jilushiyong

最新推荐文章于 2025-06-08 11:59:48 发布
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06-08 231
　　Output preview in XML tools helps developers ensure accurate formatting, layout, and data integration throughout the design process.　　Output Preview in a Structured Document Tool is a feature that allows developers to view a rendered representation of th
Java-39 深入浅出 Spring - AOP切面增强 核心概念 通知类型 XML+注解方式 附代码
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06-05 1123
本节内容继续讲解 Spring AOP 的实现方式，重点介绍了四种常见的通知类型：前置通知（aop:before）、异常通知（aop:after-throwing）、最终通知（aop:after）和环绕通知（aop:around），分别说明了它们的配置方式、执行时机和可获取的信息。随后展示了如何结合注解方式实现 AOP，包括使用 @Aspect、@Before、@AfterThrowing、@After、@Around 等注解进行切面开发，并通过 @EnableAspectJAutoProxy 启用注解驱动
Python爬虫：trafilatura 的详细使用（快速提取正文和评论以及结构，转换为 TXT、CSV 和 XML）
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06-04 435
Trafilatura是一个强大的开源Python工具，专为高效提取网页结构化内容而设计。它支持从URL或HTML文件中智能提取正文，过滤干扰内容，并提供多种输出格式（TXT、JSON、XML等）。
springboot启动mapper找不到方法对应的xml
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06-08 94
idea中mapper.java 可以找到对应的mapper.xml文件 启动却找不到。因为mapper.db1会被识别为文件名 而非目录结构 调整为。
excel电子表格模板批量自动化-特快专递详情.zip
06-08
excel电子表格模板批量自动化-特快专递详情.zip
简单作业管理系统的前端部分.zip
06-08
项目工程资源经过测试运行，功能上ok，可复现复刻，拿到资料包后可实现复刻出一样的项目，本人系统开发经验充足（全栈），有任何使用问题欢迎随时与我联系，我会努力及时为您解惑，提供帮助 【资源内容】：包含源码、工程文件等。资源质量优质，放心下载使用！可参考实现复现；设计报告也可借鉴此项目工程；该资源内项目代码都经过测试运行，功能ok 【项目价值】：可用在相关项目设计中，皆可应用在项目、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、大创等学科竞赛比赛、初期项目立项、学习/练手等方面，可借鉴此优质项目实现复刻，设计报告也可借鉴此项目，也可基于此项目来扩展开发出更多功能 【提供帮助】：有任何使用上的问题欢迎随时与我联系，及时抽时间努力解答解惑，提供帮助 【附带帮助】：若还需要相关开发工具、学习资料等，我会提供帮助，提供资料，鼓励学习进步 质量优质，放心下载使用。下载后请首先打开说明文件（如有）;项目工程可实现复现复刻，如果基础还行，也可在此程序基础上进行修改，以实现其它功能。供开源学习/技术交流/学习参考,勿用于商业用途,网络商品/电子资源资料具可复制性不支持退款。质量优质，放心下载使用。
云贝餐饮管理系统V2.20软件包
06-08
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/c3056245a70e 云贝餐饮2.2.3外卖O2O连锁餐饮小程序，是专为连锁奶茶店、加盟餐饮店、蔬菜店、零食店、咖啡厅等提供外送服务的商家打造的高效解决方案。它支持百度、阿里、抖音、微信、支付宝、抖音等6大前端平台，覆盖广泛用户群体，让商家轻松触达更多客户。 该小程序包含直播插件和商家端小程序，商家可通过直播功能推广产品，与顾客实时互动，提升店铺影响力和销量。同时，商家端小程序方便商家管理店铺运营，如订单处理、库存管理等。此外，还配备37种多功能插件，涵盖多种实用功能，满足商家不同需求，如优惠券发放、会员管理、数据分析等，助力商家提升运营效率和顾客满意度。 云贝餐饮2.2.3小程序采用前端线传模式，更新维护更便捷，商家无需担心技术难题，可专注于业务发展。其专业级别的售后团队，为商家提供全方位技术支持和问题解决服务，确保小程序稳定运行，让商家无后顾之忧。 总之，这款小程序功能强大、应用场景丰富、操作便捷，是连锁餐饮及相关行业商家开展外卖业务、提升竞争力的得力助手。
excel电子表格模板批量自动化-按产品和销售员统计订单.zip
06-08
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OReilly Hands On Machine Learning with Scikit Learn and TensorFlow (Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南).zip
06-08
OReilly Hands On Machine Learning with Scikit Learn and TensorFlow (Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南)
2023年省市县分行业碳排放月度数据.rar
06-08
该数据集涵盖2000-2023年全国省市县分行业碳排放月度数据，包含电力行业、工业过程、工业燃烧、建筑物能源、浪费、农业、燃料能源和运输八个领域的碳排放总量指标。原始数据源自EDGAR数据库的全球NC格式文件，经整理后转换为面板数据形式，提供各省市县的排放量最大值、最小值、平均值及总和统计值，计量单位为吨。数据细分至县级行政区，例如2023年上党区工业燃烧排放峰值为114710.97吨，万柏林区运输排放均值为1261.68吨，体现了区域和行业维度的差异性。除二氧化碳外，部分版本还包含CH4、N2O等温室气体分行业数据，适用于气候变化、区域经济与环境政策等研究领域。
使用树莓派实现实时的垃圾分类！.zip
06-08
使用树莓派实现实时的垃圾分类！
课程设计-基于采用重心法和K-Means的麦当劳门店物流中心选址系统python源码+说明文档+数据.zip
06-08
课程设计-基于采用重心法和K-Means的麦当劳门店物流中心选址系统项目源码+说明文档+数据.zip 实验目的及任务 本实验为安信息与计算机学院运筹学实践课大作业，采用重心法和 k-means 聚类算法对安徽省内麦当劳店进行物流中心选址，指导老师：高羽佳老师。 实验时间为 2023 年 6 月 28 日。 收集数据 用重心法计算安徽省内最佳物流中心 用K-means法进行聚类分析 数据收集 收集安徽省内92家麦当劳经纬度数据，并把需要配送的需求量化为权重指标。 地址 经度 纬度 权重 麦当劳(合肥包河万达店) 117.310043 31.863634 8 麦当劳(合肥之心城店) 117.264324 31.859837 4 麦当劳(合肥天鹅湖万达店) 117.228255 31.827045 10 【功能】 收集安徽省内92家麦当劳店的经纬度和权重数据 使用单重心法计算安徽省内最佳物流中心坐标 使用K-means聚类算法对数据进行聚类分析,确定最佳聚类数目K=14 对14个聚类中心分别计算最佳物流中心坐标
excel电子表格模板批量自动化-市场研究主管绩效考核表（含自动计算、等级评价）.zip
06-08
excel电子表格模板批量自动化-市场研究主管绩效考核表（含自动计算、等级评价）.zip
【人体热调节】基于matlab人体热调节模型设计【含Matlab源码 13486期】.zip
06-08
Matlab领域上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
智能控制理论课设、所有小作业与实验课内容（2023秋）Intelligent Control Design and MATLAB Simulation, fall 2023.zip
06-08
项目工程资源经过测试运行，功能上ok，可复现复刻，拿到资料包后可实现复刻出一样的项目，本人系统开发经验充足（全栈），有任何使用问题欢迎随时与我联系，我会努力及时为您解惑，提供帮助 【资源内容】：包含源码、工程文件等。资源质量优质，放心下载使用！可参考实现复现；设计报告也可借鉴此项目工程；该资源内项目代码都经过测试运行，功能ok 【项目价值】：可用在相关项目设计中，皆可应用在项目、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、大创等学科竞赛比赛、初期项目立项、学习/练手等方面，可借鉴此优质项目实现复刻，设计报告也可借鉴此项目，也可基于此项目来扩展开发出更多功能 【提供帮助】：有任何使用上的问题欢迎随时与我联系，及时抽时间努力解答解惑，提供帮助 【附带帮助】：若还需要相关开发工具、学习资料等，我会提供帮助，提供资料，鼓励学习进步 质量优质，放心下载使用。下载后请首先打开说明文件（如有）;项目工程可实现复现复刻，如果基础还行，也可在此程序基础上进行修改，以实现其它功能。供开源学习/技术交流/学习参考,勿用于商业用途,网络商品/电子资源资料具可复制性不支持退款。质量优质，放心下载使用。
小轿车与大货车黄色车牌数据集
06-08
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/606bcce3cac5 在机器学习与深度学习领域，数据集是构建和优化模型的关键基础。本文聚焦于一个名为“黄色车牌数据集（小轿车、大货车）”的资源，该数据集包含约800张黄色车牌图像，涵盖小轿车和大货车等多种车辆类型。黄色车牌在中国大陆主要用于大型车辆，如货车和客车，与蓝色车牌相比，黄色车牌通常代表大吨位或营运车辆，而蓝色车牌则多用于私家车。 数据集中的图像样本与XML文件相结合，XML文件作为结构化数据，记录了图像中车牌的边界框坐标等元数据，为训练目标检测模型提供了重要信息。目标检测模型，例如YOLO、SSD和Faster R-CNN，能够精准定位并识别图像中的车牌区域。深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在车牌识别任务中发挥着核心作用。CNN通过提取图像特征并结合全连接层进行分类，能够有效处理车牌识别任务。此外，预训练模型如VGG、ResNet和Inception经过微调后，可适应特定的车牌识别需求。基于Transformer的DETR等端到端模型也为车牌识别提供了新的解决方案。 在模型训练过程中，数据集通常被划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型训练，验证集用于调整参数以防止过拟合，测试集则用于评估模型在未知数据上的性能。为了提升模型的泛化能力，数据增强技术如随机翻转、裁剪和旋转图像被广泛应用，以模拟不同的拍摄条件。 黄色车牌识别系统在交通安全、交通监控、车辆追踪和管理等领域具有重要意义。它可用于自动收费、违规行为检测等功能。由于中国各地车牌格式存在差异，模型需要具备足够的适应性，这也要求数据集具有广泛的覆盖范围和多样性。总之，“黄色车牌数据集”为开发高精度车牌识别模型提供了重要资源。结合深度学习技术和目标检测算法，可构建出服务于智能交通系统的高效车牌识别系统。XML文件的解析和利用在训练过
卷积神经网络的前向传播练习，以及利用卷积神经网络使minist手写数字训练精度达到98%以上.zip
06-08
卷积神经网络的前向传播练习，以及利用卷积神经网络使minist手写数字训练精度达到98%以上
客户关系管理系统，用SSH完成.zip
06-08
项目工程资源经过测试运行，功能上ok，可复现复刻，拿到资料包后可实现复刻出一样的项目，本人系统开发经验充足（全栈），有任何使用问题欢迎随时与我联系，我会努力及时为您解惑，提供帮助 【资源内容】：包含源码、工程文件等。资源质量优质，放心下载使用！可参考实现复现；设计报告也可借鉴此项目工程；该资源内项目代码都经过测试运行，功能ok 【项目价值】：可用在相关项目设计中，皆可应用在项目、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、大创等学科竞赛比赛、初期项目立项、学习/练手等方面，可借鉴此优质项目实现复刻，设计报告也可借鉴此项目，也可基于此项目来扩展开发出更多功能 【提供帮助】：有任何使用上的问题欢迎随时与我联系，及时抽时间努力解答解惑，提供帮助 【附带帮助】：若还需要相关开发工具、学习资料等，我会提供帮助，提供资料，鼓励学习进步 质量优质，放心下载使用。下载后请首先打开说明文件（如有）;项目工程可实现复现复刻，如果基础还行，也可在此程序基础上进行修改，以实现其它功能。供开源学习/技术交流/学习参考,勿用于商业用途,网络商品/电子资源资料具可复制性不支持退款。质量优质，放心下载使用。
Java编程基于Java 17+新特性的基础类实操指南：核心类库现代化用法与实战案例解析
06-08
内容概要：本文档是结合Java 17+新特性的Java基础类实操指南，涵盖开发环境配置、基础数据类型增强、字符串处理进阶、集合框架新特性、异常处理改进、IO与文件操作、实战案例及性能优化建议等方面。开发环境配置推荐使用JDK 17+、Maven 3.8+/Gradle 7+以及VS Code或IntelliJ IDEA 2023。基础数据类型增强包括文本块和包装类优化；字符串处理进阶涉及字符串模板和字符串转换；集合框架新特性涵盖不可变集合、Stream API增强和新集合操作；异常处理改进有增强的switch表达式和密封类；IO与文件操作包含Path与Files类及异步文件操作。实战案例部分提供了一个CSV数据分析工具的具体实现。性能优化建议则从字符串拼接、集合操作、Stream优化和内存管理四个方面给出指导； 适合人群：对Java语言有一定了解，尤其是正在或将要使用Java 17+新特性进行开发的技术人员； 使用场景及目标：①帮助开发者熟悉Java 17+的新特性和最佳实践；②通过实战案例提高开发者的编码能力，如掌握CSV数据分析工具的实现；③提升代码性能，确保高效利用资源； 阅读建议：读者应按照文档顺序逐步学习，在每个部分都尝试动手实践，创建Maven项目并实现代码片段，以加深对Java核心类库的理解。
Delphi 7控件之docx-d7-v6
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