【项目功能】 1、管理员端： 个人中心：包含修改密码、个人信息管理功能 管理员管理：二级菜单管理员信息管理功能 病房信息管理：病房信息管理、病房预约管理 病例信息管理：二级菜单病例信息管理 基础数据管理：病房类型管理、公告类型管理、科室管理、时间类型管理、职位管理 论坛信息管理：二级菜单论坛信息管理 公告信息管理：二级菜单公告信息管理 医生管理：医生管理、医生预约管理 用户管理：二级菜单用户管理 2、医生： 个人中心：包含修改密码、个人信息管理功能 论坛信息管理：二级菜单论坛信息管理 公告信息管理：二级菜单公告信息管理 急诊预约管理：二级菜单急诊预约管理 病例信息管理：二级菜单病例信息管理 3、用户管理： 个人中心：包含修改密码、个人信息管理功能 病房信息管理：病房信息管理、病房预约管理 病例信息管理：二级菜单病例信息管理 论坛信息管理：二级菜单论坛信息管理 公告信息管理：二级菜单公告信息管理 医生管理：医生管理、医生预约管理 用户健康码管理：二级菜单用户健康码管理

AutoScroll.js 是一款 jQuery 页面自动滚动插件，当鼠标移动到浏览器可视区域上端或下端时，页面就能自动滚动。它还可以设置鼠标移动到离可视区域多少范围开始自动，以及滚动间隔、滚动速度、加速度等等。 查看演示 标签：AutoScroll

图书管理系统图书借阅系统(源码+数据库+毕业论文+答辩ppt)，java开发ssm框架javaweb javaee项目，可做计算机毕业设计或课程设计 本系统包含了2个用户：管理员和用户 用户可以实现浏览公告信息、浏览图书以及借阅归还、发布论坛、发布留言反馈、个人中心管理、图书借阅管理、图书归还管理、罚金缴纳管理、我的收藏管理等功能。 管理员实现公告信息管理、用户管理、图书分类管理、图书信息管理、图书借阅管理、图书归还管理、罚金缴纳管理、图书入库管理、图书出库管理、每日盘点管理、留言板管理、论坛管理等功能。  【环境需要】 1.运行环境：最好是java jdk 1.8，我们在这个平台上运行的。其他版本理论上也可以。 2.IDE环境：IDEA，Eclipse,Myeclipse 3.是否Maven项目: 是 4.数据库：MySql 5.7/8.0等版本均可；

《植物大战僵尸Java版》是一款基于Java Swing技术开发的桌面游戏，它完美地复刻了经典游戏《植物大战僵尸》的玩法。Swing是Java的一个图形用户界面(GUI)工具包，用于创建美观、功能丰富的应用程序，包括游戏。下面将详细探讨这个项目中的核心知识点。 Java语言作为该项目的基础，其面向对象的特性使得游戏逻辑的组织和模块化变得容易。类的设计、继承和多态性都在游戏中扮演关键角色。例如，不同的植物和僵尸可以被设计为不同的类，每个类都有自己的属性（如生命值、攻击力）和方法（如攻击、移动）。 Swing组件的使用是游戏界面构建的核心。开发者可能使用JFrame作为主窗口，JPanel来承载游戏区域，以及JButton实现玩家交互，如种植植物、使用道具等。利用Graphics2D类进行绘制，实现游戏场景和角色的动态显示。此外，事件监听机制（如ActionListener）让玩家的点击事件能够触发相应的游戏行为。 再者，游戏逻辑的实现离不开状态管理和数据结构。例如，游戏可能通过ArrayList或LinkedList存储和管理游戏对象，如植物、僵尸和子弹。同时，使用栈或队列来处理僵尸的出现顺序。状态机模式可以用来处理游戏的不同阶段，如等待玩家操作、僵尸行动、游戏结束等。 此外，图像资源的加载和显示也是重要的一环。Java的ImageIcon类可以用于加载和显示游戏中的图片素材。开发者需要确保正确地读取并解码图片，然后在合适的位置和时间将其绘制到屏幕上。 动画效果的实现则涉及到定时器（Timer）的运用。定时器可以控制游戏的帧率，使角色、植物和僵尸按设定的速度移动，同时更新游戏状态，提供流畅的游戏体验。 在游戏逻辑层面，AI的设计是僵尸行为的关键。简单的AI可以通过规则（如随机选择行动方向）实现，而复杂一点的AI可能需要用到状态决策树或者更高级的算法。考虑到这是基于Java Swing的项目，AI可能会相对简单，但仍需保证游戏挑战性。 项目的可执行jar包意味着所有依赖和资源都被打包在一起，方便用户直接运行。这通常通过使用Java的jar命令完成，保证了游戏的便携性。 《植物大战僵尸Java版》是一个综合性的Java编程实践项目，涵盖了GUI设计、事件处理、数据结构、对象建模、图像处理、动画制作和简单的AI设计等多个方面，对于学习和提升Java编程技能极具价值。无论是初学者还是有经验的开发者，都能从中获得宝贵的经验。

汽水音乐人计划是一项旨在通过音乐创作和相关活动实现收益的项目。该项目的内容核心在于提供一系列玩法教程，帮助参与者理解如何利用特定的方法和策略来增加音乐项目的影响力和收益。教程中提到的“矩阵批量可放大”概念，暗示了项目中可能包含一种系统化的流程，允许用户在音乐创作和分销等环节实现效率提升和收益增长。 在这个项目中，用户可能会通过创作音乐作品、参与音乐推广、组织线上线下活动、与音乐平台合作等多元化的途径来扩大影响力。项目提供的教程可能涵盖了音乐作品的创作技巧、社交媒体营销、版权知识、音乐作品的数字化管理和分发、以及如何利用网络平台和社群进行音乐推广等内容。 教程内容可能会包含一些关键步骤或技巧，比如如何在各大音乐平台上传作品，如何设计吸引人的封面和音乐视频，以及如何通过多渠道宣传来增加听众和粉丝。此外，教程可能会指导如何组织和管理音乐制作项目，确保参与者在团队合作中发挥各自的优势。 教程还会强调“矩阵批量”的概念，这表明项目中存在着一种能够批量处理任务的模式，让音乐人能够更高效地管理音乐项目，例如，通过批量上传音乐作品、批量管理社交媒体账户、批量进行推广活动等方式来节省时间和资源。这种模式对于希望在有限时间内取得较大收益的音乐人尤其重要。 汽水音乐人计划项目的核心目标是帮助音乐创作者学习如何在当今的音乐产业中站稳脚跟，如何通过有效的运营策略来提高作品的可见度和收益。教程则为参与者提供了一条清晰的路径，让他们能够系统化地学习和实践，从而实现从音乐创作到商业收益的转化。

【内容概要】: 本资源包含SAM2（Segment Anything Model 2）图像分割项目的完整跑通版本，压缩包命名为`segment-anything-2.zip`。该项目利用先进的深度学习技术实现高效、精确的图像实例分割。压缩包内含预训练模型权重、配置文件、示例图像、数据处理脚本及详细的README文档，指导用户如何快速部署和运行模型，实现对任意图像的像素级分割。 【适用人群】: 适合计算机视觉领域的研究者、开发者及对图像分割技术感兴趣的技术人员。对于希望将最新图像分割技术应用于实际项目或研究工作的专业人士尤为适用。 【使用场景】: 广泛应用于物体识别、图像分析、医学影像处理、自动驾驶等领域。无论是科研实验、产品原型开发还是实际应用部署，SAM2都能提供强大、灵活的分割解决方案。 【目标】: 旨在为用户提供一套开箱即用的图像分割工具，帮助快速实现从图像到分割掩膜的转换，提升图像分析精度和效率。通过本资源，用户可以轻松掌握SAM2的核心技术和应用方法，加速项目研发进程。

内容简介：本文档提供了一个基于 MATLAB 实现 VBMC(Variational Bayesian Monte Carlo) 进行近似贝叶斯推理的应用实例，详细解析了从搭建代理模型到进行参数估算全过程，特别是它在处理有噪音的数据集时的优点得以展示。介绍了VBMC的概念以及为什么说这种方法非常适合成本高昂的问题，并通过模拟数据来演示整个VBMC实施流程，涵盖数据制造与预备阶段，利用高斯进程模型构造代理预测机制，变分后验匹配及其性能度量。同时给出了完整的MATLAB源代码供实际应用。此外，在结果评估环节，通过对试验样本的预测描绘并分析了拟合曲线，提供了置信水平内的预估值范围。 适用人群：熟悉MATLAB且有一定概率论知识的研究人员或高级开发者。 使用场景及目标：①用代理建模和贝叶斯方法替代昂贵的目标模型计算；②理解和实践近似贝叶斯推断中的代理模型和变分技术，提高复杂问题的求解效率。 注意事项：由于示例涉及数学建模与统计概念，推荐具有一定相关背景的专业人士阅读和研究。

Pascal VOC 2012数据集是计算机视觉领域内一个著名且广泛使用的数据集，它主要被设计用来解决图像理解和计算机视觉中的识别问题。这个数据集包括了20类不同的物体类别，并为每张图片提供了相应的边界框（用于目标检测任务）、分割掩码（用于图像分割任务）以及图像级别标签（用于图像分类任务）。 U-Net模型是一种用于图像分割的卷积神经网络，它特别适合于医学图像分割和其他像素级的预测任务。U-Net的网络结构是对称的，它的设计借鉴了编码器-解码器的概念，通过一系列的卷积层、激活函数和池化层来提取图像的特征，并使用上采样和跳跃连接来重建图像的每个像素位置。U-Net的关键特点在于它的跳跃连接（skip connections），这些连接能够将编码器部分的特征图与解码器对应的层直接相连，从而帮助网络更好地恢复图像细节，这对于分割任务至关重要。 在使用Pascal VOC 2012数据集进行U-Net模型训练时，研究者和开发者通常会关注如何提高模型的准确性，减少过拟合，以及如何提高模型处理数据的速度。此外，数据增强、网络架构的调整、损失函数的选择和优化算法等都是提高分割性能的重要因素。 由于Pascal VOC 2012数据集已经预设了标准的训练集和测试集划分，研究人员可以直接使用这些数据集来训练和测试他们的U-Net模型。数据集中的图像涵盖了各种场景，包括动物、交通工具、室内场景等，这使得训练得到的模型能够具有较好的泛化能力。 除了用于学术研究，Pascal VOC 2012数据集还被广泛应用于商业产品开发中，比如自动驾驶汽车的视觉系统，智能安防监控的异常行为检测，以及在医疗领域内对于CT和MRI扫描图像的分割等。 为了更好地使用这个数据集，开发者通常需要对图像数据进行预处理，比如归一化、裁剪和数据增强等，以改善模型训练的效果。同时，因为U-Net模型在医学图像处理中尤其受到青睐，所以它的一些改进版也被广泛研究，比如U-Net++和U-Net3+，这些模型在保持U-Net原有优势的基础上，进一步提升了对细节特征的捕捉能力。 Pascal VOC 2012数据集与U-Net模型结合，为图像处理任务提供了强有力的工具。开发者可以通过这种结合来解决复杂的图像理解问题，同时也能够在此过程中积累对深度学习模型及其在实际问题中应用的经验。

DRAWIO的改造 修改不显示弹出框： App.js 3230 App.prototype.showSplash 2.修改默认的语言为zh js/diagramly/Init.js:86 3.修改右上角多语言属性 js/diagramly/Menus.js:905 4.顶部编辑栏的修改 js/mxgraph/Menus.js:34 5.文件菜单的子菜单 js/mxgraph/Menus.js:486 js/diagramly/Menus.js:3276 js/diagramly/Menus.js:2631 6.系统初始化添加$BWK变量保存 js/diagramly/EditorUi.js:9091 7.去掉底部的sheet页 js/diagramly/Pages.js:1154 8.删除未保存的提示 js/diagramly/DrawioFile.js:1413 9.修改新建文件的后缀

C++基于QT实现联机五子棋附代码和文件（四川大学实训项目） 可以实现局域网联机对战，人机对战，切换壁纸，保存对局记录，文字聊天等操作。（代码版本）