内容包括:俄罗斯方块游戏、在线留言簿系统、个人通讯录系统、ktv点歌系统、在线IT商城系统、企业交互系统、餐饮管理系统、短信群发系统、超市进销存系统、视频监控系统的具体实现流程。《深入体验C#项目开发》在具体讲解每个实例时,都遵循项目的进度来讲解,即从接到项目到具体开发,直到最后的调试和发布。内容循序渐进,并穿插了学习技巧和职场生存法则,可引领读者全面掌握C#语言。 说明: 1 BBS论坛系统 2 俄罗斯方块游戏 3 电话客服系统 4 在线留言簿系统 5 仿QQ聊天系统 6个人通讯录系统 7 客房管理系统 8 KTV点歌系统 9 企业及时通讯系统
2022-11-26 10:10:28 46.83MB C#项目开发
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213个CSS禅意花园源代码,网页设计的绝世珍品,世界web开发设计师的精髓之作
2022-11-26 09:37:39 23.19MB CSS禅意花园
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微信小程序课程设计像素画微信小程序源码+数据库+课程报告全部数据.zip 系统分为五个模块: 1. 像素画画板模块:绘制像素画,预览像素画的绘制过程,修改像素画 2. 像素画上传模块:校验像素画的内容,上传像素画到服务器 3. 像素画分享模块:查看其他用户上传的像素画,编辑其他用户上传的像素画,查看其他用户绘制像素画的过程(播放像素画) 4. 像素画管理模块:查看自己的所有像素画,删除自己的某个像素画 5. 个人信息模块:登录注册和退出登录 2 小程序设计 2.1 通用样式模块 通用样式包括通用按钮样式,通用横向布局通用样式,纵向布局通用样式。 通用按钮样式共有8中样式,分别是红紫绿橙大按钮和红紫绿橙小按钮。横向与纵向的通用布局采用的是flex方式。微信小程序课程设计像素画微信小程序源码+数据库+课程报告全部数据.zip微信小程序课程设计像素画微信小程序源码+数据库+课程报告全部数据.zip微信小程序课程设计像素画微信小程序源码+数据库+课程报告全部数据.zip微信小程序课程设计像素画微信小程序源码+数据库+课程报告全部数据.zip微信小程序课程设计像素画微信小程序源码+数据库+课程
Centos7.X离线安装Mariadb(V10.X版本)(内含全部rpm包和步骤)
2022-11-25 20:02:47 59.79MB mariadb mysql
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基于图像处理(非机器学习)的方法实现细胞的检测和分割的全部数据资料并对结果进行评估。 我们将整个程序分成7个python文件,其中三个文件是细胞分割的算法,一个结果评估的文件,一个细胞再筛选的文件,一个图像处理的文件和一个main文件 三个划分算法分别为:cell_segmentation_by_sub.py、cell_segmentation_by_shape.py、cell_segmentation_by_fit.py. 结果评估文件是:divide_assessment.py. 细胞再筛选文件是:results_filter.py. 图像处理文件是:image_processing.py. 主程序文件:main.py. 基于图像处理(非机器学习)的方法实现细胞的检测和分割的全部数据资料并对结果进行评估。基于图像处理(非机器学习)的方法实现细胞的检测和分割的全部数据资料并对结果进行评估。基于图像处理(非机器学习)的方法实现细胞的检测和分割的全部数据资料并对结果进行评估。基于图像处理(非机器学习)的方法实现细胞的检测和分割的全部数据资料并对结果进行评估。
基于python对机器学习算法的调包及自写包实现全部数据.zip基于python对机器学习算法的调包及自写包实现全部数据.zip基于python对机器学习算法的调包及自写包实现全部数据.zip基于python对机器学习算法的调包及自写包实现全部数据.zip基于python对机器学习算法的调包及自写包实现全部数据.zip基于python对机器学习算法的调包及自写包实现全部数据.zip基于python对机器学习算法的调包及自写包实现全部数据.zip基于python对机器学习算法的调包及自写包实现全部数据.zip基于python对机器学习算法的调包及自写包实现全部数据.zip基于python对机器学习算法的调包及自写包实现全部数据.zip基于python对机器学习算法的调包及自写包实现全部数据.zip基于python对机器学习算法的调包及自写包实现全部数据.zip基于python对机器学习算法的调包及自写包实现全部数据.zip基于python对机器学习算法的调包及自写包实现全部数据.zip基于python对机器学习算法的调包及自写包实现全部数据.zip基于python对机器学习算法的调包及自
基于python机器学习的天气预测和天气可视化项目源码全部资料.zip它实现了天气数据的爬取,预测和可视化。本项目分为三个部分,即爬取和处理数据,数据预测(包含评价方法)和数据可视化 即使用python爬取网站的json数据 数据预处理: 获取到的天气信息包括最高温,最低温都不是int格式的数字,通过对数据截取,将部分指标的数据变换为int类型 基于python机器学习的天气预测和天气可视化项目源码全部资料.zip它实现了天气数据的爬取,预测和可视化。本项目分为三个部分,即爬取和处理数据,数据预测(包含评价方法)和数据可视化 即使用python爬取网站的json数据 数据预处理: 获取到的天气信息包括最高温,最低温都不是int格式的数字,通过对数据截取,将部分指标的数据变换为int类型
基于机器学习的软件缺陷预测系统源码+全部数据资料.zip基于机器学习的软件缺陷预测系统源码+全部数据资料.zip基于机器学习的软件缺陷预测系统源码+全部数据资料.zip基于机器学习的软件缺陷预测系统源码+全部数据资料.zip基于机器学习的软件缺陷预测系统源码+全部数据资料.zip基于机器学习的软件缺陷预测系统源码+全部数据资料.zip基于机器学习的软件缺陷预测系统源码+全部数据资料.zip基于机器学习的软件缺陷预测系统源码+全部数据资料.zip基于机器学习的软件缺陷预测系统源码+全部数据资料.zip基于机器学习的软件缺陷预测系统源码+全部数据资料.zip基于机器学习的软件缺陷预测系统源码+全部数据资料.zip基于机器学习的软件缺陷预测系统源码+全部数据资料.zip基于机器学习的软件缺陷预测系统源码+全部数据资料.zip基于机器学习的软件缺陷预测系统源码+全部数据资料.zip基于机器学习的软件缺陷预测系统源码+全部数据资料.zip基于机器学习的软件缺陷预测系统源码+全部数据资料.zip基于机器学习的软件缺陷预测系统源码+全部数据资料.zip基于机器学习的软件缺陷预测系统源码+全部数据资料
wenku01:仿豆丁网源代码仿百度文库源码(完整和全部转换工具带后台)
2022-11-24 17:26:25 59.26MB 系统开源
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基于深度学习的网课专注度监测预警系统源码+全部数据.zip通过对用户注意力情况监测,对用户注意力情况进行分析。根据注意力分析结果,可以对用户进行语音提示,并且将注意力分析结果通过led屏幕展示给用户。可以根据用户自身使用需求对各功能进行用户个性化设置。主要通过眼部特征、嘴部特征、头部特征三个主要的特征值来进行注意力集中情况分析。当用户眼部特征呈现出眨眼状态,根据视频中每帧图片检测眼睛长/宽的值是否大于阈值,超过一定次数范围则判断用户处于注意力不集中状态;当用户嘴部特征呈现打哈欠状态,根据张口度与张口时间,若超过阈值一定范围和次数则判断用户处于注意力不集中状态;将用户头部转换为3D模型,当用户呈现出瞌睡点头状态,根据各头部关键点位置变化计算其角度变换大小,若超过一定角度范围则判断用户处于注意力不集中状态。