博主介绍：
    ✌我是阿龙，一名专注于Java技术领域的程序员，全网拥有10W+粉丝。作为CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师，我在计算机毕业设计开发方面积累了丰富的经验。同时，我也是掘金、华为云、阿里云、InfoQ等平台的优质作者。通过长期分享和实战指导，我致力于帮助更多学生完成毕业项目和技术提升。

技术范围：
    我熟悉的技术领域涵盖SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等方面的设计与开发。如果你有任何技术难题，我都乐意与你分享解决方案。

 主要内容：
     我的服务内容包括：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文撰写与辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导。我还提供腾讯会议一对一的专业讲解和模拟答辩演练，帮助你全面掌握答辩技巧与代码逻辑。

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温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的阿龙联系方式的名片！

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一、详细操作演示视频       在文章的尾声，您会发现一张电子名片👤，欢迎通过名片上的联系方式与我取得联系，以获取更多关于项目演示的详尽视频内容。视频将帮助您全面理解项目的关键点和操作流程。期待与您的进一步交流！        承诺所有开发的项目，全程售后陪伴！！！

2  相关工具及介绍

2.1 B/S架构

2.2 Vue技术

2.3 Django框架技术

2.4 Python语言

2.5 MySQL数据库

2.6深度学习之LSTM算法

​编辑系统实现界面展示：

训练模型代码分享:

2.7 测试概述

2.8软件测试原则

2.9测试用例

论文部分参考：​编辑

为什么选择我（我可以给你的定制项目推荐核心功能，一对一推荐）实现定制！！！

一、详细操作演示视频
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        承诺所有开发的项目，全程售后陪伴！！！

2  相关工具及介绍

2.1 B/S架构

B/S架构是一种基于三层式（浏览器、Web服务器和数据库）并应用在互联网领域软件所提出的架构。B/S架构的逻辑处理工作大多转移到Web服务器进行；浏览器主要起到发起请求和显示数据的作用，业务有变动而引起的程序更新无需通过浏览器进行，而交给Web服务器处理即可，做到了一次更新全网运行[9]；Web服务器负责基于浏览器发起的请求，根据请求对应的逻辑程序并对接到数据库中，待提取到或成功存入数据后回传给浏览器完成更新；数据库的作用就是根据软件设计的表并结合页面的数据来完成存取，提供给Web服务端设计的接口完成与数据库的链接和操作。

2.2 Vue技术

Vue是一种广受欢迎的前端开发框架，专注于构建高效、响应迅速的Web应用。借助JavaScript的动态特性，Vue实现了数据与视图的双向绑定，从而使开发者无需频繁直接操作DOM，有效降低了内存消耗并提高了页面响应速度[10]。其组件化设计理念允许开发者将页面功能拆分为独立模块，从而实现代码的高复用性和可维护性。此外，Vue拥有详尽的官方文档和丰富的插件生态系统，能够满足现代Web开发中各种复杂需求，加速单页面应用的开发进程。

2.3 Django框架技术

Django是一款基于Python语言的开源Web开发框架，通过预设项目文件结构和配置文件模板，帮助开发者迅速构建项目并减少重复编码工作。该框架能够无缝整合多种Python库，实现接口调用和扩展功能，并采用MTV（模型-模板-视图）架构模式，将数据处理、页面展示和业务逻辑分离，确保各部分职责清晰。此外，Django支持多种开发工具，如PyCharm和VS Code，提供灵活高效的开发环境，加速项目迭代和部署。

2.4 Python语言

Python是一种解释型、跨平台、动态类型的编程语言，由Guido van Rossum设计，其出现有效解决了传统语言（如C语言）在指针使用复杂、外部库支持不足以及Web和高级计算开发上的诸多限制。Python语言的底层代码完全开源，使得企业和开发者能够根据具体业务需求对代码进行二次开发，并引入丰富的开源库来扩展功能。由于其解释性特征，编译后的Python程序能够在各种操作系统上运行，同时它在深度学习、爬虫、数据处理等领域得到了广泛应用，从而大大提升了开发效率和系统的灵活性。

2.5 MySQL数据库

MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，以其高性能、易用性和稳定性著称。最初由瑞典公司开发，后被收购并纳入甲骨文的数据库产品系列。目前，MySQL已被众多知名企业如腾讯、京东等广泛应用于构建高效的Web产品。为了更好地支持多样化的开发需求，MySQL引入了多种数据库引擎（例如InnoDB）和可视化管理工具（如WorkBench），不仅支持标准的SQL语言，还可以与MyBatis、ORM等框架组件无缝对接，从而大大简化了数据库开发和维护工作。

2.6深度学习之LSTM算法

LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），旨在解决传统RNN在处理长期依赖问题时所面临的梯度消失和梯度爆炸问题。由Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出，LSTM通过引入“记忆单元”来有效地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，使其在自然语言处理、语音识别以及金融领域的时间序列预测等任务中表现优异。LSTM包含三个主要组成部分：遗忘门、输入门和输出门，通过这些门控机制来控制信息的存储、遗忘和输出。遗忘门决定哪些旧信息应该被丢弃，输入门控制哪些新信息应当加入记忆单元，而输出门则决定了当前记忆单元的内容是否需要被传递到下一时刻。

与传统的RNN相比，LSTM能够更好地捕捉时间序列数据中的复杂模式和长时间依赖，因此它在黄金价格预测、股票市场分析等领域得到了广泛应用。在本项目中，LSTM被用于建模黄金价格的历史时间序列数据，能够准确识别价格波动的趋势和周期性变化，从而为投资者提供更加可靠和精确的预测结果。通过LSTM的深度学习能力，系统能够处理复杂的非线性关系和市场波动，为黄金价格预测提供强有力的支持，进而帮助用户和平台做出更科学、合理的投资决策。

系统实现界面展示：

训练模型代码分享:

#获取当前文件路径的根目录
parent_directory = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
dbtype, host, port, user, passwd, dbName, charset,hasHadoop = config_read(os.path.join(parent_directory,"config.ini"))
#MySQL连接配置
mysql_config = {
    'host': host,
    'user':user,
    'password': passwd,
    'database': dbName,
    'port':port
}
def auto_figsize(x_data, base_width=8, base_height=6, width_per_point=0.2):
    """根据数据点数量自动调整画布宽度"""
    num_points = len(x_data)
    dynamic_width = base_width + width_per_point * num_points
    return (dynamic_width, base_height)

#获取预测可视化图表接口
def golddataforecast_forecastimgs(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {'code': normal_code, 'message': 'success'}
        # 指定目录
        directory = os.path.join(parent_directory, "templates", "upload", "golddataforecast")
        # 获取目录下的所有文件和文件夹名称
        all_items = os.listdir(directory)
        # 过滤出文件（排除文件夹）
        files = [f'upload/golddataforecast/{item}' for item in all_items if os.path.isfile(os.path.join(directory, item))]
        msg["data"] = files
        fontlist=[]
        for font in fm.fontManager.ttflist:
            fontlist.append(font.name)
        msg["message"]=fontlist
        return JsonResponse(msg, encoder=CustomJsonEncoder)

def golddataforecast_forecast(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}
        #1.获取数据集
        req_dict = request.session.get("req_dict")
        connection = pymysql.connect(**mysql_config)
        query = "SELECT date,maximumprice,bottomprice,turnover,daymovingaverage, openingprice FROM golddata"
        #2.处理缺失值
        data = pd.read_sql(query, connection).dropna()
        id = req_dict.pop('id',None)
        df = to_forecast(data,req_dict,None)
        #9.创建数据库连接,将DataFrame 插入数据库
        connection_string = f"mysql+pymysql://{mysql_config['user']}:{mysql_config['password']}@{mysql_config['host']}:{mysql_config['port']}/{mysql_config['database']}"
        engine = create_engine(connection_string)
        try:
            if req_dict :
                #遍历 DataFrame，并逐行更新数据库
                with engine.connect() as connection:
                    for index, row in df.iterrows():
                        sql = """
                        INSERT INTO golddataforecast (id
                        ,openingprice
                        )
                        VALUES (%(id)s
                    ,%(openingprice)s
                        )
                        ON DUPLICATE KEY UPDATE
                        openingprice = VALUES(openingprice)
                        """
                        connection.execute(sql, {'id': id
                            , 'openingprice': row['openingprice']
                        })
            else:
                df.to_sql('golddataforecast', con=engine, if_exists='append', index=False)
            print("数据更新成功！")
        except Exception as e:
            print(f"发生错误: {e}")
        finally:
            engine.dispose()  # 关闭数据库连接
        return JsonResponse(msg, encoder=CustomJsonEncoder)
def to_forecast(data,req_dict,value):
    if len(data) < 5:
        print(f"的样本数量不足: {len(data)}")
        return pd.DataFrame()
    #3.处理特征值和目标值
    labels={}
    for key in data.keys():
        if pd.api.types.is_string_dtype(data[key]):
            label_encoder = LabelEncoder()
            labels[key] = label_encoder
            data[key] = label_encoder.fit_transform(data[key])
    #4.数据集划分
    X = data[[
        'date',
        'maximumprice',
        'bottomprice',
        'turnover',
        'daymovingaverage',
    ]]
    y = data[[
        'openingprice',
    ]]
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y,test_size=0.2, random_state=22)
    #5.构建预测特征值
    #根据输入的特征值去预测
    if req_dict:
        req_dict.pop('addtime',None)
        future_df = pd.DataFrame([req_dict])
        for key in future_df.keys():
           if key in labels:
               encoder = labels[key]
               values = future_df[key][0]
               try:
                   values = encoder.transform([values])[0]
               except ValueError as e: #处理未见过的标签
                   values = np.array([encoder.transform([v])[0] if v in encoder.classes_ else -1 for v in values]).sum()
               future_df[key][0] = values
    else:
        future_df = x_test
    #特征工程-标准化
    estimator_file = os.path.join(parent_directory, "golddataforecast.pkl")
    estimator = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
    _, num_columns = y_train.shape
    if num_columns>=2:
        estimator.fit(x_train, y_train)
    else:
        estimator.fit(x_train, y_train.values.ravel())
    y_pred = estimator.predict(x_test)
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 使用黑体 SimHei
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号 '-' 显示为方块的问题
    # 绘制预测值与实际值的散点图
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.scatter(y_test, y_pred, alpha=0.5)
    plt.plot([y_test.min(), y_test.max()], [y_test.min(), y_test.max()], color='red', lw=2)
    plt.xlabel("实际值")
    plt.ylabel("预测值")
    plt.title("实际值与预测值(随机森林回归)")
    directory =os.path.join(parent_directory, "templates","upload","golddataforecast","figure.png")
    os.makedirs(os.path.dirname(directory), exist_ok=True)
    plt.savefig(directory)
    plt.clf()
    plt.close()
    # 绘制特征重要性
    feature_importances = estimator.feature_importances_
    features = [
        'date',
        'maximumprice',
        'bottomprice',
        'turnover',
        'daymovingaverage',
    ]
    sns.barplot(x=feature_importances, y=features)
    plt.xlabel("重要性得分")
    plt.ylabel("特征")
    plt.title("特征重要性")
    if value!=None:
        directory =os.path.join(parent_directory, "templates","upload","golddataforecast","{value}_figure.png")
        os.makedirs(os.path.dirname(directory), exist_ok=True)
        plt.savefig(directory)
    else:
        directory =os.path.join(parent_directory, "templates","upload","golddataforecast","figure_other.png")
        os.makedirs(os.path.dirname(directory), exist_ok=True)
        plt.savefig(directory)
    plt.clf()
    plt.close()
    #保存模型
    joblib.dump(estimator, estimator_file)

    #7.进行预测
    y_predict = estimator.predict(future_df)
    if isinstance(y_predict[0], numbers.Number) or len(y_predict[0])<2:
        y_predict = np.mean(y_predict, axis=0)
        if not isinstance(y_predict, np.ndarray):
            y_predict = np.expand_dims(y_predict, axis=0)
    df = pd.DataFrame(y_predict, columns=[
        'openingprice',
    ])
    df['openingprice']=df['openingprice'].astype(int)
    return df

def golddataforecast_register(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}
        req_dict = request.session.get("req_dict")


        error = golddataforecast.createbyreq(golddataforecast, golddataforecast, req_dict)
        if error is Exception or (type(error) is str and "Exception" in error):
            msg['code'] = crud_error_code
            msg['msg'] = "用户已存在,请勿重复注册!"
        else:
            msg['data'] = error
        return JsonResponse(msg, encoder=CustomJsonEncoder)

def golddataforecast_login(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}
        req_dict = request.session.get("req_dict")
        datas = golddataforecast.getbyparams(golddataforecast, golddataforecast, req_dict)
        if not datas:
            msg['code'] = password_error_code
            msg['msg'] = mes.password_error_code
            return JsonResponse(msg, encoder=CustomJsonEncoder)

        try:
            __sfsh__= golddataforecast.__sfsh__

2.7 测试概述

系统测试就是对项目是否存在错误而运行程序的一种检测方式。系统测试对于一个软件来说极为重要，并且在开发过程中占有很大的比重。每一次功能的实现都伴随着很多次的测试。它是软件是否能用的检测环节，对于软件质量的评估有着重要影响。系统能否被验收成功是测试中最后一个至关重要的环节。

2.8软件测试原则

当进行软件测试时，有一些原则需要遵循，以确保测试的有效性和效率。

第一：测试应该尽早开始。在需求分析和系统设计阶段就应该进行测试准备，以便尽早发现系统的不足之处。这样可以降低修复成本，提高开发效率。测试人员应该在分析需求时就参与进来，确保需求具备可测试性和正确性。

第二：测试应该是全面的。测试应该覆盖软件的各个功能模块和不同的使用场景，以确保软件在各种情况下都能正常运行。测试还应该关注软件的性能、安全性和可用性等方面，以全面评估软件的质量。

随着软件开发的复杂性增加，手动测试已经无法满足需求。自动化测试可以提高测试的效率和准确性，减少人为错误。通过编写自动化测试脚本，可以快速执行大量的测试用例，并及时发现问题。软件的开发是一个迭代的过程，每个迭代都会引入新功能和修复旧问题。因此，测试也应该是一个持续的过程，与开发同步进行。持续集成和持续交付等技术可以帮助实现持续测试，确保软件在每个迭代中都能达到预期的质量标准。通过测试不仅仅是为了发现问题，更重要的是提供有价值的反馈给开发人员。测试人员应该及时向开发人员报告问题，并提供详细的复现步骤和环境信息，以便开发人员能够快速定位和解决问题。

2.9测试用例

（1）用户登陆测试用例

表 6-1 用户登录用例表

项目/软件		编制时间		20xx/xx/xx
功能模块名	用户登陆模块	用例编号		xxxx
功能特性	用户身份验证
测试目的	验证是否输入合法的信息，允许合法登陆，阻止非法登陆
测试数据	用户名=1密码=a1身份= 非认证用户
操作步骤	操作描述	数 据	期望结果		实际结果	状态
1	输入用户名和密码	用户名= 1密码=1	显示进入后的页面。		同期望结果。	正常
2	输入用户名和密码	用户名= 1密码=aaa	显示警告信息“不存在该用户名或密码错误！”		同期望结果。	正常
3	输入用户名和密码	用户名= aaa密码=1	显示警告信息“不存在该用户名或密码错误”		同期望结果。	正常
4	输入用户名和密码	用户名=“” 密码=“”	显示警告信息“用户名密码不能为空！”		同期望结果。	正常

（2）用户注册测试用例

表 6-2  用户注册用例表

项目/软件			编制时间	20xx/xx/xx
功能模块名	用户注册模块		用例编号	xxxx
功能特性	用户注册
测试目的	验证私注册是否成功，注册数据是否合法
测试数据	用户名=aaa 密码=aaa电子邮件=dwa@qq.com
操作步骤	操作描述	数 据			期望结果	实际结果	测试状态
1	输入注册数据	用户名= aaa密码=aaa 电子邮件=dwa@qq.com			提示：注册成功！转入用户主页	同期望结果。	正常
2	输入注册数据	用户名= aaa密码=aaa 电子邮件=dwa@qq.com			提示：用户名已注册	同期望结果。	正常
3	输入注册数据	用户名= aaa密码=”” 电子邮件=dwa@qq.com			提示：密码不能为空	同期望结果。	正常
4	输入注册数据	密码=aaa 电子邮件=dwa@qq.com			提示：用户名为空	同期望结果。	正常

论文部分参考：

为什么选择我（我可以给你的定制项目推荐核心功能，一对一推荐）实现定制！！！

     我是程序员阿龙，专注于软件开发，拥有丰富的编程能力和实战经验。在过去的几年里，我辅导了上千名学生，帮助他们顺利完成毕业项目，同时我的技术分享也吸引了超过50W+的粉丝。我是CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师，并在Java领域内获得了多项荣誉，如博客之星。我的作品也被掘金、华为云、阿里云、InfoQ等多个平台推荐，成为各大平台的优质作者。
已经为上百名同学获得优秀毕业生！
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