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我也要
上期视频我们用React的模板，快速生成了项目的初始代码。接下来我们将在模板代码的基础上，借助BaaS服务自动生成的API，着手实现我们的互联网记账本应用。
为了让大家对自动生成API的使用方法有一个初步的了解，这期视频将带领大家快速浏览一下API文档，并学习一下如何使用Apifox进行API接口的调用测试。以下是本期视频主要章节和功能：
1.API文档介绍
2.接口调用演示
应用实战｜从头开始开发记账本3：平台API基本介绍
看完本期视频后，大家将对API文档的概况、使用方法以及调试自动生成的API接口有更清晰的认知，包括查询表字段、插入新记录以及查询表中所有字段的方法。
下一期视频将介绍如何使用MemFire Cloud开发注册登录的功能。我们下期再见。
微信小程序家庭记账本开发实战：技术架构与优化
微信小程序开发已成为移动应用开发的重要方向，其基于微信生态的社交属性与即用即走的特点，特别适合家庭记账类应用。通过前后端分离架构，前端采用微信小程序原生框架实现流畅交互，后端使用SpringBoot+MyBatis提供稳定服务。关键技术包括微信开放平台的unionID机制实现多端同步、ECharts数据可视化展示，以及Operational Transformation算法解决协同编辑冲突。这类应用典型使用场景包括家庭收支管理、个人财务分析等，其中性能优化如首屏加载加速、数据库查询优化直接影响用户体验。实战
EBS日记账冲销API
–日记账冲销分为 红字冲销 和 借贷相反 两种，下例为红字冲销日记账。 DECLARE l_request_id NUMBER; --等待请求字段 l_bl_result BOOLEAN; l_phase VARCHAR2(240); l_status VARCHAR2(240); l_dev_phase VARCHAR2(240); l_dev_status VARCHAR2(240); l_message VAR
Eureka常见面试题总结
点击关注我的博客原文 Eureka是Netflix组件的一个子模块，也是核心模块之一。云端服务发现，一个基于 REST 的服务，用于定位服务，以实现云端中间层服务发现和故障转移（来源springcloud中文网的介绍：https://www.springcloud.cc/）。下图总结了Eureka服务端（以下简称服务端）与Eureka客户端（以下简称客户端）之间协同工作的流程： 流程说明：...
日记账余额_出纳必知！银行存款日记账的登记方法
身为出纳人员，我们要做的事情非常繁琐，但也都是围绕“资金的管理”展开的。毕竟，管钱是出纳的主要职责所啊~处理资金业务时有两本最重要的帐，就是现金日记账和银行存款日记账，所以学好这两本账的建账方法真的十分有必要!下面咱们中公注会小编给大家带来的是关于银行存款日记账的建账方法：出纳必知，银行存款日记账的登记方法：一、银行存款日记账登记内容与现金日记账类似，银行存款日记账分为“三栏式”和“多栏式”。不同...
从深算一号到三号：海光DCU的技术演进与国产超算突围之路
本文梳理了海光DCU从深算一号到三号的技术演进历程，展现了国产高性能计算芯片从填补空白到追赶并行的突围之路。文章重点分析了深算系列在性能提升、软件生态（DTK）建设及超算平台构建方面的关键进展，并探讨了其在AI大模型训练、科学计算等领域的应用实践与未来挑战。
Ubuntu下全面解析硬盘健康：从基础检测到性能优化
本文详细介绍了在Ubuntu系统中如何全面监测硬盘健康状态。从安装smartmontools工具、解读SMART关键属性（如重新分配扇区计数、通电时间），到进行性能基准测试（使用dd和fio），最后根据检测结果提供针对性的优化与预警方案，帮助用户有效预防数据丢失并提升硬盘可靠性。
小白基础入门 React Native 鸿蒙跨平台开发：实现一个简单的记账本小工具
按出现频率排序，问题现象贴合开发实战，解决方案均为「一行代码简单配置」，所有方案均为鸿蒙端专属最优解，也是本次代码都能做到**零报错、完美适配」的核心原因，鸿蒙基础可直接用，彻底规避所有记账本小工具相关的数据丢失、计算错误、显示异常等问题，在展示完整代码之前，我们需要深入理解记账本小工具的核心原理和实现逻辑。基于本次的核心记账本小工具代码，结合 RN 的内置能力，可轻松实现鸿蒙端开发中。以下是鸿蒙 RN 开发中实现「记账本小工具」的所有。所有能力均为 RN 原生自带，全部从。
引入 CloudWeGo 后飞书管理后台平台化改造的演进史
飞书管理后台是飞书套件专为企业管理员提供的信息管理平台，它通过引入 Kitex 泛化调用对飞书管理后台进行平台化改造，成为了企业统一数字化管理平台。本文将从三个方面为大家讲解 Kitex 泛化调用在飞书管理后台平台化改造过程中的落地实践。...
基于Android的家庭记账本系统的设计与实现
基于Android的家庭记账本系统的设计与实现
OSPF路由协议配置
构建直连连通让R1、R2、R3、R4加入OSPF,实现全网互通。掌握OSPF邻居状态的解读。掌握单区域OSPF的配置。理解OSPF的基本概念。AR3上的OSPF配置。AR4上的OSPF配置。R1上的OSPF配置。R2上的OSPF配置。
WSL2离线安装Ubuntu终极指南：绕过Microsoft Store慢速下载（附最新22.04 LTS离线包）
本文提供WSL2离线安装Ubuntu 22.04 LTS的完整指南，帮助开发者绕过Microsoft Store下载慢的问题。通过PowerShell命令配置环境、获取离线安装包并完成安装，同时包含初始配置、资源优化及常见问题解决方案，助您快速搭建高效的Linux开发环境。
JAVA个人记账本代码,Java的家庭记账本程序（L）
日期：2019.3.13博客期：045星期三整理了两天，我终于也是把微信小程序平台的记账本软件完全开发出来了，并将我的微信账号与GitHub账号完成了绑定，那么我就先展示一部分作品，还有一部分代码吧？！var that = this;wx.getStorage({key: 'password',success: function (res) {that.setData({mainPassword:...
零基础教你学RDMA驱动开发--第8篇：队列对（QP）、完成队列（CQ）与工作请求（WR）机制剖析
本文深入剖析了RDMA（远程直接内存访问）中的核心机制：队列对（QP）、完成队列（CQ）和工作请求（WR）。QP作为通信端点包含发送队列（SQ）和接收队列（RQ）；WR是用户提交的操作指令，转换为工作队列元素（WQE）后由网卡异步执行；CQ则提供完成通知机制。文章详细介绍了三者的协作原理，包括QP状态机、WR提交方式、CQ轮询机制，以及关键的信号控制技术（Signaled Mode）来优化性能。同时对比了SEND/RECV和RDMA WRITE两种模式的差异，提供了调试技巧和最佳实践。这些机制共同构成了RD
基于Android 的个人记账本的设计与应用
本文设计了一款基于Android平台的个人记账系统，针对传统记账方式的不足，实现了随时随地的便捷记账功能。文章首先分析了Android系统的技术优势，包括开放源代码、丰富的功能模块和成熟的架构体系。系统采用SQLite轻量级数据库存储数据，具备视图管理、账号设置、数据同步等核心功能模块。在可行性分析部分，从技术、经济和社会角度论证了项目的可行性。系统实现了多视图展示、消费统计和预警等功能，并通过UI设计和代码优化提升用户体验。最后，文章总结了当前系统的不足，并提出多语言支持、性能优化等未来改进方向，为个人财
基于STM32L4XX、HAL库的MAX13487EESA RS485总线收发器驱动程序设计
MAX13487EESA是一款3.3V供电的RS-485/RS-422收发器，由Maxim Integrated生产。PA4 (控制引脚) ---> /RE, DE (连接在一起)具有±15kV ESD保护的驱动器输出和接收器输入。半双工RS-485/RS-422通信。工业温度范围：-40°C至+85°C。工作电压范围：3.0V至3.6V。数据速率高达250kbps。
OV9734 DATASHEET，完整规格书
OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等
从零到一：开发并上线一款极简记账本小程序的完整流程
随着移动互联网的普及，小程序因其轻量、便捷的特性，逐渐成为用户日常生活中的重要工具。记账本小程序作为一款实用工具，能够帮助用户轻松记录日常开销，分析消费习惯，深受年轻用户的喜爱。本文将详细介绍如何从零开始开发一款极简记账本小程序，并最终上线发布。通过本文的详细讲解，您已经掌握了从零开发一款极简记账本小程序的完整流程。未来，可以进一步扩展功能（如多语言支持、AI消费建议）。
数学建模模型总结
这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料，已经经过了本人的筛选和整理，希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助！
家庭记账本小程序的设计与实现
对于一些编程高手而言，他们会在刚开始编程的时候配置一块内存地址放在堆栈上，然后在不需要的时候会对其进行释放，而一些新手和菜鸟在很多的时候会忘记删除这个内存地址，从而导致程序在运行的过程中会变得十分的不稳定，最终有可能会导致程序崩溃。家庭记账本小程序的设计主要是对系统所要实现的功能进行详细考虑，确定所要实现的功能后进行界面的设计，在这中间还要考虑如何可以更好的将功能及页面进行很好的结合，方便用户可以很容易明了的找到自己所需要的信息，还有系统平台后期的可操作性，通过对信息内容的详细了解进行技术的开发。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
微信小程序 uniapp+vue个人收支家庭理财记账本
基于微信小程序的便捷理财记账本的设计基于现有的安卓手机上运行，可以实现管理员服务端；首页、个人中心、用户管理，支出信息管理、收入信息管理、管理员管理、论坛管理、系统管理等功能。方便用户对首页、支出信息、收入信息、论坛、我的等详细的了解及统计分析。该系统主要分为登录注册、资金管理、统计报表、趋势图线、个人信息五大模块。登录管理:新用户填写相关的注册信息，获得登陆账号和密码，已注册用户通过账号和密码登录系统。
20212408 2023-2024-2 《移动平台开发与实践》移动平台开发综合实践
本次实验相对于之前有明确的目标指向，这次实验更加侧重于我们自己的发挥与设计，对我们的考验比较大，不仅需要我们有好的、可实现的想法，还需要对自己的程序有更加全面深刻的构思，这需要我们对版本学期的知识融汇贯通。本次实验我没有选择调用一些网络上提供的组件，实现一些深层次的效果，我主要是侧重于对sqlite数据库的运用。我深刻体会到了数据库操作在移动应用开发中的重要性和实用性。
基于小程序家庭记账本的设计与实现+ssm
微信开发者工具现在已经被小程序开发团队开发运行，目前微信开发者工具任然在不断的完善中，在开发小程序时经常要不断的更新。可以使用微信扫码登陆开发者工具，开发者工具将使用这个微信帐号的信息进行小程序的开发和调试。机型选择：小程序以智能手机的屏幕尺寸为设计标准，进行切图。预览界面：写好视图布局后点击编译，用来刷新视图界面。控制台：方便调试打印输出信息。上传代码：上传到腾讯服务器，提交审核必经步骤。上传代码时可以填写版本号和备注信息。资源文件：一般可以在资源文件进行对应项目的文件目录的断点调试。
《记账本》开发记二：建立程序所需数据库
《记账本》开发记二：建立程序所需数据库 收藏到手机 转发 评论 2010-10-20 17:35 上一节将登陆界面写好了，这一节将实现登陆的功能，这里我们就用到了手机上普遍使用的数据库sqlite，它小得可怜，却强大得可爱啊。先抄一下对android的介绍： 一、SQLite简介 在Android平台上，集成了一个嵌入式关系型数据库—SQL
Node.js毕业设计家庭记账本（Express+源码+调试）
因此，开发一款基于前端技术（HTML+CSS+JavaScript+Vue）和后端技术（Node.js+Express）的家庭记账本系统，可以解决这些问题，同时利用MySQL数据库进行数据存储，方便用户随时随地查询和管理家庭财务信息。通过使用家庭记账本系统，用户可以随时随地查看家庭财务状况，及时了解家庭收支状况，从而做出合理的消费决策。其次，该系统可以为用户提供丰富的数据分析功能，帮助用户分析家庭消费结构，找出不合理的消费习惯，从而优化家庭消费结构，实现家庭财务的可持续发展。2. 框架：Express。
【毕业设计】SpringBoot+微信小程序+MySQL 家庭记账本设计与实现客户端平台源码+数据库+论文+部署文档
【毕业设计】SpringBoot+微信小程序+MySQL 家庭记账本设计与实现客户端平台源码+数据库+论文+部署文档，拿走直接用（附源码，数据库，视频，可提供说明文档（通过*AIGC*）*技术包括：MySQL、VueJS、ElementUI、（Python或者Java或者.NET）等等*功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍
全面掌握 PySide2：Python GUI 开发的利器
本文全面介绍了PySide2这一Qt官方Python绑定库，涵盖其核心优势、安装配置、主要模块及开发范式。重点解析了信号槽机制、窗口设计、布局管理，并与PyQt5进行了详细比较。文章还分享了多线程、定时器等高级特性，通过记账本案例展示实际应用，并提供性能优化建议。PySide2作为跨平台GUI开发利器，兼顾稳定性和灵活性，适合Python开发者构建现代化桌面应用，虽然未来将向PySide6演进，但PySide2仍是当前可靠选择。
基于Java+SSM的+微信小程序家庭记账本理财收支系统
随着我国经济迅速发展,人们对手机的需求越来越大,各种手机软件也都在被广泛应用,但是对于手机进行数据信息管理,对于手机的各种软件也是备受用户的喜爱,家庭记账本小程序被用户普遍使用,为方便用户能够可以随时进行家庭记账本小程序的数据信息管理,特开发了基于家庭记账本小程序的管理系统。 家庭记账本小程序的设计主要是对系统所要实现的功能进行详细考虑,确定所要实现的功能后进行界面的设计,在这中间还要考虑如何可以更好的将功能及页面进行很好的结合,方便用户可以很容易明了的找到自己所需要的信息,还有系统平台后期的可操作性,通
微信小程序毕业设计-家庭记账本系统项目开发实例(附源码+演示视频+LW)
家庭记账本小程序的设计主要是对系统所要实现的功能进行详细考虑，确定所要实现的功能后进行界面的设计，在这中间还要考虑如何可以更好的将功能及页面进行很好的结合，方便用户可以很容易明了的找到自己所需要的信息，还有系统平台后期的可操作性，通过对信息内容的详细了解进行技术的开发。
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