基于改进BSC的电信投资项目后评估体系，李红霞，张爱华，本文针对现行电信投资项目后评估体系中存在的一些隐性问题，大胆借鉴了平衡记分卡的思想，并结合电信企业实际，对其进行改进，从

ThingsBoard 源码分析、项目结构说明、打包及二次开发说明 ThingsBoard 是一个开源的物联网平台，提供了一个完整的解决方案，用于连接和管理物联网设备。下面是对 ThingsBoard 源码分析、项目结构说明、打包及二次开发说明的详细解释。 项目框架结构 ThingsBoard 项目采用了微服务架构，主要包括了以下几个部分： * thingsboard-common：提供了通用的工具类和实用函数 * thingsboard-server：thingsboard 服务器端，负责处理设备数据和用户请求 * thingsboard-web：thingsboard Web 客户端，提供了用户界面和交互功能 * thingsboard-gateway：thingsboard 网关，负责设备数据采集和处理 每个部分都有其特定的包和依赖项，通过 Maven 管理依赖关系。 技术栈 ThingsBoard 采用了以下技术栈： * Spring Boot：用于构建微服务架构的框架 * Java：主要开发语言 * PostgreSQL：数据库管理系统 * Apache Kafka：消息队列系统 * Apache Cassandra：NoSQL 数据库 * Redis：缓存系统 部署相关说明 ThingsBoard 可以部署在不同的环境中，如云端、物理机、容器等。部署时需要考虑到性能、安全和可扩展性等因素。 项目结构说明 ThingsBoard 项目结构主要包括以下几个部分： * conf：配置文件目录 * docker：Dockerfile 文件目录 * docs：文档目录 * src：源代码目录 * target：编译输出目录 每个部分都有其特定的功能和作用。 打包说明 ThingsBoard 提供了多种打包方式，包括： * Maven 打包：使用 Maven 工具来打包项目 * Docker 打包：使用 Docker 来打包项目 * ZIP 打包：使用 ZIP 工具来打包项目 二次开发说明 ThingsBoard 提供了丰富的二次开发接口，包括： * RESTful API：提供了 RESTful 风格的 API 接口 * Webhook：提供了 Webhook 风格的 API 接口 * Rule Engine：提供了规则引擎接口 开发者可以根据需要选择合适的接口来实现二次开发。 物联网网关架构 ThingsBoard 提供了物联网网关架构，包括： * 设备管理：管理和控制设备 * 数据处理：处理和分析设备数据 * 网关管理：管理和控制网关 ThingsBoard 微服务架构 ThingsBoard 采用了微服务架构，包括： * Device Service：设备服务 * Rule Service：规则服务 * Data Service：数据服务 每个微服务都有其特定的功能和作用。 Thingsboard 产品架构 ThingsBoard 提供了完整的产品架构，包括： * 设备管理：管理和控制设备 * 数据分析：分析和处理设备数据 * 规则引擎：提供了规则引擎功能 Thingsboard 规则引擎 ThingsBoard 提供了规则引擎功能，包括： * 规则定义：定义规则 * 规则执行：执行规则 * 规则管理：管理和控制规则 规则引擎可以根据需要实现复杂的逻辑操作。 ThingsBoard Architecture ThingsBoard 提供了完整的架构设计，包括： * 设备管理：管理和控制设备 * 数据处理：处理和分析设备数据 * 规则引擎：提供了规则引擎功能 * 网关管理：管理和控制网关 ThingsBoard 的架构设计可以满足复杂的物联网应用场景。

本人自己封装的编辑器组件，仅供参考，可根据自己需要集成

**JavaSE实战项目：信用卡管理系统** 本项目是一个针对初学者设计的JavaSE实战项目，旨在帮助初学者通过实际操作来掌握Java编程基础。项目的核心是一个信用卡管理系统，它涵盖了面向对象编程的基本概念，如类、对象、封装、继承和多态等。通过这个项目，学习者可以了解如何在Java环境中开发一个完整的应用程序。 **1. 面向对象编程基础** 在信用卡管理系统中，面向对象编程是核心。你需要理解以下几个关键概念： - **类（Class）**：信用卡管理系统中的核心类可能包括信用卡类（CreditCard）、持卡人（Cardholder）类、交易（Transaction）类等。每个类都代表一个特定的概念或实体，并封装了相关数据和行为。 - **对象（Object）**：对象是类的实例，例如，一个具体的信用卡或持卡人就是一个对象，拥有类定义的属性和方法。 - **封装（Encapsulation）**：通过私有化（private）属性和提供公共访问器（getter/setter）实现数据的安全访问，防止外部代码直接修改对象内部状态。 - **继承（Inheritance）**：例如，可以创建一个基础的银行卡类（BankCard），信用卡类（CreditCard）继承自它，以复用通用的属性和方法。 - **多态（Polymorphism）**：不同的信用卡类型可能有不同的利息计算或积分规则，多态性使得可以使用统一接口处理不同类型的信用卡。 **2. 文件和IO流** 信用卡交易记录可能需要持久化存储，这涉及到Java的文件操作和输入/输出流。学习如何使用File类创建、读取和写入文件，以及使用BufferedReader和PrintWriter进行文本文件的读写。 **3. 异常处理** 在处理用户输入或文件操作时，可能会遇到异常情况。学会使用try-catch语句捕获和处理这些异常，确保程序的健壮性。 **4. 控制结构与数据结构** 项目中会用到各种控制结构，如if-else、switch、for、while等，以及数组和集合框架（如ArrayList、HashMap等）。通过这些结构组织代码逻辑，实现对信用卡信息和交易的管理。 **5. 设计模式** 虽然作为初学者项目，设计模式可能不会深入涉及，但可以初步接触单例模式（Singleton）用于创建全局唯一的信用卡服务类，或者工厂模式（Factory）用于创建不同类型的信用卡。 **6. 测试** 了解单元测试的重要性，使用JUnit编写测试用例，确保代码的正确性。 **7. GUI界面** 如果项目包含图形用户界面，那么会涉及Java Swing或JavaFX。学习如何创建窗口、添加组件、响应用户事件等，使用户能够直观地与系统交互。 这个信用卡管理系统项目是学习JavaSE的绝佳起点。通过实践，你将深化对面向对象编程的理解，熟悉Java的常用API，提升解决问题的能力，为后续的JavaWeb和JavaEE学习打下坚实基础。同时，这也是一个良好的项目经验，对于个人简历的充实和技能展示都非常有价值。

# wifi 基于flume+kafka+HBase+spark+ElasticSearch的用户轨迹查询大数据开发项目 项目名称：实时的用户轨迹查询项目 项目介绍：     利用企业建设的WIFI基站，实时采集用户的信息，可以基于这些信息做用户画像处理，网络安全监控，精准营销等； 项目架构： 主要是基于Flume+Kafka+Sparkstreaming +HBase+ES来实现实时的用户信息存储轨迹查询任务。 每个部分的数据运行结果以及集群的运行状况见结果文件ProjectResult！！！

本demo使用ukey型号是UKEY3000D，可自行淘宝购买。 使用vue的架子，可以获取ukey的唯一编码； 可以设置ukey的账号密码，自动获取账号密码。 可以设置加密密钥，使用加密密钥进行加解密。 UKEY3000D内置了国密SM2算法，可以生成密钥对，使用密钥对进行加解密，签名验签等。 UKEY3000D提供了接口交互，websocket两种形式进行交互。 以上功能已经调试过，可直接使用。

在这个“0基础深度学习项目3：基于pytorch实现天气识别”的教程中，我们将探索如何使用PyTorch这一强大的深度学习框架来构建一个模型，该模型能够根据图像内容判断天气状况。这个项目对于初学者来说是一个很好的实践机会，因为它涵盖了深度学习的基础概念，包括图像分类、卷积神经网络（CNN）以及训练和验证模型的基本步骤。 我们要理解数据集在深度学习中的重要性。数据集是模型训练的基础，它包含了一系列用于训练和测试模型的样本。在这个项目中，你可能需要一个包含不同天气条件下的图像的数据集。每个样本应有对应的标签，表明该图像显示的是晴天、阴天、雨天、雪天等。在实际操作中，你可能需要下载或创建这样的数据集，确保其均衡，即各种天气类型的样本数量相近，以避免模型过拟合某一类。 接下来，我们将使用Python和PyTorch库来预处理数据。这包括将图像转换为合适的尺寸，归一化像素值，以及将标签编码为模型可以理解的形式。预处理数据是提高模型性能的关键步骤，因为它帮助减少噪声并使模型更容易学习特征。 进入模型构建阶段，我们将利用PyTorch的nn.Module子类化创建自定义的CNN架构。CNN因其在图像处理任务上的优异性能而广泛使用。一个典型的CNN包括卷积层、池化层、激活函数（如ReLU）和全连接层。在设计模型时，你需要考虑网络的深度、宽度，以及是否使用批量归一化和dropout等正则化技术来防止过拟合。 接下来是模型的训练过程。我们将定义损失函数（如交叉熵损失）和优化器（如Adam或SGD），然后使用训练数据集迭代地调整模型参数。每一轮迭代包括前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。同时，我们还需要保留一部分数据进行验证，以监控模型在未见数据上的表现，避免过拟合。 在模型训练完成后，我们需要评估模型性能。这通常通过计算验证集上的准确率来完成。如果模型达到满意的性能，你可以进一步将其应用于新的天气图像上，预测天气情况。 项目可能会涉及模型的保存和加载，以便将来可以快速部署和使用。PyTorch提供了方便的方法来保存模型的权重和架构，这样即使模型训练后也可以随时恢复。 这个基于PyTorch的天气识别项目提供了一个很好的平台，让你了解深度学习从数据准备到模型训练的完整流程。通过实践，你可以掌握如何运用深度学习解决实际问题，并对PyTorch有更深入的理解。在完成这个项目后，你将具备基础的深度学习技能，为进一步探索更复杂的计算机视觉任务打下坚实基础。

内容 预告片 关于 加载屏幕通常并不简单，尤其是在虚幻引擎中。 这使得许多UE新手一开始很困惑。 由于用户小部件在关卡过渡时被销毁，并且关卡加载在主线程上运行，因此它将阻止任何其他游戏活动，直到完成为止。 这就是为什么您需要使用“级别流”来加载屏幕的原因，否则小部件蓝图将无法工作。 您必须手动控制要加载/卸载的对象，不能为每个关卡使用不同的游戏模式和播放器控制器，有时仍然会冻结。 就是说，您可能需要更改游戏逻辑以适应关卡流机制，并且要完成一个简单的事情还需要做大量的工作：添加加载屏幕。 要创建没有关卡流的自定义加载屏幕，您必须在Unreal C ++中进行。 但是，对于艺术家和设计师来说，这

软件工程毕业设计基于ssm框架+微信小程序的体育报名系统项目源码.zip 个人经导师指导并认可通过的高分设计项目，评审分98分。主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业。 项目介绍： 体育报名系统项目, 前端为微信小程序,后端接口为ssm框架实现,项目包含源码、数据库 毕业设计基于ssm框架+微信小程序的体育报名系统项目源码.zip 个人经导师指导并认可通过的高分设计项目，评审分98分。主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业。 项目主要功能： 这是一个基于SSM框架结合微信小程序的体育报名系统。系统分为三个用户角色：球员、队长及管理员。管理员在Web端操作，负责公告管理、球员及队长管理、球队与比赛信息维护、报名管理、赛事集锦更新、社区论坛以及系统管理。小程序端则服务于球员和队长的登录及相关功能，具体细节可在演示中查看。该项目技术栈包含Spring、SpringMVC、MyBatis，以及微信小程序开发。

在数据分析领域，关联规则挖掘是一种常用的技术，用于发现数据集中不同项之间的有趣关系。Apriori 算法是关联规则挖掘的经典算法之一，尤其在零售业中的商品购物篮分析中应用广泛。本项目深入探讨了如何利用 Apriori 算法来揭示消费者购买行为的模式。 我们要理解 Apriori 算法的基本原理。Apriori 算法基于“频繁集”概念，即如果一个项集经常出现在数据库中，那么它的所有子集也必须频繁。它通过两阶段过程进行：(1) 构建频繁项集，(2) 生成关联规则。在构建频繁项集时，算法自底向上地生成候选集，并通过数据库扫描验证其频繁性，避免无效的候选项生成。一旦得到频繁项集，算法便会生成满足最小支持度和置信度阈值的关联规则。 在这个项目中，我们首先需要准备数据。数据通常包含顾客的购物篮记录，每一行代表一个购物篮，列则为购买的商品。在预处理阶段，数据可能需要清洗、转换和编码，以适应算法的需求。例如，将商品名称转换为整数编码，便于计算机处理。 接下来，我们将使用编程语言（如Python）实现 Apriori 算法。Python 中有许多库支持关联规则挖掘，如 `mlxtend` 或 `apyori`。这些库提供了 Apriori 函数，只需传入交易数据和最小支持度与置信度参数即可执行算法。运行后，我们能得到频繁项集和关联规则列表。 运行结果通常包括每个规则的支持度和置信度。支持度表示规则覆盖的交易比例，而置信度是规则发生的概率。例如，如果规则 "买牛奶 -> 买面包" 的支持度是 0.3，置信度是 0.7，意味着在所有购物篮中有 30% 包含牛奶和面包，且一旦买了牛奶，70% 的情况下会买面包。 项目报告中，我们会详细解释每一步操作，包括数据处理、算法实现、结果解释等。报告应展示关键代码片段，以便读者理解实现过程。同时，会通过图表和案例来可视化结果，使非技术背景的人也能理解发现的购物模式。 关联规则挖掘的结果可指导商家进行商品推荐或制定营销策略。例如，发现“买尿布 -> 买啤酒”的规则后，商家可能会在尿布区附近放置啤酒，以刺激连带销售。此外，还可以通过调整最小支持度和置信度阈值，挖掘出不同强度的相关性，帮助决策者制定更精细的策略。 本项目通过 Apriori 算法对商品购物篮数据进行了深入分析，揭示了消费者购买行为的潜在规律。通过学习这个项目，读者不仅可以掌握关联规则挖掘的基本方法，还能了解到如何将这些发现应用于实际商业场景中。