项目启动教程：https://www.bilibili.com/video/BV11ktveuE2d 榆林特色旅游网站是一个基于Vue.js和SpringBoot框架开发的网站，致力于展示榆林市独特的旅游资源和风土人情。通过网站，游客可以了解榆林的历史文化、自然风光、特色美食等信息，轻松规划自己的旅行路线。同时，网站还提供在线预订服务，让游客能够便捷地预订景点门票、酒店住宿等服务。榆林特色旅游网站致力于为游客提供全方位、便利的旅游体验，是探索榆林之美的好去处。

在本项目中，我们关注的是一个名为"仿菜鸟裹裹快递收寄微信小程序源码"的前端开发资源。这个小程序源码是为构建一个类似菜鸟裹裹的快递服务微信小程序而设计的，它包含了用于展示商品、处理快递收寄功能的用户界面。以下是关于这个项目的一些关键知识点和相关信息： 1. **微信小程序**： 微信小程序是一种轻量级的应用开发平台，它允许开发者在微信生态系统内创建原生体验的应用，无需用户下载安装即可使用。小程序的特性包括快速加载、易于分享、离线缓存等，非常适合提供便捷的服务，如快递查询、预约等。 2. **前端静态模板源码**： 这个源码是前端部分，意味着它包含了展示给用户的所有视觉元素和交互逻辑，但不包含后端服务器或API接口。前端开发通常涉及HTML、CSS和JavaScript，本项目可能使用了现代前端框架如微信小程序框架（WXML和WXSS）来编写代码。 3. **页面结构**： 源码提供了六个主要页面： - 首页：展示小程序的主要功能和推荐信息，可能是快递服务的入口。 - 取件：用户可以在这里预约快递员上门取件，填写包裹信息。 - 寄件：用户填写寄件人和收件人信息，选择快递公司，进行快递下单操作。 - 驿站：可能展示附近的快递驿站位置，方便用户自送包裹。 - 我的：用户个人中心，包含订单管理、个人信息设置等功能。 - 地址列表：用户存储和管理收货和发货地址的地方。 4. **开发工具与技术**： 开发微信小程序通常使用微信开发者工具，它提供了代码编辑、预览、调试和发布等功能。源码可能使用了微信小程序的特定语法WXML（类似于HTML）和WXSS（类似于CSS）来定义视图结构和样式，以及JavaScript（或其小程序版本的JS）处理用户交互和业务逻辑。 5. **无后台和API接口**： 由于没有后台和API接口，这意味着此小程序不能直接连接到数据库进行数据交换，也不支持动态获取或更新信息。开发者可能需要自己搭建后端服务器或者对接已有的API服务，才能实现数据的实时同步和存储。 6. **部署与上线**： 要将这个小程序部署到微信平台并供用户使用，需要在微信开放平台上注册并提交审核。审核通过后，开发者可以通过微信开发者工具进行发布和更新。 7. **定制与扩展**： 对于有编程经验的开发者，这个源码可以作为基础进行二次开发和个性化定制，比如增加新的功能、优化用户体验、对接第三方物流API等。 这个“仿菜鸟裹裹快递收寄微信小程序源码”为想要构建类似快递服务小程序的开发者提供了一个起点，他们可以在此基础上进行开发、测试和改进，以满足特定业务需求。尽管源码本身不包含后端支持，但结合适当的后端技术和API接口，它可以成为一个完整的快递服务解决方案。

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该压缩包包含的是一个2024年全新版本的快递平台系统的小程序源码，集成了cps推广营销和流量主功能，并提供了前端界面。这个系统可能是一个为快递公司或者物流服务提供商设计的，旨在提高业务处理效率，同时通过CPS（Cost Per Sale）推广模式来增加收益。 让我们来理解一下"CPS推广营销"。CPS是一种网络营销模式，全称为“Cost Per Sale”，即按销售付费。在这种模式下，广告主只在用户通过推广链接实际产生购买行为时，才向推广者支付费用。这种模式对于电商平台或服务提供商来说，能够有效控制营销成本，同时激励推广者更积极地推动销售。 "流量主"则通常指的是在平台上通过吸引并管理流量来赚取收入的个人或团队。在这个快递平台系统中，流量主可能是那些能够引入用户、帮助增加平台流量的合作伙伴，他们可以通过引导用户使用平台的服务来获得收入。 压缩包中的文件提供了相关的开发和使用指南： 1. "微信支付对接教程.docx"：这是一个文档，详细说明了如何将系统与微信支付进行集成。微信支付是中国最常用的移动支付方式之一，对于提供线上服务的平台至关重要，它允许用户方便快捷地完成交易。 2. "后台-地址不识别操作.docx"：这份文档可能讲解了在后台管理系统中处理无法自动识别的地址问题的方法，这对于快递行业尤为重要，因为准确的配送地址是保证服务质量和效率的关键。 3. "刀客源码网.html"：这可能是一个源码分享或交易平台的网页链接，可能与获取或发布源码有关。 4. "免责声明.txt"：这是法律文件，通常包含了使用该软件可能面临的风险和责任划分，用户在使用前应仔细阅读。 5. "README.txt"：这是开发者的说明文件，通常会包含项目简介、安装步骤、使用注意事项等关键信息。 6. "后端源码安装教程.txt"：提供了后端源码的安装指南，帮助开发者或管理员在服务器上部署和运行系统。 7. "数据库文件"：这部分包含了系统运行所需的数据，可能包括用户信息、订单记录、物流状态等。 8. "源码后台THINKPHP"：ThinkPHP是一个流行的PHP框架，这里可能是系统的后端源代码，用于处理业务逻辑和数据库交互。 9. "修改版版前端"：这是经过修改的前端源码，可能包含了定制的用户界面和交互设计。 10. "海报LOGO"：这些可能是用于推广或标识平台的图形文件，可能包含品牌标志和宣传海报。 这个压缩包提供的是一套完整的快递平台小程序系统，包括前后端源码、支付集成教程、管理指南以及法律声明，对于想要搭建或改进类似服务的开发者或企业来说，是一个宝贵的资源。在使用之前，需要仔细阅读相关文档，遵循安装步骤，并确保符合所有法律要求。同时，对CPS推广和流量主的运营策略的理解也是成功运营此系统的关键。

【0积分下载】【Unity源码】CCG Kit 策略卡牌游戏开发框架 卡牌游戏以其策略性、多样性及可重复性而深受玩家喜爱。开发一款成功的卡牌游戏（CCG，Card Collectible Game）需要大量的工作，从卡牌设计到复杂的游戏机制。CCG Kit 是一个专门为 Unity 开发者设计的卡牌游戏开发套件，它提供了一套完整的工具和资源，帮助开发者加速开发过程。 什么是 CCG Kit？ CCG Kit 是一个集成了卡牌游戏开发所需功能的 Unity 插件，旨在简化游戏设计、卡牌管理、动画制作和用户界面(UI)开发。它包括卡牌模型、动画、音效、AI 系统等组件，以及易于使用的脚本和 UI 控件。 为什么选择 CCG Kit？ 全面的工具集：提供卡牌游戏开发所需的全部工具和资源。 快速原型制作：允许快速搭建游戏原型，进行概念验证。 高度自定义：支持自定义卡牌属性、效果和动画。 易于集成：与 Unity 引擎无缝集成，容易上手。 CCG Kit 的主要特点 1. 卡牌模型和动画 提供预制的卡牌模型和动画，以及创建自定义卡牌的工具。 2. 卡牌数据管理 强大的卡牌数据管理系统，

手机版： 1、手机版介绍页优化套餐选择功可以 2、新添加卖家在移动端进行商品发布/编辑的板块 3、优化商品列表展现页面 4、商品介绍页改为直接调出商品详情 电脑端： 5、美化会员注册页面 6、强化会员安全体系内核 7、优化商家店铺首页（新添加交易明细等板块） 8、商家店铺添加使用户评价展现功可以 9、修复商品收藏功可以 10、买家退款理由改成编辑框模式，能上传图片等信息 11、更多细节优化完善

数据文件给出了1月1日至5月31日每天某风电场风电机组的监测数据，包括风速、风向和机组的输出功率。 要求采用BP网络和改进BP网络对机组输出功率进行预测，预测时间范围为5月1日至5月31日。 1. 根据 风速与风向，预测机组的输出功率。1到4月份为训练样本，预测时间范围为5月1日至5月31日。 采用 均方根误差，平均相对误差、离差与相关系数等指标，分析比较预测性能。 2. 分别采用 自适应线性网络与BP神经网络进行预测，在相同的训练精度下，从网络结构、预测精度、训练时间、训练次数等比较两者性能。 3. 比较 在数据进行预处理（归一化）及不进行预处理情况下，BP网络训练的效果。 【风电功率预测】基于MATLAB的BP神经网络技术在风能领域的应用，是利用神经网络模型预测风电机组输出功率的重要方法。此项目涉及到的主要知识点包括： 1. **BP神经网络**：反向传播（Backpropagation, BP）神经网络是一种多层前馈网络，通过梯度下降法调整权重来最小化预测输出与实际输出之间的误差。在这个任务中，BP网络被用来根据风速和风向数据预测风电功率。 2. **数据预处理**：在训练神经网络前，通常需要对数据进行预处理，如归一化，使得数据在同一尺度上，提高训练效率和预测准确性。在案例中，`mapminmax`函数用于将输入和输出数据进行归一化。 3. **训练与测试数据集划分**：1月1日至4月30日的数据作为训练集，用于构建和训练模型；5月1日至5月31日的数据作为测试集，评估模型的预测性能。 4. **模型评估指标**：为了评估预测模型的性能，使用了以下几种指标： - **均方根误差（RMSE）**：衡量预测值与真实值之间平均差异的平方根，数值越小表示预测精度越高。 - **平均相对误差（MRE）**：比较预测值与真实值的比例，用于衡量预测误差相对于真实值的平均大小。 - **平均离差（MD）**：计算预测值与真实值的绝对差值的平均值。 - **相关系数**：衡量预测值与真实值之间的线性相关程度，取值范围在-1到1之间，1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示无关联。 5. **自适应线性网络（Adaptive Linear Network, Adaline）**：与BP网络相比，Adaline网络是一种简单的线性神经网络，仅包含一个隐藏层且没有激活函数。在本案例中，Adaline和BP网络进行了比较，考察了在网络结构、预测精度、训练时间和训练次数等方面的性能差异。 6. **训练参数设置**：在MATLAB中，通过设置`net.trainParam.epochs`确定最大训练循环次数，`net.trainParam.goal`定义期望的目标误差，这些参数影响模型的训练过程和收敛速度。 7. **预测过程**：训练完成后，使用训练好的网络对测试集数据进行预测，并通过`sim(net,inputn_test)`得到预测结果。预测结果的准确性通过与实际输出的比较进行分析。 8. **误差分析**：通过计算RMSE、MRE、MD和相关系数，对模型的预测误差进行量化分析，以评估模型的预测性能。 9. **代码实现**：MATLAB提供了丰富的工具箱，如神经网络工具箱，用于创建、训练和评估神经网络模型。在代码中，`newlin`函数用于创建线性网络，`newff`函数用于创建多层前馈网络（BP网络），`train`函数执行网络训练，`sim`函数进行网络预测。 10. **未归一化的数据处理**：在问题1-2中，使用了未经过归一化的数据训练BP网络，这可能会导致训练过程中的梯度消失或梯度爆炸问题，影响模型的收敛性和预测精度。 通过这个风电功率预测项目，可以深入理解神经网络在实际问题中的应用，以及如何通过MATLAB进行建模、训练和性能评估。同时，它也强调了数据预处理的重要性以及不同神经网络架构的选择和比较。

《C# WinForm在线考试系统源码解析》 在当今信息技术高速发展的时代，教育领域也逐渐引入了在线考试系统，以提升教学效率和学生的学习体验。C#作为.NET框架下的主流编程语言，常用于开发桌面应用程序，其中包括了Windows Forms（WinForm）这种用户界面设计工具。本篇文章将深入探讨一个基于C# WinForm的在线考试系统源码，旨在帮助开发者理解其设计原理和实现机制。 "C#"是微软推出的面向对象的编程语言，它与.NET框架紧密结合，提供了丰富的类库和工具支持，尤其适合开发桌面应用和Web服务。WinForm则是C#中的一个组件，用于构建传统的Windows桌面应用程序，提供了一套完整的控件集和事件处理机制，使得界面设计和交互变得简单易行。 在线考试系统的核心功能包括试题管理、考试安排、考生登录、在线答题、自动评分等。在"C#基于WinForm的在线考试系统源码.zip"中，我们可以看到以下几个主要模块： 1. **试题管理**：源码可能包含了试题数据库的设计，如SQL Server或SQLite，用于存储题目、选项、答案以及难度等信息。同时，系统应有试题的添加、删除、修改、查询等功能，方便管理员进行试题维护。 2. **用户管理**：考生需要注册并登录才能参加考试，源码可能包含了用户验证和权限控制的逻辑。C#的内置身份验证机制，如Forms Authentication，可以用于实现这一功能。 3. **考试安排**：管理员可以设定考试的时间、时长、参与考生等信息，这部分可能涉及到时间管理及通知机制。 4. **在线答题**：考生登录后，源码会通过WinForm界面展示题目，考生选择答案后提交。C#的控件如ListBox、RadioButton、CheckBox等可用于呈现选项，Button控件用于提交答案。 5. **自动评分**：提交答案后，系统根据预设的答案进行自动评分。这需要在代码中实现比较和计分的逻辑。 6. **结果展示**：考试结束后，系统会显示考生的成绩，并可能提供试题分析，帮助考生了解错误原因。 7. **界面设计**：WinForm提供了丰富的UI设计元素，如Label、TextBox、DataGridView等，开发者可以通过拖放方式快速构建界面。 在分析源码时，我们需要关注以下几个关键点： - 数据库设计：查看数据模型，理解字段含义。 - 控件交互：研究窗体事件，如Click、TextChanged等，理解用户操作如何触发程序逻辑。 - 数据访问：查找ADO.NET或Entity Framework相关的代码，了解如何与数据库进行通信。 - 网络通信：如果系统包含服务器端部分，还需要关注HTTP请求和响应的处理。 C# WinForm在线考试系统的源码是一份宝贵的教育资源，它涵盖了软件工程中的多个重要概念，如数据库设计、用户认证、界面设计、事件驱动编程等，对于学习C#和软件开发有着极高的参考价值。通过深入学习和理解这份源码，开发者不仅能提升C#编程技能，还能掌握构建实际项目的能力。

双目测距算法实现源码，基于C++和OpenCV实现，处理流程如下： 1.读取相机内参 2.计算立体校正参数 3.计算映射矩阵 4.设置SGBM立体匹配算法参数 5.获取双目相机左右摄像头实时视频数据，并分别保存为左侧、右侧图像 6.对获取的相机图像进行立体校正 7.灰度化 8.基于SGBM算法计算视差图 9.视差图转换为深度图