### Win10 1909纯净版相关知识点 #### 一、Win10 1909纯净版概述 Windows 10 1909版本，即2019年11月更新（November 2019 Update），是微软在2019年底发布的一个重要更新版本。该版本的纯净版是指一个经过精简处理的操作系统版本，旨在为用户提供一个更加轻量级、干净的操作系统环境。 #### 二、精简内容与特点 1. **精简应用：** 纯净版系统通常会移除大量的预装应用和服务，例如Microsoft Edge、OneDrive、Cortana等。这些应用的移除有助于减少系统占用的空间和资源，提升启动速度和运行效率。 2. **C盘空间：** 在描述中提到，安装后C盘仅有9GB的占用空间。这表明该纯净版通过深度精简来实现较小的磁盘占用，适合对存储空间有较高要求的用户。 3. **环境配置缺失：** 由于精简了大量的应用和服务，包括VC++等开发环境在内的许多组件也被移除。这意味着如果用户需要进行软件开发或运行特定的应用程序，可能需要手动安装额外的环境支持包。 #### 三、使用场景与优势 - **低配置设备：** 对于配置较低的计算机来说，纯净版可以显著提高系统性能，减少卡顿现象。 - **专业需求：** 对于需要高度定制化操作系统环境的专业人士来说，纯净版提供了更大的灵活性，可以根据个人需求添加必要的组件和服务。 - **隐私保护：** 由于去除了大量预装应用和服务，纯净版能够更好地保护用户的隐私安全，减少潜在的数据泄露风险。 #### 四、注意事项 1. **兼容性问题：** 由于大量组件被移除，可能会导致部分软件或硬件驱动无法正常工作。因此，在安装前建议检查所需的软件和驱动是否兼容。 2. **安全性考虑：** 虽然纯净版有助于提高隐私保护水平，但移除某些系统组件也可能降低系统的安全性。例如，一些安全更新和功能可能不再可用。 3. **后续维护：** 使用纯净版系统后，用户需要自行管理软件和驱动的安装与更新，这对于非技术人员来说可能会增加一定的难度。 #### 五、如何使用纯净版系统 1. **备份数据：** 在安装纯净版系统之前，请确保已经备份好重要的数据和个人文件。 2. **准备工具：** 准备一个可引导的USB闪存驱动器或其他安装介质，并将纯净版系统镜像刻录到上面。 3. **安装与配置：** 使用准备好的安装介质启动计算机并按照提示完成系统的安装过程。安装完成后，根据个人需求安装必要的应用程序和服务。 4. **环境搭建：** 如果需要进行软件开发等工作，还需要额外安装相应的开发环境和支持库，如Visual C++ Redistributable等。 #### 六、总结 Win10 1909纯净版通过对原始系统进行深度精简，为用户提供了更加轻便、灵活的操作系统环境。尽管它具有诸多优势，但在使用过程中也需要考虑到兼容性和安全性等问题。对于有一定技术基础的用户来说，纯净版系统是一个值得尝试的选择。

Fuint会员营销系统是一款实体店铺会员管理和营销系统。基于Java SpringBoot，前后端分离，源码完整，包含前台微信小程序、h5、后台管理收银端。具有优惠券、预存卡、实体卡、集次（计次卡）、储值卡、电子券，会员积分体系，会员等级等营销功能。适合各类实体店铺结合线上电商系统，如：零售超市、汽车4S店、花店、甜品店、餐饮等。本系统可当成收银系统使用，打通了线下收银系统和线上会员小程序商城。

《基于Spark的外卖大数据平台分析系统实现》 在当今信息化社会，大数据已成为企业决策的关键因素。尤其是在外卖行业中，海量的订单、用户行为、地理位置等数据蕴含着丰富的商业价值。本项目将详细介绍如何利用Apache Spark构建一个高效的数据分析系统，对外卖大数据进行深度挖掘，为业务优化和市场策略提供有力支持。 Apache Spark是大数据处理领域的一款强大工具，以其内存计算、高并发和易用性等特性，被广泛应用于实时和离线数据分析。在构建外卖大数据平台分析系统时，我们首先需要理解Spark的基本架构和核心组件。Spark的核心包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib（机器学习库）以及GraphX（图计算）。这些组件协同工作，可实现数据的存储、处理、查询和模型训练等多元化功能。 1. Spark Core：作为基础框架，负责任务调度、内存管理、集群通信等。它提供了弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset, RDD），是Spark处理数据的基本单元，具备容错性和并行计算能力。 2. Spark SQL：结合了SQL查询和DataFrame/Dataset API，使得开发人员可以方便地在SQL和程序化API之间切换，处理结构化和半结构化数据。 3. Spark Streaming：用于实时数据流处理，通过微批处理方式实现低延迟的数据处理。对于外卖平台，这可以用于实时监控订单状态、用户行为等。 4. MLlib：Spark内置的机器学习库，提供多种算法，如分类、回归、聚类、协同过滤等，支持模型评估和调优，为外卖平台的个性化推荐、热点预测等提供可能。 5. GraphX：用于处理图数据，可以用来分析用户关系网络、商家关联等。 在搭建外卖大数据平台时，我们需要考虑以下几个关键步骤： 1. 数据采集：从各种来源（如订单系统、用户APP、第三方API等）收集数据，形成数据湖。 2. 数据预处理：清洗数据，处理缺失值、异常值，进行数据转换，使其适用于后续分析。 3. 数据存储：使用Hadoop HDFS或Spark原生的分布式文件系统（如Alluxio）存储大量数据。 4. 数据处理：使用Spark SQL进行数据查询和分析，Spark Streaming处理实时数据流，如实时订单跟踪。 5. 数据挖掘与建模：利用MLlib进行特征工程、模型训练和验证，如用户画像构建、需求预测等。 6. 结果可视化：通过Tableau、PowerBI等工具将分析结果以图表形式展示，便于决策者理解。 7. 系统优化：不断调整Spark配置，如分区策略、executor内存大小等，以提高性能和资源利用率。 基于Spark的外卖大数据平台分析系统能够高效处理海量数据，实现快速响应和深度洞察，从而助力外卖行业的精细化运营，提升用户体验，驱动业务增长。

这是一个基于Spring Cloud和Vue.js构建的后台管理系统的源码压缩包。这个系统采用了现代微服务架构，利用Spring Cloud的强大功能来实现服务发现、负载均衡、配置中心等关键特性，同时结合前端Vue.js框架，提供了高效的用户界面交互和响应式设计。 Spring Cloud是Spring官方推出的微服务开发工具集，它为开发者提供了在分布式系统（如配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、一次性令牌、全局锁、领导选举、分布式会话、集群状态）中快速构建一些常见模式的能力。在本项目中，Spring Cloud可能包括了Eureka（服务注册与发现）、Zuul（API网关）、Hystrix（断路器）和Config（配置中心）等组件。 Vue.js是一款轻量级的前端JavaScript框架，以其简洁的API、高效的虚拟DOM和易上手的特点受到开发者喜爱。在这个后台管理系统中，Vue.js可能被用于构建用户界面，包括路由管理（vue-router）、状态管理（vuex）以及各种UI组件库（如Element UI或Ant Design Vue）的集成，以实现数据驱动的页面交互和动态渲染。 文件名为"code"的子文件夹可能包含了整个项目的源代码结构。通常，一个Spring Cloud项目会包含多个子模块，每个模块对应一个微服务，如用户服务、商品服务、订单服务等。每个服务通常都有自己的启动类、业务逻辑、数据库模型以及与其它服务的交互接口。Vue.js部分则可能包含src目录，下有components（组件）、views（视图）、router（路由）、store（状态管理）等子目录，以及main.js作为入口文件。 在开发和运行这个系统时，开发者需要熟悉Java后端开发，包括Spring Boot、Spring Cloud的相关组件，以及MyBatis或JPA等持久层框架。前端开发则需要掌握Vue.js的基本语法和生态系统，了解如何使用axios进行HTTP请求，以及如何组织和管理组件化的应用。 对于部署和测试，开发者可能会使用Docker容器化技术，将每个微服务打包成独立的容器，然后通过Docker Compose或Kubernetes进行集群部署。同时，单元测试和集成测试也是保证代码质量的重要环节，可以使用JUnit和Mockito进行后端测试，Jest或Mocha配合Vue Test Utils进行前端测试。 这个项目涵盖了微服务架构、前后端分离、分布式系统等多个领域的知识，对于想要深入理解并实践这些技术的开发者来说，是一个很好的学习和研究资源。

在IT领域，学生信息管理系统是一种常见的应用，它用于存储、管理和处理学生的个人信息、成绩、出勤等数据。本文将深入探讨如何使用Python语言和数据库技术来设计与开发这样的系统。 Python是一种广泛使用的高级编程语言，因其简洁的语法和丰富的库支持而深受开发者喜爱。在构建学生信息管理系统时，Python可以作为后端开发的主要工具，负责处理业务逻辑和与数据库的交互。 数据库在系统中起着至关重要的作用。通常，我们会选择关系型数据库管理系统（RDBMS），如MySQL或SQLite，因为它们能够提供结构化数据存储和强大的查询能力。在本项目中，"manage.sql"可能包含了创建数据库表的SQL脚本，用于定义学生信息管理系统的数据结构。例如，可能有"students"表用于存储学生的基本信息，如学号、姓名、性别、出生日期等。此外，还可能有其他表，如"courses"（课程）、"grades"（成绩）等，以满足更复杂的需求。 Python与数据库的交互通常通过数据库API实现，如Python的sqlite3库（用于SQLite数据库）或PyMySQL（用于MySQL）。这些库提供了连接数据库、执行SQL语句、处理结果集等功能。例如，我们可以使用SQL语句来插入、更新、查询或删除学生信息。 在设计学生信息管理系统的过程中，我们还需要考虑以下几个关键点： 1. 用户界面：一个友好的用户界面是系统成功的关键。可以使用Python的Tkinter或PyQt库创建图形用户界面（GUI），使用户能方便地操作系统。 2. 数据验证：在输入数据时，系统应进行验证，确保数据的完整性和一致性。例如，检查学号是否唯一，出生日期是否有效等。 3. 安全性：保护数据安全是必要的。应使用参数化查询防止SQL注入攻击，并妥善管理数据库的访问权限。 4. 错误处理：良好的错误处理机制能提高系统的健壮性。当发生异常时，系统应能优雅地处理并给出清晰的错误信息。 5. 性能优化：对于大量数据的查询和操作，需要考虑性能优化，如使用索引、合理设计数据库结构等。 6. 数据备份与恢复：定期备份数据库以防止数据丢失，同时提供恢复功能以应对意外情况。 7. 持续集成/持续部署（CI/CD）：使用Git进行版本控制，结合Jenkins或Travis CI实现自动化测试和部署，提高开发效率。 "基于Python数据库的学生信息管理系统的设计与开发"是一个涵盖编程、数据库设计、前端开发等多个IT领域的实践项目，有助于提升开发者综合运用技术解决问题的能力。通过这个项目，开发者不仅可以熟练掌握Python编程和数据库操作，还能对软件工程流程有更深入的理解。

基于Java Web的校园二手交易平台是一个利用Java EE技术开发的在线市场，旨在为在校师生提供一个安全、便捷的买卖闲置物品的场所。该平台采用Spring框架进行业务逻辑处理和事务管理，使用Spring MVC实现前端请求与后端服务的解耦，以及MyBatis或Hibernate作为ORM工具与数据库交互。主要功能包括用户注册与登录、商品浏览、发布与编辑二手商品、在线沟通、交易管理、订单处理、评价系统和后台管理等。通过友好的用户界面和直观的操作流程，校园二手交易平台不仅促进了校园内部资源的循环利用，减少了浪费，而且为计算机专业学生提供了一个实践Web开发、数据库管理和网络通信技术的项目机会。

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功能简介： 1.关键词搜索网站 (暂时只收录BAIDU GOOGLE YAHOO三个搜索引擎) 通过搜索(内置)行业关键词及过滤条件，程序在内设的各大搜索引擎、工业搜索引擎、行业协会数据库搜索目标客户资料，资料内容包括客户名称、网站、简介等，1分钟，搜索数量超过1000个，过滤筛选后，批量保存到25175数据库内。 2.爬虫拉取网站邮箱 25175内设的“爬虫“功能，可以进入每个搜索到的客户网站，把该网站上的邮箱自动拉取下来，并自动保存到25175数据库30分钟，可以完成在1000个网站的邮箱拉取！ (对重复的邮箱进行删除,对处理过大的网站自行断开,并可将采集的EMAIL导出txt文本.) 3.高效邮件自动发送 资料搜索完成后，25175可以模仿人工操作模式，自动向客户发送邮件，与群发邮件完全不同，避免客户收到垃圾邮件反感，体现对客户的礼貌与尊重，即提高了效率，将宣传信息最快速度地送达客户邮箱，又保证了企业在客户面前的形象！ (多帐户设置发送邮箱地址，并可指定回复地址.多主题发送.多模板发送,可以对模板进行管理.可导入txt文本进行批量发送) 4.特定国家客户搜索(定制功能) 25175将使用100多个国家的语言在100多个国家的当地引擎进行搜索，世界大到我们无法想像，网络信息浩如烟海，使用特定语言在特定区域搜索，将令结果更加具有针对性和精准性。 5.特定行业客户搜索(定制功能) 25175可直接查询世界各大行业引擎及行业协会数据库，并不断增加行业及信息来源，正如特定国家客户搜索的道理一样，行业搜索将目标客户锁定在您感兴趣的行业范围，搜索结果同样更加具有针对性和精准性。 （1）：目标客户定位分析 如果一流的产品在与三流的客户交易，结果就是利润率低，客户忠诚度差，海外市场就始终处于开拓阶段，很难进入稳定利润阶段。一流的产品，还需要优质的客户，客户的性质决定了客户的质量，有长期行业经营历史、掌握一定范围区域市场，这样的客户，才是优质客户！25175全球客户搜索系统就是在锁定优质目标客户群体的基础上运行的！ （2）：精准搜索上游客户 网络开发客户，信息量大而杂乱，一个专业的搜索体系，有两个基本的考核指标，一是搜索的精确度，信息准确率要达到80%以上，二是搜索的广泛度，不是简单一个GOOGLE的搜索，25175全球客户搜索系统，可通过设置丰富合理的搜索和过滤条件，使用特定国家及语言搜索、人工行业匹配分析等方式，精缩优质客户行业范围及国家范围，在超过300个网络引擎同时搜索，找到最理想目标客户群体。 （3）：高效直邮推广开发 邮件营销来开发海外市场，不是简单发发邮件就能见到明显效果的，其中涉及不断的效果观察、方法调整，技术层面涉及邮件客户端、邮件服务器等，做到真正的实效，需要一个专业的团队配合完成，在目标客户的搜索、邮箱地址验证、邮件内容、发送频率、人性化等方面进行最优设计，专业的直邮推广技术团队的高效直邮服务，在保证质量的同时保持良好形象，到达率高，实效性强，效果清晰可见。 （4）：客户定期跟进管理(定制功能) 好客户是找回来的，订单是跟出来的，25175将内置完善客户跟进管理模块，为以邮件为主要沟通方式的外贸企业度身定做，客户分类、往来邮件归档、跟进记录查询、跟进质量统计分析，客户跟进管理功能一应俱全。 （5）：全包搜索推广服务(定制功能) 方案设计、搜索操作、邮件发送、方案分析调整，是网络营销不可停止的反复操作，在专业团队的操作下，网络营销才能达到效果的最大化，全包搜索推广服务，全程由25175顾问及直邮推广技术专家团队执掌，使用多种专业工具组合，为您分析定位客户群体、设置搜索及过滤条件、搜索结果筛选整理、搜索方案调整优化、邮件直邮群发、直邮效果分析调整，让您坐等询盘，把宝贵的时间用在跟单成交上!

飞扬外贸客户开发系统是一款专为外贸行业设计的高效工具，主要功能聚焦于外贸邮箱的搜索。这个系统的核心价值在于帮助用户快速、精准地找到潜在的外贸客户联系方式，从而提升业务开发效率。 多线程搜索是飞扬外贸客户开发系统的一大特点。这意味着系统可以同时处理多个搜索任务，显著提高了搜索速度，节约了用户的时间。在国际贸易中，时间就是商机，这样的功能设计使得用户能够在短时间内获取大量潜在客户的邮箱信息，以便尽早进行市场拓展和业务洽谈。 系统支持多关键词批量生成，这为用户提供了灵活的搜索策略。用户可以根据产品特性、行业关键词或者目标市场来设置搜索条件，生成多样化的关键词组合，从而覆盖更广泛的潜在客户群体。这种功能对于进行精细化市场分析和制定精准营销策略非常有帮助。 再者，指定站点搜索功能允许用户定向获取特定网站或平台上的客户信息。比如，用户可以针对阿里巴巴、环球资源等知名的B2B平台进行有针对性的搜索，这样获取的客户信息通常更为准确且针对性强，有助于提高合作的成功率。 此外，导入网址直接搜索的功能进一步提升了搜索的便捷性。用户可以直接输入已知的网址，系统会自动抓取该网站上公开的邮箱信息，这对于已经有一定客户基础或者对某些特定网站有兴趣的用户来说，是非常实用的。 飞扬外贸客户开发系统的“专家模式”提供了更专业的定制化搜索服务。这可能包括更复杂的搜索过滤条件、高级的排序算法或者其他高级功能，以满足有经验的外贸人士或者大型企业的深度需求。 在文件列表中，"feiyangsoft-v3.5"可能是飞扬外贸客户开发系统v3.5版本的安装程序或数据包，用户可以通过下载并安装这个文件来体验和使用该软件的所有功能。 飞扬外贸客户开发系统通过其强大的多线程搜索、关键词生成、指定站点搜索、导入网址功能以及专家模式，为外贸从业者提供了一套全面的客户开发解决方案，旨在帮助他们更有效地挖掘潜在客户，促进业务增长。

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