.5 用户数据库设计第48页
    3.5 本章小结第48-50页
第四章 一体机系统的实现第50-71页
    4.1 系统开发环境的实现第50-51页
    4.2 前端框架的实现第51-60页
        4.2.1 原子组件的实现第52-53页
        4.2.2 应用级组件的实现第53-55页
        4.2.3 前端路由的实现第55-57页
        4.2.4 前端状态管理的实现第57-60页
    4.3 流云平台模块实现第60-64页
    4.4 应用管理模块的实现第64-67页
    4.5 文件管理模块的实现第67-70页
    4.6 本章小结第70-71页
第五章 总结与展望第71-73页
    5.1 总结第71页
    5.2 进一步工作展望第71-73页
参考文献第73-76页
致谢第76-78页

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