内容包括详细设计文档word版,附带开题报告和相关PPT等文档,供大家参考学习。摘要:传统的汽车租赁信息管理都是由人工进行管理与统计的。这样的老办法不仅仅是处理的慢,资料查起来也费时费力,很易造成工作量大、损耗多、时效性差等弊端。随着计算机与互联网的出现,其发展的速度又是非常的快,其组合开展的网络管理系统的出现也是越来越完善,为了让汽车租赁信息管理进入信息化、现代化,开发一个适合当前的关于网络管理汽车租赁信息的系统是非常有必要的,它能更好的实现汽车租赁信息管理的自动化、规范化和程序化,它能更好的把用户租赁汽车和管理汽车租赁信息集合在一起,这样有利于管理和租赁,该系统能够高速、快捷、智能化的管理全过程,提高信息处理的速度和准确性,进而提高汽车租赁行业的整体管理水平。 本次开发的车租赁系统在国内外现有汽车租赁系统上做了大量的借鉴,以此为基础结合汽车租赁的现状,从实际需求进行,采用JSP开发技术和Java开发语言Mysql数据库,在本系统中开发和设计了两个角色,一个是维护者,另一个是用户。租车等租车系统接口清晰、管理方便、操作简单、功能完善等优点,使其有更高的价值。
政务大数据共享交换平台web,css font icon images js index.html 网页 大数据平台 大屏展示 实时监控 政务服务
2023-05-04 10:06:41 980KB 网页 大数据平台 大屏展示
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bikeshare,pytorch实现机器学习项目实战—单车预测器——共享单车数据。*************
2023-04-29 16:07:02 4.63MB 数据集 共享单车数据
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matlab分时代码BikeShare预测 使用自行车共享数据预测将预订的自行车数量 CMSC 678-机器学习-2016年秋季-最终项目 学生姓名: Phanindra Kumar Kannaji(pkanna1) Venkata Rami Reddy Bujunuru(bo26494) 项目文件包括以下部分: 数据:自行车每年共享数据和天气数据单个文件,并最终生成带有完整组合数据的.mat文件。 bike_ .csv 天气_ .csv bikeShareData.mat-整个数据 images:不同图的输出,其文件名指示所使用的算法,并在运行时设置参数。 matlab:matlab代码,由我们编写的代码和少量自动生成的代码组成。 幻灯片:我们的演示幻灯片和最终论文。 自述文件和自述文件:* this Matlab代码: dataExtract.m:一种功能,用于从自行车共享数据和天气数据中提取数据,并根据时间以小时为基础将它们组合在一起。 dataCombine.m:这是要合并来自多年的数据,并进行预处理和后处理步骤以对数据进行分类和组织,然后再将其提供
2023-04-27 10:11:37 84.64MB 系统开源
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飞秋类是于飞鸽和QQ的结合体,集合内网图形化聊天和共享于一身,方便好用
2023-04-22 22:34:00 1.63MB 聊天 飞秋 内网 网络
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2023-04-21 22:58:26 19.37MB 无人化 付费自习室
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没事时写着玩玩的程序。 使用UDP来发送控制消息,操作网络上的鼠标。 包括一个客户端程序(控制方)和一个服务端程序(受控方)。 两个均是基于VC的对话框程序。
2023-04-21 11:49:12 17KB 局域网 鼠标共享 UDP 源代码
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FFFTP 软件,很小的FTP软件, 很是好用。
2023-04-20 09:41:54 352KB FFFTP
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本系统主要从现代社会电脑化观念出发,通过对现有资料的分析、研究和整理,确定了在基于现存的WEB2.0模式下开发图片共享系统的可行性、紧迫性和必要性。在现阶段,国内基于WEB2.0的图片共享系统才刚起步,该市场还有很大的介入空间。其中,在国外,已经有了很成熟的图片共享平台。在WEB2.0时代,信息由以前的服务器发布变成了用户发布。也就是从以前的通过服务器搜集资源并且发布变成了通过用户提供资源,服务器进行整理,分类,发布的模式。而且这种模式对于一个网站的用户吸引度也远远高于传统模式。 本论文旨在详细说明如何在基于PHP以及Ajax框架的环境下,使用MVC的开发模式,完成一个具有完整功能的图片上传以及图片管理系统,并能够实现方便的添加,删除图片以及分类,后台主要实现对用户以及用户的图片进行管理;能实现相关个人的设置更改。并且系统中对于图片上传需要有比较直观的进度显示,图片的呈现使用比较友善的显示效果。
2023-04-19 14:04:00 6.05MB 毕业设计 课程设计 源码 PHP
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用深度强化学习的方法实现频谱共享。频谱资源是一种有限资源。在自适应的实现频谱共享方面,DRL与频谱共享结合是一个十分有潜力的方向。
2023-04-19 09:21:27 942KB spectrumsharing 共享 深度强化学习 DRL
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