VFP成本费用计算系统是一个基于Visual FoxPro（VFP）编程语言的成本管理和费用计算解决方案。该系统的核心目标是帮助企业高效、准确地计算和管理各项成本费用，从而优化企业的资源配置和成本控制，提高经营效益。 在功能方面，VFP成本费用计算系统具备以下关键特点： 成本数据录入与管理：系统支持用户录入各类成本数据，包括原材料成本、人工成本、制造费用等，并提供数据校验功能，确保数据的准确性和完整性。 费用计算与分析：根据录入的成本数据，系统能够自动进行费用的计算和分析，包括单位成本、总成本、成本结构分析等，帮助企业了解成本构成和变化趋势。 成本预测与预算：系统可以根据历史数据和业务规则，进行成本预测和预算编制，为企业制定成本控制策略提供数据支持。 报表生成与输出：系统提供丰富的报表生成功能，用户可以根据需要生成各类成本报表，如成本明细表、成本汇总表、成本趋势图等，方便企业进行成本分析和决策。 在技术实现上，VFP成本费用计算系统采用Visual FoxPro编程语言进行开发，利用该语言的强大功能和灵活性，实现了系统的各项功能。

摘 要 招投标管理系统的目的是让使用者可以更方便的将人、设备和场景更立体的连接在一起。能让用户以更科幻的方式使用产品，体验高科技时代带给人们的方便，同时也能让用户体会到与以往常规产品不同的体验风格。 与安卓，iOS相比较起来，招投标管理系统在流畅性，续航能力，等方方面面都有着很大的优势。这就意味着招投标管理系统的设计可以比其他系统更为出色的能力，可以更高效的完成最新的招标项目、投标记录、评标记录、归档保存等功能。 此系统设计主要采用的是JAVA语言来进行开发，采用Spring Boot框架技术，框架分为三层，分别是控制层Controller，业务处理层Service，持久层dao，能够采用多层次管理开发，对于各个模块设计制作有一定的安全性；数据库方面主要采用的是MySQL来进行开发，其特点是稳定性好，数据库存储容量大，处理能力快等优势；服务器采用的是Tomcat服务，能够提供稳固的运行平台，确保系统稳定运行。通过招投标管理系统来提升本课题的各项功能的工作效率，提供了一个多样功能，具有良好实用性的招投标管理系统。 关键词：招投标管理系统；Spring Boot框架；JAVA语言

摘 要 伴随着我国社会的发展，人民生活质量日益提高。于是对电力员工安全施工培训进行规范而严格是十分有必要的，所以许许多多的信息管理系统应运而生。此时单靠人力应对这些事务就显得有些力不从心了。所以本论文将设计一套电力员工安全施工培训管理系统，帮助企业进行培训班、学习课程、企业文化、培训考试、企业公告等繁琐又重复的工作，提高工作效率的同时，也减轻了管理者的压力。 本论文的主要内容包括： 第一，研究分析当下主流的web技术，结合企业日常管理方式，进行电力员工安全施工培训管理系统的数据库设计，设计电力员工安全施工培训管理系统功能，并对每个模块进行说明。 第二，陈列说明该系统实现所采用的架构、系统搭建采用的服务器、系统开发环境和使用的工具，以及系统后台采用的数据库。 最后，对系统进行全面测试，主要包括功能测试、查询性能测试、安全性能测试。 分析系统存在的不足以及将来改进的方向。 关键词：电力员工安全施工培训管理系统；B/S架构；Spring Boot框架；

摘要 随着全球气候变化和人类活动的加剧，海洋生态系统面临着前所未有的威胁。污染、过度捕捞、栖息地破坏等问题严重影响了海洋生物多样性和生态平衡。为了应对海洋生态系统面临的严重威胁，如污染、过度捕捞和栖息地破坏等问题，利用C#语言和ASP.NET框架开发了海洋生态环境保护系统。该系统旨在通过信息技术手段提升公众的海洋环境保护意识，并促进社会各界共同参与保护行动，实现海洋资源的可持续利用。系统功能全面，包括活动类型展示、通知公告发布、志愿活动组织、轮播图展示、海洋生物知识库建设、意见反馈收集、详细介绍生物种类、提供互动交流平台、使用指南指导及活动报名服务等。这些功能模块不仅有助于提高公众对海洋保护的了解和参与度，还能够支持科学研究与教育，构建一个集信息共享、学习交流与实际行动于一体的综合平台。 海洋生态环境保护系统的研发不仅有助于提升公众对海洋保护意识的重要性认识，还能通过组织多样化活动促进实际保护措施的实施，为构建美丽海洋贡献力量。 关键词：C#；ASP.NET；海洋生态环境保护系统；志愿活动；生物种类

摘 要 当今社会已经步入了科学技术进步和经济社会快速发展的新时期，国际信息和学术交流也不断加强，计算机技术对经济社会发展和人民生活改善的影响也日益突出，人类的生存和思考方式也产生了变化。传统渔船出海及海货统计采取了人工的管理方法，但这种管理方法存在着许多弊端，比如效率低下、安全性低以及信息传输的不准确等，同时由于渔船出海及海货统计中会形成众多的个人文档和信息系统数据，通过人工方法对渔船信息、渔船航班、海货分类、海货价格等进行集中管理会形成检索、更改和维护等较为麻烦的管理问题，同时由于广大用户对网络技术的需求也日益高涨，于是信息技术也需要继续开展全新的改革以满足时代的需求。根据此问题，研发一套渔船出海及海货统计系统，既能够大大提高信息的检索、变更与维护的工作效率，也能够方便信息系统的管理运用，从而减少信息管理成本，提高效率。 该渔船出海及海货统计系统采用B/S架构、前后端分离进行设计，并采用java语言以及springboot框架进行开发。该系统主要设计并完成了管理过程中的用户注册登录、个人信息修改、用户信息、渔船信息、渔船航班、海货价格、渔船海货、非法举报、渔船黑名单等功能。该系统操作简便，界面设计简洁，不但可以基本满足本行业的日常管理工作，同时又可以有效减少人员成本和时间成本，为渔船出海及海货统计工作提供了方便。 关键词：渔船出海及海货统计系统；java语言；springboot框架

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索启发式算法，它在解决复杂的优化问题方面展现出强大的能力。在物流管理中，货位分配问题是影响仓储效率的关键因素，其目标是将货物合理地分配到仓库中的相应位置，以减少取货时间、提高作业效率和空间利用率。基于遗传算法的货位分配优化策略，是通过构建一个合适的数学模型，并利用遗传算法来求解该模型，进而得到货位分配的最优解或者满意解。 MATLAB是一种用于数值计算、可视化的编程环境，它提供了强大的工具箱用于算法的实现和数据分析，使得研究者和工程师能够快速地实现算法原型并进行验证。在货位分配优化问题中，利用MATLAB可以有效地编写遗传算法的代码实现，通过编写相应的遗传算法操作函数，如选择、交叉和变异等，来模拟生物进化过程中的自然选择机制，从而得到问题的最优解或近似最优解。 在进行货位分配优化时，必须考虑到实际操作中的各种约束条件，如货物的存储期限、货物的体积和重量限制、以及作业的先后顺序等。遗传算法通过适应度函数来评估个体的优劣，适应度高的个体有更大的机会被选中并遗传给下一代。这个适应度函数往往需要综合考虑上述约束条件，以及货位分配的目标，如最大化存储空间利用率、最小化取货距离等。 在MATLAB中实现遗传算法时，代码需要能够自定义编码方式，适应度函数，选择策略，交叉和变异操作等。具体到货位分配问题，编码方式可以是将货位位置信息转换成一串二进制或实数编码，适应度函数则是根据货位分配目标函数定义。选择策略可以采用轮盘赌、锦标赛选择等方式。交叉操作可能是单点交叉、多点交叉或均匀交叉。变异操作可以是简单地翻转某一位，或是按一定的概率随机改变某些位的值。 在处理货位分配优化问题时，剪枝技术可以被应用于遗传算法中，以减少无效或低效的搜索空间。剪枝的基本思想是减少搜索树中不必要或低价值的节点，从而加快搜索进程并提高搜索效率。在遗传算法中，剪枝可以应用于交叉和变异操作之后，通过评估新生成个体的适应度，若低于某个阈值则可以考虑放弃这一部分搜索路径，避免在后续迭代中浪费计算资源。 通过上述方法，研究者和工程师可以利用MATLAB编写出高效的货位分配优化代码，对货位分配问题进行模拟和优化。这样的研究和实践不仅能够提升仓库管理的智能化水平，而且可以显著提高物流系统的整体效率和反应速度，降低物流成本，从而为企业带来更大的经济效益。

摘 要 本系统基于Spring Boot框架与MySQL数据库开发，旨在高效管理赣抚平原水利设施。系统主要面向三类用户：管理员、工作人员与维护人员。管理员可全面掌控水利设施信息，包括设施分布、运行状态等，还能对用户权限进行精细管理；工作人员可实时查看设施运行数据，执行日常巡检任务并记录，确保设施正常运行；维护人员则能依据系统提示精准定位故障设施，制定维护计划，及时修复问题。系统采用Java语言编写，具有高效、稳定、易于维护的特点，通过科学合理的功能划分与数据交互，为赣抚平原水利设施的精细化管理提供有力技术支持，助力提升水利设施运行效率与管理水平，保障区域水资源的合理调配与利用。 关键词：赣抚平原水利设施的管理系统；Java语言；Spring Boot框架；MySQL数据库

第十六届蓝桥杯单片机国一经验总结(含第11-15届省赛/国赛代码)

摘 要 城市交通管理系统的目的是让使用者可以更方便的将人、设备和场景更立体的连接在一起。能让用户以更科幻的方式使用产品，体验高科技时代带给人们的方便，同时也能让用户体会到与以往常规产品不同的体验风格。 与安卓，iOS相比较起来，城市交通管理系统在流畅性，续航能力，等方方面面都有着很大的优势。这就意味着城市交通管理系统的设计可以比其他系统更为出色的能力，可以更高效的完成最新的公交路线、公交车信息、站点信息等功能。 此系统设计主要采用的是JAVA语言来进行开发，采用Spring Boot框架技术，框架分为三层，分别是控制层Controller，业务处理层Service，持久层dao，能够采用多层次管理开发，对于各个模块设计制作有一定的安全性；数据库方面主要采用的是MySQL来进行开发，其特点是稳定性好，数据库存储容量大，处理能力快等优势；服务器采用的是Tomcat服务，能够提供稳固的运行平台，确保系统稳定运行。通过城市交通管理系统来提升本课题的各项功能的工作效率，提供了一个多样功能，具有良好实用性的城市交通管理系统。 关键词：城市交通管理系统；Spring Boot框架；JAVA语言

本文介绍了基于MobileNet V3的图像多标签分类方法。首先需要安装必要的环境依赖，包括numpy、scikit-image、scipy、scikit-learn、matplotlib和tensorboard等库。文章提供了一个使用PyTorch实现的MobileNet多标签图像分类项目，通过运行train.py脚本并指定属性文件和设备（如CUDA）来进行训练。该方法适用于对图像进行多标签分类任务，具有较高的实用性和可操作性。 在深度学习领域，图像分类是研究者们长期关注的问题之一，传统的图像分类方法往往只关注于从图像中识别出单一的类别。然而，在许多实际应用场合，如自然环境中的图片往往含有多个语义对象，需要同时识别出多个标签。本文介绍了一种基于MobileNet V3的图像多标签分类方法，能够应对图像中存在多个目标的情况，并使用PyTorch框架实现了一个多标签分类系统。 MobileNet V3是为移动和嵌入式设备设计的轻量级深度神经网络架构，相比于之前的版本，MobileNet V3在保持模型尺寸和计算效率的同时，提升了模型的准确率和性能。它主要通过引入SE模块（Squeeze-and-Excitation）和改进的非线性激活函数来增强模型表达能力，此外，MobileNet V3也应用了新的硬件友好的神经架构搜索（NAS）技术来优化网络结构。 在进行多标签图像分类时，首先需要准备数据集，并对数据进行预处理。这些预处理步骤可能包括图像的缩放、裁剪、归一化等。随后，需要定义多标签分类模型，并利用训练数据来训练网络。训练过程中，会使用诸如交叉熵损失函数来处理多标签的问题，并采用适当的优化算法，如Adam或SGD来调整网络权重。 本文的项目代码中，包含了train.py脚本，该脚本负责模型的训练过程。在训练之前，用户需要指定属性文件，这些属性文件包含了训练集和验证集的路径、类别数量、批次大小以及设备选择（例如使用CUDA进行GPU加速）。运行train.py脚本后，将会根据这些参数启动训练流程，并通过epoch来逐步迭代更新网络权重，直到模型收敛。 为了监控训练过程，项目还可能包含tensorboard的集成，tensorboard是TensorFlow的可视化工具，虽然本文使用的是PyTorch，但是通过一些转换库如tensorboardX，可以让PyTorch项目也能利用tensorboard进行数据可视化。这样，研究人员可以通过可视化界面观察到训练过程中的损失变化、准确率变化等指标，并据此调整参数优化模型。 该多标签分类方法不仅具有实用性，而且具有很强的可操作性。它允许研究人员快速部署一个高效的多标签分类系统，而无需从零开始编写复杂代码。这对于需要快速原型开发的工程师或研究人员来说尤其有用。同时，这种基于MobileNet V3的方法也适合于资源受限的设备，如智能手机、平板电脑等移动设备。 项目完成后，可以将训练好的模型部署到实际应用中，对于需要图像多标签分类功能的场景，如商品分类、医学图像分析、生物多样性监测等，该系统都能提供有效的支持。这展示了MobileNet V3在实际应用中的广阔应用前景和实践价值。 这个多标签分类项目也展示了使用PyTorch框架进行深度学习项目开发的优势，PyTorch提供了灵活的编程方式和高效的计算性能，非常适合于进行原型开发和快速迭代。此外，开源社区提供了大量针对PyTorch的扩展工具和预训练模型，为深度学习研究者和工程师提供了极大的便利。