以某重型机械企业设备管理信息化需求为背景,应用复合建模技术研发设备管理信息系统。在详细调研和分析的基础上,对原有业务流程进行了再造;应用复合建模技术进行了系统建模;并采用分层设计和可视化编程技术进行了系统的程序设计,分析了系统测试及应用效果。对同类企业设备管理信息化具有一定借鉴意义。

作为全球挖掘机行业的领导品牌之一，三一重机在创新管理上也在逐渐成为业界的标杠。在困扰这个大型机械设备行业的物流领域，三一重机更是化“重”为“轻”，以“柔”克刚，通过与博科资讯的物流软件通力合作，轻松解决了大型机械领域物流管理的老大难问题。

三明重机选择了金蝶软件的K/3 ERP系统作为信息化建设平台，将财务管理系统和已经应用的物流管理部分全面接口，实现了物流数据和财务管理的一体化。财务部分完成了总帐系统、应收系统、应付系统、现金管理系统、固定资产管理系统、财务分析系统、现金流量表以及与物流结合的存货核算系统，从而实现整个企业设计、生产、管理、经营的数字化管理，最终建成企业电子商务平台。

基于大数据技术构建的地铁客流智能分析系统——高效管理与决策支持平台,项目21：基于大数据技术的地铁客流量分析系统 简介: 本项目旨在利用Hadoop和Spark大数据技术，对海量地铁客流量数据进行高效管理和深入分析。 通过构建数据仓库，实现用户登录注册功能，并提供地铁站点数量、站点人数、闸机总客流量等实时查询服务。 项目将进行站点乘客数量漏斗分析，以识别客流流失环节；同时，分析不同站点及线路的流量峰值和占比，为地铁运营提供决策支持。 最终，通过可视化技术展示统计分析结果，为管理者提供直观、易懂的数据展现形式，助力提升地铁运营效率和服务质量。 hadoop+spark+mysql+mybatis+springboot+vue+echarts+hmtl+css ,基于所给信息，提取的核心关键词为： 大数据技术; 地铁客流量分析; Hadoop; Spark; 数据仓库; 实时查询服务; 站点乘客数量漏斗分析; 流量峰值分析; 决策支持; 可视化技术。 关键词以分号分隔为：大数据技术; 地铁客流量分析; Hadoop; Spark; 数据仓库; 实时查询服务; 站点乘客数量漏斗分析;

图书管理系统测试报告详细阐述了针对基于J2EE技术构建的图书管理系统的软件测试过程和结果。测试内容涵盖压力测试和黑盒测试，特别是登录和注册功能的验证，以便发现软件中的缺陷并为开发人员提供改进软件的依据，确保最终提供给用户一个具有高可靠性和性能的软件产品。 测试报告的编写旨在对图书管理系统的性能和功能进行详尽的评估，其主要读者群体包括项目管理者、软件工程师、系统维护工程师、测试工程师和客户代表等。测试过程中采用了LoadRunner工具，该工具通过一系列步骤如测试计划制定、测试脚本开发、测试场景创建、性能指标监视以及场景测试运行来实施压力测试。 图书管理系统基于Java语言开发，并使用了Eclipse集成开发环境。前台界面采用了JavaServer Faces技术，而后台数据库则使用了MySQL。该系统支持对书籍、读者、借阅、归还和查询等信息进行管理，满足了不同用户，尤其是普通用户和管理员的操作需求。 报告还详细介绍了测试过程中所采用的一些关键术语和缩略词，例如响应时间、吞吐率、点击率以及等价划分测试等概念，这些都对于理解测试报告至关重要。 测试概要中详细描述了测试用例的设计。黑盒测试包括边界值法和等价划分法。边界值法通过分析输入数据的边界情况来设计测试用例，例如测试用户名和密码长度、字符类型等。等价划分法则将输入数据分为有效和无效等价类，以此来设计测试用例。这些测试用例的目的是确保用户注册和登录功能的正确性和健壮性。 测试用例设计还包括了压力测试部分，描述了不同测试场景下，模拟多用户登录和退出操作的测试环境配置和预期结果。测试环境涉及了具体的硬件配置和软件配置，包括数据库服务器、应用服务器的详细参数和网络配置等信息。 这份图书管理系统测试报告是一份综合性的软件测试文档，为软件的性能优化和功能完善提供了坚实的数据支撑。它强调了通过详尽的测试流程，可以确保软件质量，并帮助开发团队对软件产品进行必要的调整。此外，报告还为各利益相关者提供了必要的信息，以评估软件产品的性能指标和功能完整性。

计算机机房是现代信息处理和存储的重要场所，其环境管理和规范操作对于保障计算机系统的稳定运行和数据安全至关重要。为确保机房环境安全、设备高效运转以及信息系统的可靠运行，相关单位或企业需制定一系列机房管理规定，以下是详细的知识点内容。 机房出入管理规定明确了进入机房的人员资格，强调未经授权的人员禁止入内，维护了机房的安全秩序。规定对系统管理人员、机房值班人员、保安人员、外来访问者等实行差别化管理。同时，对于外单位人员的进入和设备的携带进入，提出了必须经过批准、登记和专业技术人员陪同的要求，严格限制了非授权人员接触机房内部环境和设备。 机房日常维护规定强调了机房内设备的日常保养和清洁工作，指定了专门人员负责，并对使用人员提出了保持机房清洁、安静和整洁的要求。此部分还包括了计算机设备维修、系统管理人员的职责和权限，以及三不动、三不离、三不准原则的提出，这些都是为了保证机房环境的安全和系统运行的稳定性。 门禁卡管理规定针对机房安全的另一重要方面——门禁系统的使用和管理，强调了门禁卡的发放、使用权限、保管以及退卡注销等必须规范操作，以防止机房安全风险。 机房用电管理规定对机房内的电力供应进行了严格规范，要求UPS只供核心设备使用，不得超负荷运转，并规定了用电设备安装和施工的严格条件，以及用电安全的措施，避免因用电不当导致的火灾、设备损坏等严重后果。 机房施工管理规定对机房内的施工行为提出了明确要求，包括施工单位的指定管理、施工人员的行为规范、施工前的准备和现场管理等。确保施工过程不对机房设施和设备造成损害，同时保证施工质量和效率。 计算机机房管理规定旨在通过一系列严格细致的管理措施，维护机房的物理安全和信息系统的安全运行，确保机房内的设备和数据不受到人为和环境因素的破坏，保障信息系统的稳定性和可靠性。

本文主要探讨的是人力资源管理专业大学生如何进行职业生涯规划。职业生涯规划对于每一位大学生，尤其是人力资源管理专业的学生来说，至关重要，因为它可以帮助他们明确个人目标，规划未来发展路径，避免在职业道路上迷失方向。 引言部分引用了北京大学就业指导中心主任李国忠的话，强调了规划生活的重要性。在大学期间，特别是在大二阶段，学生们可能会面临迷茫和困惑，这时就需要进行自我反思和职业规划。在这个充满竞争和变革的时代，传统的“铁饭碗”观念已经不再适用，因此，提前规划职业生涯，明确“我是谁”和“我要到哪里去”，成为了个人发展的重要课题。 自我盘点是职业生涯规划的关键步骤。作者列举了自己的兴趣爱好、优势和劣势，以及职业兴趣和职业能力。例如，作者喜欢阅读、写作、人际交往，拥有良好的学习成绩和人际处理能力，但同时也存在惰性和冲动等缺点。通过霍兰德职业兴趣量表，作者发现自己在社会型和艺术型方面得分较高，表明其倾向于与人交往和创新工作。在职业能力方面，作者的语言表达能力强，但数学分析能力相对较弱，这为个人职业发展提供了方向。 此外，作者还强调了职业价值观，特别是重视人际关系、社会交往和成就感。这意味着在选择职业时，会倾向于那些能够提供良好团队氛围、社交机会和实现个人成就的工作环境。 结合以上分析，人力资源管理专业的大学生在规划职业生涯时，应考虑以下几点： 1. 明确个人兴趣和优势：发掘自己的兴趣爱好，了解自己在人际交往和创新能力方面的优势，将这些因素融入到职业选择中。 2. 改进自我：针对自身的劣势，如惰性和冲动，制定改善计划，如培养制定计划的习惯，提升耐心和细致度。 3. 能力提升：针对职业能力倾向，强化优势（如语言能力），同时弥补弱势（如数学分析能力）。 4. 职业定位：根据职业兴趣类型，寻找与社会型和艺术型相匹配的职业，如人力资源开发、培训或招聘等岗位。 5. 价值观导向：在求职过程中，优先考虑那些重视人际关系、社会交往和提供成就感的公司和职位。 通过系统的职业生涯规划，人力资源管理专业的大学生可以更好地理解自我，有针对性地提升个人能力，为未来的事业发展奠定坚实基础。同时，职业生涯规划也鼓励大学生在大学期间就开始探索和实践，以便尽早找到符合自己兴趣和价值观的职业道路。

利用32位RISC单片机HD64F2168丰富的I2C总线资源，配合外围的多种传感器对ATCA单板健康状况实时监控，并将数据记录、存储，能够响应机架管理器的查询请求，为系统管理平台提供支撑，从而实现多单板系统的监控管理。该设计具有通用性好、开发易上手、研发风险小、投入成本低等优点。

鲲鹏C8 660的openwrt固件添加广和通移远美格的qmi驱动以及luci-app-modem管理插件，option驱动没有集成部分模块的vid pid的，在开机脚本中用echo命令添加动态vid pid加载命令就可以（引号内换成自己的模组） ssh下发送lsusb查看模块的vid pid echo "585f 0551" > /sys/bus/usb-serial/drivers/option/new_id echo "585f 0551" > /sys/bus/usb-serial/drivers/option1/new_id echo "585f 0551" > /sys/bus/usb-serial/drivers/generic/new_id

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/a81aa55f09e2 借助深度学习模型识别验证码、Python 爬虫库管理会话及简易 API，实现知乎数据爬取（最新、最全版本！打开链接下载即可用！） 在当前信息化社会，数据挖掘与分析已成为研究和商业决策的重要基础。知乎作为中国最大的知识社区，其庞大的用户群体和丰富的内容成为数据挖掘的宝贵资源。然而，知乎网站为了保护用户数据和防止爬虫滥用，采取了一系列反爬虫措施，其中最为常见的是验证码机制。传统的验证码识别方法主要依赖于模板匹配和特征提取技术，这些方法在面对复杂多变的验证码时往往效果不佳。 深度学习技术的出现为验证码识别提供了新的解决方案。通过构建深度神经网络模型，可以实现验证码的自动识别，有效提高识别准确率和效率。在本项目中，我们首先利用深度学习模型对知乎平台上的各种验证码进行识别训练，建立一个高效准确的验证码识别系统。这个系统能够自动识别并输入验证码，从而为后续的数据爬取工作铺平道路。 在实现知乎数据爬取的过程中，Python爬虫库发挥着重要作用。Python作为一门广泛应用于数据科学和网络开发的语言，拥有众多功能强大的爬虫库，如Requests、BeautifulSoup、Scrapy等。它们可以模拟浏览器行为，管理网站会话，处理Cookies、Headers等复杂网络请求，并能够更加高效地抓取网页数据。 然而，爬虫的使用往往伴随着较高的网络请求频率和数据量，容易触发网站的反爬机制。为此，我们需要合理设计爬虫策略，如设置合理的请求间隔，使用代理IP进行请求，避免对服务器造成过大压力，同时遵守网站的robots.txt文件规定，以合法合规的方式进行数据爬取。 此外，为了进一步提高数据爬取的便利性，本项目还设计了一个简易的API接口。通过这个API，用户可以更简单地调用爬虫功能，而无需深入了解爬虫实现的复杂细节。这不仅降低了数据爬取的技术门槛，而且使得数据的调用更加灵活方便。 在实现上述功能的过程中，本项目需要考虑多方面因素，包括爬虫的效率、稳定性和隐蔽性，以及API的设计规范和用户体验。最终，我们将所有功能整合在一个Python脚本文件中，通过简洁明了的代码，实现了一个从验证码识别到数据爬取再到数据调用的完整流程。 通过深度学习模型的验证码识别、Python爬虫库的高效会话管理，以及简易API的构建，本项目为知乎数据爬取提供了一个全面、便捷和高效的技术方案。这一方案不仅能够帮助研究者和开发者快速获取知乎上的高质量数据，同时也展示了深度学习与网络爬虫技术结合的强大潜力。