一、项目简述
功能包括：
用户分为宠物，医生，管理员，宠物主人可进行注册选择医生挂号，选择日期，选择号源，医生可进行宠物接诊，管理员可对宠物，医生信息的维护等等功能。
二、项目运行
环境配置：
Jdk1.8 + Tomcat8.5 + mysql + Eclispe（IntelliJ IDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持）
项目技术：
JSP +Spring + SpringBoot + MyBatis + html+ css + JavaScript + JQuery + Ajax + layui+ maven等等
2022-04-06 00:54:38
60.05MB
一、项目介绍
环境配置：
Jdk1.8 + Tomcat8.5 + mysql + Eclispe（IntelliJ IDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持）
项目技术：
Layui+Springboot+ SpringMVC + HTML + FTP+ JavaScript + JQuery + Ajax + maven等等。
2022-04-06 00:54:30
6.98MB
一、项目简述
本系统功能包括：
1 .微信小程序扫码点单
2 .微信小程序外卖点单
3 .后台可对微信小程序主页进行自定义（如颜色、布局、 图片等）
4 .支持微信支付与余额支付
5 .后台含有订单管理、门店管理等对小程序的管理功能
二、项目运行
环境配置： jdk8+tomcat8+mysql5.7+lntelliJ IDEA+maven（ Eclispe ,sts myEclispe 都支持）
项目技术： spring+spring mvc+mybatis+layui+微信小程序。
2022-04-06 00:54:08
8.73MB
一、项目简述
本系统功能包括：
1 .微信小程序扫码点单
2 .微信小程序外卖点单
3 .后台可对微信小程序主页进行自定义（如颜色、布局、 图片等）
4 .支持微信支付与余额支付
5 .后台含有订单管理、门店管理等对小程序的管理功能
二、项目运行
环境配置： jdk8+tomcat8+mysql5.7+lntelliJ IDEA+maven（ Eclispe ,sts myEclispe 都支持）
项目技术： spring+spring mvc+mybatis+layui+微信小程序。
2022-04-06 00:54:06
8.73MB
一、项目简述
本系统功能包括：
1 .微信小程序扫码点单
2 .微信小程序外卖点单
3 .后台可对微信小程序主页进行自定义（如颜色、布局、 图片等）
4 .支持微信支付与余额支付
5 .后台含有订单管理、门店管理等对小程序的管理功能
二、项目运行
环境配置： jdk8+tomcat8+mysql5.7+lntelliJ IDEA+maven（ Eclispe ,sts myEclispe 都支持）
项目技术： spring+spring mvc+mybatis+layui+微信小程序。
2022-04-06 00:54:05
8.73MB
爱购商城:基于（springBoot+mybatis+layui+jquery）分为前端和后端两部分，主要功能包括：用户管理，轮播图管理，商品分类管理，商品品牌管理，商品管理 等功能
运行环境：jdk8+mysql+IntelliJ IDEA+maven
2022-04-06 00:53:34
4.82MB
利用layui实现的树形表格，从后台获取list数据，解析成json，实现对数据的增删改查。这功能写了一周，花了不少功夫，希望可以帮到大家。
2022-03-22 16:43:00
4KB
1
2．2蒙特卡洛方法的基本特性
2．2．1蒙特卡洛方法的收敛性和误差
收敛性和误差，众所周知，分别是计算方法不容忽视的两个要点，由前面介绍
可知，蒙特卡洛方法作为计算方法的一种，更不可小觑，蒙特卡洛方法通常是由服
从某一概率分布的随机变量X的简单子样的算术平均值作为所求问题解的近似值。
根据“柯尔莫哥罗夫加强大数定理"可得，当五，置，．．．，坞独立同分布，且具有有限
期望值时，随机变量x的简单子样的算术平均值是以概率1的方式收敛到期望，即
尸晚iⅣ=E(x)J=1 (2．2)
依据中心极限定理，对于任意的丸>O都有
p(pⅢ，I<等)≈去卜扩出一口㈣
成立，其中盯是随机变量的标准差，口为显著水平，丸为正态差，与置信水平
口是一一对应的。那么可得
p酗)I<等 (2．4)
是在l一口的置信水平下成立，也即以近似地以概率为1一口成立。通常情况
下，为保证近似的更精确，口的取值都很小，一般取值为O．01或0．05，公式表明，
样本平均值收敛到随机变量的期望的速度的阶为D(1／√Ⅳ)。而且如果方差不等于零
时，蒙特卡洛方法计算结果的误差即为：
．一丸仃
一面 (2．5)
显然，在口已经确定的前提下，蒙特卡洛方法的误差是由三部分决定的，即s，
仃，√万，且与标准差成正比，与抽样数成反比，即若想提高实验结果的精度，要
么减小方差，要么增大实验抽样数。在标准差保持不变时，如果我们要提高一个数
量级的精度，就要加大试验次数Ⅳ到100倍，也即模拟实验的次数需加大两个数
量级，因此，只是一味地增大Ⅳ并非最有效的举措，因为它降低了实验效率。通
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万方数据
2022-03-21 14:54:21
4.13MB
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