大学生校园社团小程序源码，云开发小程序前后端完整代码。
富含了：社团简介、社团招新、社团章程、社团活动报名、预约、社团福利等十多种模块和功能，
采用了腾讯提供的微信开发者工具的云开发为解决方案，不需要服务器和域名即可轻松搭建这款校园社团小程序。
价格低廉省时省力。不需要服务器和域名也可以发布上线，
云开发技术采用了腾讯内部链接，不会存在被攻击的风险，安全性高并且免维护，小程序本身的即走即用；
也非常适合快速发开迭代，资源承载能力可以根据业务发展状况如有需要可随时弹性扩展。
预约功能简介：
预约凭证：支持线下到场后校验签到/核销/二维码自助签到等多种方式。
预约管理：开始/截止时间/人数均可灵活设置，可以自定义客户预约填写的数据项。
详尽的预约数据：支持预约名单数据导出Excel，打印
2022-07-05 16:04:21
1007KB
介绍博客：https://yuan425.blog.csdn.net/article/details/124563016
演示视频：https://www.bilibili.com/video/BV1HB4y1q7QP?vd_source=6ed4c579f90a4760d784c8d82371fc01
本小组开发了一款基于深度学习、计算机视觉的，提供了一套智能的教室控制供电改良方案，以期在一定程度上解决本校教室用电铺张浪费的现象。本文主要介绍其整体架构及具体页面显示部分的相关内容。
本系统具备以下基本特性：
① 获取指定视频流数据【包括文件流与实时视频流】；
② 对画面内人数进行实时计算与统计；
③ 对人数信息与统计数据进行可视化计算。
2022-07-02 12:05:32
167.04MB
完整代码可运行，有用户登录界面，登陆界面是可进行注册账号的登录界面，然后成功登录后可通过输入棋盘大小和特殊棋盘的位置点击create按钮，弹出新的窗口动态展示棋盘覆盖的过程
2022-06-29 12:41:22
112KB
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STM32F429实现OV7725-NF图像DCMI采集和LTDC显示完整代码
2022-06-29 11:00:44
9.01MB
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操作系统实验课轮换调度算法的代码~
开头部分如下：
#include
#include
#include
typedef struct node
{
char name[10]; /*进程标识符*/
int prio; /*进程优先数*/
int round; /*进程时间轮转时间片*/
int cputime; /*进程占用CPU时间*/
int needtime; /*进程到完成还要的时间*/
int count; /*计数器*/
char state; /*进程的状态*/
struct node *next; /*链指针*/
}PCB;
PCB *finish,*ready,*run; /*队列指针*/
int N; /*进程数*/
void GetFirst(); /*从就绪队列取得第一个节点*/
void Output(); /*输出队列信息*/
void InsertPrio(PCB *in); /*创建优先级队列，规定优先数越小，优先级越高*/
void InsertTime(PCB *in); /*时间片队列*/
void InsertFinish(PCB *in); /*时间片队列*/
void Create1(); /*优先级输入函数*/
void Create2(); /*时间片输入函数*/
void Priority(); /*按照优先级调度*/
void RoundRun(); /*时间片轮转调度*/
void InitialInterface(); /*初始界面*/
2022-06-23 19:47:50
364KB
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本期关于图像动漫化的深度学习资料非常适用于：
制作毕业设计：基于深度学习的毕业设计；（ofter独家出品）
理解深度学习：深度学习的实际应用；（理论付诸于行动）
设计工具APP：图像处理的设计及实现。（设计APP及使用）
1、运行环境
1.1 深度学习框架：tensorflow
1.2 预训练模型：AnimeGanV2
1.3 编程语言：前端Vue，后端flask-python
2、图片数据集
2.1 AnimeGanV2模型训练图片
2.2 备用-卡通图片（cartoon）
2.3 备用-漫画图片（anime）
3、代码使用说明（前后端）
3.1 运行环境（含模型、框架、安装库）
3.2 代码说明（含项目结构、核心代码）
3.3 运行说明（含本地后端、本地部署、云服务器部署）
3.4 运行效果及改善点
4、图像动漫化论文
4.1 CartoonGan
4.2 AnimeGan
2022-06-23 12:05:15
759.77MB
鲸鱼算法优化bp神经网络，内涵鲸鱼算法优化后的代码和未经经与算法优化的bp神经网络的对比，同时对神经网络的隐含层数目进行了优化，大大提升了神经网络的性能。可用来做回归预测类问题。
2022-06-21 16:07:22
31KB