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最新推荐文章于 2025-03-03 11:40:52 发布
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如何使用lxml判断网站公告是否更新
herosunly的博客
07-01 2万+
1. 搭建环境 1.1 安装Python库 1.2 下载ChromeDriver 1.2.1 查看Chrome版本 1.2.2 下载适配的ChromeDriver 2. 思路分析与代码讲解 2.1 常用的XPath语法 2.2 思路分析 2.2.1 ssl.SSLError: [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed (_ssl.c:833) 2.2.2 整体思路讲解 2.3 完整代码 3. 使用计划任务修改代码 3.1 修改代码
Vue 封装公告滚动
虎康的博客
01-09 1223
摘要 本文介绍了在Vue项目中创建全局公告组件的方法，适用于Vue2和Vue3版本。公告组件包含滚动显示效果和关闭功能，固定在页面顶部显示。Vue3版本使用Composition API实现响应式数据和生命周期管理，而Vue2版本采用Options API。组件主要特性包括：公告内容滚动显示、自适应页面宽度、可关闭功能，并通过z-index确保显示层级。实现要点包括：使用transform实现滚动动画、window.resize事件监听页面宽度变化、定时器控制滚动速度等。
html弹窗公告代码
云博客_资源宝分享
10-18 1525
html弹窗公告代码
群公告详情
小谢的博客
11-13 3002
编程基础算法交流群的群公告，最后希望大家共同进步，都能追寻到自己想要的东西吧 ~
发行基础：活动和公告
windwind2000的博客
03-03 1361
转载自官方文件活动和公告工具。
Java OA系统通知公告模块
Hello___Sunshine的专栏
06-26 1176
使用Spring Boot框架实现了一个支持多种形式公告发布、设置发布时间和有效期以及公告发布后推送功能的OA通知公告模块。使用Spring Boot框架实现一个支持多种形式公告发布、设置发布时间和有效期，以及公告发布后推送通知的模块。#### 5. `AnnouncementController` 控制器类。#### 3. `AnnouncementService` 服务类。#### 4. `NotificationService` 服务类。#### 1. `Announcement` 模型类。
公告模块phpcms
齐枫的博客
11-01 1950
标签使用 —— 功能模块 —— 公告模块 1.公告模块 公告模块PC标签调用说明 模块名：announce 模块提供的可用操作 操作名 说明 lists 公告数据列表 lists操作说明如下： 2.公告数据列表（lists）： 可用参数： 参数名 是否必须 默认值 说明 siteid 否 当前站点
安全可靠测评结果公告
wu_zf的专栏
06-17 1182
根据《安全可靠测评工作指南（试行）》要求，现将安全可靠测评结果予以公布，自发布之日起有效期三年。根据《安全可靠测评工作指南（试行）》要求，现将安全可靠测评结果予以公布，自发布之日起有效期三年。海光2号C86 3230/3250/3280/5280/7250/7260/7280/7285。安全可靠测评结果公告（2023年第1号）（同一等级按产品名称首字笔画为序排列）（同一等级按产品名称首字笔画为序排列）海量数据库G100管理系统V2.2。兆芯ZX-D KX-U5580。上海兆芯集成电路股份有限公司。
html加公告,添加公告.html
weixin_28693683的博客
06-09 691
众创数字资产综合运营管理平台*公告标题*公告对象会员第三方*公告内容确 定layui.use(['jquery','form','upload','layer'], function(){var $ = layui.jquery,layer = layui.layer;layui.upload({url: '上传接口url',success: function(res){console.log(r...
公告页html,公告编辑页.html
weixin_42431713的博客
06-07 1103
公告编辑页$axure.utils.getTransparentGifPath = function() { return 'resources/images/transparent.gif'; };$axure.utils.getOtherPath = function() { return 'resources/Other.html'; };$axure.utils.getReloadPat...
python项目练习七：自定义公告板 .zip_Python项目_python_自定义公告板
09-24
在Python编程领域，创建自定义公告板是一项基础但实用的练习，它可以帮助初学者更好地理解和应用面向对象编程、文件操作以及用户交互等概念。在这个项目中，我们将探讨如何利用Python来构建一个简单而功能齐全的公告...
好看的弹窗公告HTML源码.zip
04-26
为了实现更好的用户体验，弹窗公告可能还会考虑以下特性： - **响应式设计**：确保弹窗在不同屏幕尺寸下都能正确显示，这可能需要使用媒体查询（media queries）来调整样式。 - **遮罩层**：一个半透明的背景层，...
公告板（billboard）脚本2
08-08
论 Unity 中的公告板（Billboard）脚本实现 公告板（Billboard）脚本是 Unity 中一种常用的技术，用于实现物体面朝向摄像机的效果。下面我们将对公告板脚本的实现进行详细的分析和解释。 一、公告板脚本的基本概念...
公告表
12-18
【公告表】是一种重要的信息传达工具，广泛应用于各类组织机构，包括企事业单位、政府机关、学校等，用于发布正式的通知、通告或者公告。这个压缩包文件包含了一份名为“公告表”的文档，它可能是以Microsoft Word...
前端展示广告各种样式，公告轮播样式内含十多种方式
03-18
在前端开发中，展示广告和公告轮播是重要的交互元素，它们可以吸引用户注意力，传达信息，提升用户体验。本文将详细探讨广告的各种样式以及公告轮播的实现方式，特别是其中包含的十多种策略。 首先，广告样式多样化...
springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
09-05
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
perl-Hash-Flatten-1.19-26.el8.tar.gz
最新发布
09-05
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
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