ssdpfilter.php SSDP列表脚本
2024-04-28 12:58:56 4KB SSDP
1
这个是完整源码 SpringBoot+Vue实现 SpringBoot+Vue健身房管理系统 java毕业设计 源码+sql脚本+论文完整版 数据库是mysql 随着信息技术在管理上越来越深入而广泛的应用,管理信息系统的实施在技术上已逐步成熟。本文介绍了健身房管理系统的开发全过程。通过分析健身房管理系统管理的不足,创建了一个计算机管理健身房管理系统的方案。文章介绍了健身房管理系统的系统分析部分,包括可行性分析等,系统设计部分主要介绍了系统功能设计和数据库设计。 本健身房管理系统管理员,会员,员工。管理员功能有个人中心,会员管理,员工管理,会员卡管理,会员卡类型管理,教练信息管理,解聘管理,健身项目管理,指导项目管理,健身器材管理,健身活动管理。会员功能有个人中心,会员管理,会员卡管理,教练信息管理,健身项目管理,健身器材管理,健身活动管理。员工功能有个人中心,会员卡管理,教练信息管理,健身项目管理,健身器材管理,健身活动管理。因而具有一定的实用性。 本站是一个B/S模式系统,采用Spring Boot框架,MYSQL数据库设计开发,充分保证系统的稳定性。系统具有界面清晰、操作简单,功能
2024-04-27 21:31:10 13.09MB java毕业设计
1
用python脚本从Cadence导出xdc约束文件-csv2xdc 用python脚本从Cadence导出xdc约束文件,本资源包括: exe执行程序、代码和示例。
2024-04-26 16:31:41 3.94MB python Cadence
1
高敏连击 自动回红 一秒3连机倒萨按时发放按时打发
2024-04-25 16:33:51 1.25MB
1
这个是完整源码 SpringBoot实现 Springboot+Vue在线图书商城(书城)系统 java毕业设计 源码+sql脚本+论文+开题报告 完整源码 数据库是mysql 现代经济快节奏发展以及不断完善升级的信息化技术,让传统数据信息的管理升级为软件存储,归纳,集中处理数据信息的管理方式。本图书商城管理系统就是在这样的大环境下诞生,其可以帮助管理者在短时间内处理完毕庞大的数据信息,使用这种软件工具可以帮助管理人员提高事务处理效率,达到事半功倍的效果。此图书商城管理系统利用当下成熟完善的SSM框架,使用跨平台的可开发大型商业网站的Java语言,以及最受欢迎的RDBMS应用软件之一的Mysql数据库进行程序开发。实现了用户在线选择试题并完成答题,在线查看考核分数。管理员管理收货地址管理、购物车管理、字典管理、图书管理、图书收藏管理、图书评价管理、图书订单管理、用户管理、管理员管理等功能。图书商城管理系统的开发根据操作人员需要设计的界面简洁美观,在功能模块布局上跟同类型网站保持一致,程序在实现基本要求功能时,也为数据信息面临的安全问题提供了一些实用的解决方案。可以说该程序在帮助管理者高
2024-04-22 11:09:05 34.95MB java书城 书城系统
1
这个是完整源码 SpringBoot+Vue实现 Springboot+Vue宠物领养网站管理系统 java毕业设计 源码+sql脚本+论文完整版 数据库是mysql 当今社会,由于人民的生活条件日益改善,人们开始更加追求精神上的满足。互联网与宠物领养的组合,极大地刺激了市场的发展,促使这一产业的兴起。 本课题的研究是基于Spring Boot的宠物领养系统的设计与实现,采用目前主流的Java语言进行编写;整个系统使用MVC设计模式,将业务逻辑与显示界面分离,实现前后端分离;前端使用Vue框架,配合Element中的UI组件库进行开发,后端利用Spring Boot框架进行逻辑控制,并使用MySQL数据库存储管理数据。 本系统分为用户端和管理员端,用户端包括以下模块:宠物喂养、流浪宠物救助、宠物喂养点、丢失宠物查看、流浪宠物救助站、宠物论坛、宠物捐赠、科普文章和热门活动;管理员端包括以下模块:流浪动物管理、申请领养管理、评论管理、流浪动物救助管理、喂养点管理、动物走失管理、救助站管理、帖子管理、捐赠管理、公告管理、科普文章管理和活动管理。并使用MySQL数据库存储管理数据。
2024-04-20 02:58:12 16.45MB 毕业设计 宠物领养 java毕业设计
1
该模型采用模型预测控制方法(MPC),实现道路场景的轨迹跟踪,实现实时跟踪并达到预设轨迹
2024-04-19 18:17:12 30KB matlab 模型预测控制 轨迹跟踪
1
这个资源包含一个为Yolo目标检测模型特别设计的数据增强Python脚本。脚本采用多种数据增强技术,包括图像缩放(保持比例和下降比例)、随机水平和垂直翻转、中心裁剪,以及图像属性(亮度、对比度、饱和度)调整。此外,它还提供了高斯噪声、盐噪声和椒噪声的添加功能,使模型能够更好地处理现实世界中的图像。这些数据增强技术能够显著提高目标检测模型在多样化环境下的准确性和鲁棒性。 这个脚本非常适合机器学习和计算机视觉研究者,尤其是那些使用Yolo进行目标检测的开发者。通过本脚本,用户可以轻松地对他们的数据集进行增强处理,从而提高模型的泛化能力和性能。无论您是深度学习的新手还是经验丰富的研究者,这个资源都是您的理想选择。
2024-04-18 20:19:13 13KB python 目标检测 特征增强
1
echartconvert脚本代码包
2024-04-16 16:59:39 120KB
1
jenkins docker 迁移脚本,在新的主机上运行脚本,新启动docker-jenkins包括数据迁移
2024-04-16 09:22:21 864B jenkin docker
1