页面智能生成研究及小程序应用

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页面智能生成研究及小程序应用

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论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-11页
第一章绪论	第11-17页
1.1 选题背景	第11-12页
1.2 研究现状	第12-13页
1.3 研究内容	第13-15页
1.4 论文组织结构	第15-17页
第二章相关技术研究	第17-23页
2.1 图像模型	第17-18页
2.1.1 VGG图像模型	第17-18页
2.1.2 注意力机制	第18页
2.2 文本模型	第18-19页
2.2.1 长短期记忆网络	第18-19页
2.2.2 门控循环单元	第19页
2.3 迁移学习	第19页
2.4 文本分类评价方法	第19-21页
2.4.1 召回率、准确率、F1-measure	第20页
2.4.2 AUC/ROC曲线	第20-21页
2.4.3 n-gram BLEU评分	第21页
2.5 系统开发	第21-23页
2.5.1 微信小程序框架	第21-22页
2.5.2 Node.js	第22页
2.5.3 Flask	第22-23页
第三章基于深度学习的页面智能生成模型page2code	第23-55页
3.1 页面代码智能生成难点分析	第23-26页
3.1.1 图像模型	第24-25页
3.1.2 文本模型	第25页
3.1.3 解码模型	第25-26页
3.2 Page2code模型结构	第26-33页
3.2.1 基于注意力机制的多尺度图像特征提取模型	第27-30页
3.2.2 结合词向量处理的文本模型	第30-31页
3.2.3 端到端的解码模型	第31-32页
3.2.4 自定义风格配置生成	第32-33页
3.3 训练与采样	第33-35页
3.3.1 数据预处理	第34-35页
3.3.2 实现细节	第35页
3.4 数据集制作算法	第35-41页
3.4.1 问题分析	第36-37页
3.4.2 算法实现	第37-41页
3.5 实验与分析	第41-53页
3.5.1 评估方法	第41-43页
3.5.2 实验环境	第43页
3.5.3 模型生成结果对比	第43-52页
3.5.4 结果分析	第52-53页
3.6 本章小结	第53-55页
第四章页面智能生成系统的设计与实现	第55-73页
4.1 功能需求分析	第55-58页
4.1.1 用户功能分析	第55-57页
4.1.2 系统功能分析	第57-58页
4.1.3 模型功能分析	第58页
4.2 总体架构设计	第58-59页
4.3 Web系统的详细设计与实现	第59-64页
4.3.1 用户界面设计	第59-60页
4.3.2 图片处理流程	第60-61页
4.3.3 请求响应策略	第61-63页
4.3.4 模型通信模块	第63页
4.3.5 文件信息存储	第63-64页
4.4 微信小程序系统的详细设计与实现	第64-67页
4.4.1 工程架构设计	第64-65页
4.4.2 模型编译模块	第65-67页
4.5 系统测试	第67-71页
4.5.1 环境部署	第67页
4.5.2 Web系统功能测试	第67-70页
4.5.3 微信小程序功能测试	第70-71页
4.6 本章小结	第71-73页
第五章总结与展望	第73-75页
5.1 总结	第73-74页
5.2 未来展望	第74-75页
参考文献	第75-81页
致谢	第81页

本篇论文共81页，点击这进入下载页面。

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