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#基于java的电子招投标系统项目说明 围绕招投标业务，包括招投标公告公布、投标人投标、招标人评标、最终定标的流程，提供机构管理、招标管理、角色管理、用户管理、公告管理、投标管理、评标管理等功能模块，以全面信息化管理的方式降低企业的运营成本、规范采购流程、提高招标效率。 #技术路线 本项目后端基于springmvc实现，数据库采用Mysql，缓存实用redis。 #功能介绍 1、招标方发布招标信息 2、管理员审核招标信息，通过后会给对应的供应发送消息通知，比如有“市政”关键字的，会匹配给经营范围有“市政”的供应商；招标方也可以自己向指定的供应商发送邀请 3、供应商看到招标信息后，可以选择是否参与招标 4、招标时间截止后，招标方开始进入评标阶段，根据我国法律要求，评标必须由第三方进行，因此系统有“评标专家”这一角色，招标方向有相关资质的专家发送评标邀请 5、专家收到邀请后，对供应商进行评价并给出推荐中标的供应商 6、招标方查看专家意见后，选定中标供应商 7、中标的供应商可以收到系统通知，知道自己是否已中标

《复分析可视化方法》是复分析领域的一部名著，开创了数学领域的可视化潮流，自首次出版以来，已重印了十多次，深受世界读者好评。《复分析可视化方法》用一种真正不同寻常的、独具创造性的视角和可以看得见的论证方式解释初等复分析的理论，公开挑战当前占统治地位的纯符号逻辑推理。作者通过大量的图示使原本比较抽象的数学概念，变得直观易懂，读者在透彻理解理论的同时，还能充分领略数学之美。

这个插件可以让eclipse支持可视化拖拉操作，写界面就和VC，C#的效果一样了。而且个人版它是免费的，商业版本才需要收费。 附件只要解压到eclipse 的安装目录下就可以了，或者把压缩文件里面相应的文件拷到对应的目录下。 另外附了一个教程 用java愉快

CSCore-.NET音频库 CSCore是一个完全用C＃编写的免费.NET音频库。 尽管它仍然是一个相当年轻的项目，但它提供了许多功能，例如播放或捕获音频，对许多不同的编解码器，效果进行编码或解码等等！ CSCore基于一个非常可扩展的体系结构，它使您无需花费大量精力即可使其满足您的需求。 您可以建立音乐播放器，语音聊天，录音机等！ 支持的平台：仅Windows，Linux和Mac实验性平台（请参阅 ）。 有关更多详细信息，请查看源代码或。 随意下载或克隆源代码： https://github.com/filoe/cscore.git 您可能更喜欢安装： Install-Pack

python朴素贝叶斯垃圾邮件分类与检测系统+可视化 毕业设计（包含文档+源码+部署教程）Django框架 为了解决垃圾邮件导致邮件通信质量被污染、占用邮箱存储空间、伪装正常邮件进行钓鱼或诈骗以及邮件分类问题。应用Python、Sklearn、Echarts技术和Flask、Lay-UI框架，使用MySQL作为系统数据库，设计并实现了基于朴素贝叶斯算法的邮件分类系统，并以Web形式部署在本地计算机。运用Sklearn库对KNN算法、SVM算法和朴素贝叶斯算法进行建模和训练，将训练结果进行分析和对比得出朴素贝叶斯算法在准确率、召回率和精确率三个指标下比其他分类算法更适合邮件分类，因此选择朴素贝叶斯算法作为系统核心算法。系统功能包括邮件检测与数据管理两大核心模块，邮件检测模块，采用基于朴素贝叶斯算法，使用TF-IDF算法对邮件进行特征提取并将邮件内容以及检测结果存储于MySQL数据库，存储到MySQL中的数据将用于数据管理模块；数据管理模块包括数据存储、数据分析、数据可视化。系统采用黑盒测试方法对两个模块进行功能性测试，测试结果符合预期。系统满足设计基本需求，能安全、稳定和可靠地运行。

块状React 嵌入了可视化编程编辑器的React组件。 这是的项目的延续。 除了其他现代化功能外，该新版本还利用了Google的官方Blockly npm软件包。 特征： 支持xmlDidChange因此其他组件可以轻松使用编辑器生成的XML 从工具箱toolboxCategories或工具箱toolboxBlocks道具生成工具箱XML，并在更新时自动通知Blockly 用法示例 制作了一个示例React应用程序，展示了如何设置React-blockly以及如何在其中使用自定义块： : 非常感谢Fernando！ 把招工广告！ 当我在PatientLikeMe，Inc.工作时，我为内部工具编写了React式的代码。我不再维护该工具，甚至无法再使用它。 我也没有任何实际使用React-blockly的项目。 我很乐意为该软件包找到实际使用它的维护人员。 特别是，我希望

内容概要：Open X-Embodiment数据集是用于具身智能训练的最新数据集，包含100多万条来自22个不同机器人平台的实机轨迹数据，汇集了全球34个机器人研究实验室的60个现有数据集，对于具身智能模型训练具有重要意义。 适合人群：从事人工智能领域具身智能相关研究人员。 能学到什么：①Open X-Embodiment数据的可视化；②Open X-Embodiment数据可视化代码原理。 阅读建议：①结合原文献进行阅读；②结合数据集进行分析；③手动尝试操作、编写。

一、内容概要：该源码主要体现了我在学习Socket通信的成长痕迹。 1.该源码实现功能有： ①客户端实现员工注册、登录功能，并接收是否操作成功的反馈信息 ②服务端验证员工号并反馈注册、登录是否成功信息 2.该源码使用技术： ①protobuf数据传输 ②json数据传输（额外加的用于对比学习，如影响操作，可自行注释） ③MFC的界面显示 二、阅读建议：源码中存在大量注释，以及大量被注释掉的代码（不同的传输方式：类对象传输、结构体传输） 若有bug或新需求，欢迎博客私信我！

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