【源码免费下载链接】：https://renmaiwang.cn/s/o37bn 《基于Spring Boot的学校田径运动会管理系统》旨在为学校提供高效便捷的田径运动会管理解决方案。该系统以Spring Boot框架为核心，结合先进技术和功能模块，致力于优化学校田径运动会组织与管理流程。其主要目标是简化运动会组织工作流程，打造集成了活动管理和监控的综合平台。通过该系统，学校可以实现对运动会各个环节的有效管理与协调安排。具体而言，系统包含了报名管理、项目管理、赛程安排等核心功能模块，并提供了多样的操作界面和便捷的服务功能。每个功能模块均设计了相应的操作流程：例如，在报名管理模块中，用户可通过填写信息、选择项目以及完成支付流程参与运动会；在项目管理模块中，支持对田径项目的设置、人员管理及成绩标准的设定等。系统特别注重比赛数据的记录与分析，通过智能计算和排名展示帮助学校全面掌握运动员表现。此外，赛程安排模块为学校提供了详细的赛事时间表制定功能，并支持多维度的参赛者分组管理。整个管理系统致力于提升学校的运动会组织效率和管理质量，为学校体育工作提供强有力的技术支撑。

系统功能 公海管理：公海类别、客户池。 线索管理：个人线索、线索总览、线索状态、线索来源。 客户管理：个人客户、客户总表、已成交客户、行业分类、预查、地区、客户状态、客户等级。 业绩订单：全部订单、个人订单。 系统设置：全局设置、邮箱设定。 权限管理：管理员、用户组、权限配置。 PHP客户关系CRM系统为企业提供了一套完整的解决方案，用以管理客户数据、促进销售和维护客户关系。系统包括以下几个关键功能模块： 1. 公海管理：在CRM系统中，“公海”指的是未分配或可供自由竞争的客户资源池。公海管理功能允许企业对这类资源进行分类管理，确保所有潜在客户都能得到及时的关注和跟进。 2. 线索管理：线索管理模块是CRM系统的重要组成部分，它负责捕捉潜在客户的初步信息，包括个人线索的录入、线索的总览展示、线索的不同状态以及来源追踪。这些功能有助于销售人员快速识别和响应销售机会。 3. 客户管理：客户管理功能是CRM系统的核心，它提供了一个集中化的平台来存储和管理客户的详细信息。功能涵盖个人客户的管理、客户总表的查看、已成交客户的归档、行业分类、预查、地区信息、客户状态和客户等级的划分。这一模块的目标是优化客户信息的组织，为销售和市场营销活动提供支持。 4. 业绩订单：业绩订单模块允许销售人员或管理人员查看全部订单以及个人订单情况，有助于追踪销售业绩和分析销售流程。 5. 系统设置：此模块提供全局设置和邮箱设定选项，便于企业根据自身业务需求对系统的运行环境进行定制化的调整。 6. 权限管理：权限管理模块使得系统管理员可以创建不同权限的用户组，并对每个组进行权限配置。这保证了不同级别的用户只能访问其职责范围内允许的信息和操作功能，增强了系统的安全性和数据保护。 在使用该CRM系统之前，用户应当详细阅读压缩包内的相关文档文件，包括“安装通用教程.pptx”和“安装教程.txt”，这些文档将引导用户完成系统的安装和配置步骤。另外，“免责声明.txt”和“README.txt”是需要特别注意的文件，其中会包含版权信息、使用限制和系统配置前的准备工作等重要信息。 附件文件中的“线索模板.xlsx”可能用于录入或规划线索数据，而“yywl.sql”则很可能是系统的数据库文件，其中包含CRM系统运行所依赖的结构化数据。至于“奕壹网络.html”，可能是一个介绍或使用说明的网页文件，或者是该CRM系统的在线演示版本。 用户在操作过程中应注意备份重要数据，并遵循软件许可协议和法律法规。安装和部署该系统之前，还应该根据企业实际情况进行相应的调整和定制，以确保系统能最大限度地满足企业的需求。 由于CRM系统的专业性和复杂性，建议非技术背景的用户在必要时寻求专业技术人员的帮助，以确保系统的顺利运行和数据的安全。同时，企业还应定期对CRM系统进行维护和更新，以保持系统的稳定性和安全性。 为了确保用户体验的连贯性和团队协作的高效性，建议进行员工培训，让所有使用系统的成员都能充分掌握系统的各项功能和操作技巧。只有这样，企业级的CRM系统才能发挥出最大的效用，帮助企业实现客户资源的最大化利用和销售业绩的提升。

随着信息技术的快速发展，各种社交平台与企业内部系统的整合变得尤为重要。企业微信作为一款专为企业打造的通讯工具，其用户基数巨大，越来越多的企业开始考虑将其与内部使用的身份认证系统进行整合，以提升工作效率和用户体验。Keycloak作为一款开源的身份和访问管理解决方案，提供了灵活的扩展机制，允许开发者通过插件的形式，实现与企业微信等社交平台的登录集成。 Keycloak企业微信登录插件（Social Provider）的推出，正是为了满足这样的需求。该插件能够让企业用户通过企业微信账号安全快捷地登录使用Keycloak进行身份认证的系统，而无需再单独记忆和管理另一套账号密码。通过这种方式，企业既能够保证安全性，又能够简化用户的操作流程，从而提升用户的工作效率。 该插件的下载链接已经给出，用户可以通过访问提供的链接下载最新、最全版本的Keycloak企业微信登录插件。下载得到的压缩包中包含了一个名为"Keycloak企业微信登录插件（SocialProvider）.txt"的文件，该文件中详细描述了插件的安装和配置方法，以及可能遇到的问题及其解决方案，为用户提供了完整的使用指导。 该插件的标签为“源码 完整源码”，意味着用户下载的压缩包中包含了插件的全部源代码。这为有技术背景的用户提供了便利，他们可以通过阅读源码了解插件的工作原理，并根据自己的需要进行定制化修改。这不仅是对开源精神的贯彻，也为技术人员提供了学习和改进的平台。 在实际应用中，Keycloak企业微信登录插件（Social Provider）的部署需要遵循一定的步骤。需要在Keycloak服务器上进行插件的安装和配置，这包括上传插件文件、修改相关配置以启用企业微信登录等。需要在企业微信管理后台配置相应的应用信息，并获取必要的授权和密钥信息。将这些信息正确配置到Keycloak服务器上，以确保插件能够正常工作。 此外，企业在部署此类插件时还需要考虑安全性问题。虽然使用企业微信登录可以减少管理用户账号的工作量，但也需要确保企业微信的账号信息安全，防止敏感信息的泄露。因此，企业需要对Keycloak和企业微信的配置进行严格的测试，并确保在出现问题时能够迅速响应和处理。 Keycloak企业微信登录插件（Social Provider）为企业提供了一种高效、便捷的登录方式，它能够帮助企业用户利用已有的企业微信账号登录Keycloak保护的应用系统，既提升了用户体验，也降低了企业的管理成本。同时，通过提供完整的源码，该插件也为技术人员提供了学习和创新的平台，有助于进一步推动企业信息安全技术的发展。

随着科技的发展，人工智能已经渗透到了我们生活中的方方面面。其中，图像识别与分类技术作为人工智能的重要分支之一，已经被广泛应用于各种领域。在生物多样性保护和野生动物研究领域，图像识别技术也发挥着重要作用，尤其在对野生动物种群的监测和分类上。本次分享的是一个特别针对中国蛇类的识别系统，它采用图像识别与分类的方法，帮助研究人员和爱好者快速识别蛇类，具有重要的科研和教育意义。 该系统的核心是一个训练有素的深度学习模型，这个模型通过学习大量的蛇类图像数据，能够自动识别并分类不同种类的蛇。开发这样的系统，首先需要收集丰富的蛇类图像数据，包括不同种类、不同环境下的蛇类图片。这些图片需要进行预处理，包括调整大小、归一化等操作，以保证模型的输入数据一致性。 在模型的选择上，常用的有卷积神经网络（CNN）等深度学习架构。CNN特别适合处理图像数据，其结构中包含多个层次，可以学习图像的层次特征。一个典型的CNN模型包括卷积层、池化层、全连接层等。在蛇类识别系统中，通过不断迭代训练，CNN能够逐渐掌握蛇类的特征，并最终实现准确的识别和分类。 此外，系统中还可能涉及到一些优化算法和技巧，例如使用数据增强来提高模型的泛化能力，或者应用迁移学习来加速模型的训练过程。数据增强可以通过旋转、翻转、缩放等方式对原始数据进行扩展，使模型在面对不同的蛇类图像时都能够有良好的识别效果。迁移学习则是利用已有的预训练模型，在其基础上进行微调，以适应新的蛇类图像数据集，这样可以减少训练时间并提高模型性能。 在系统开发完成后，为了便于用户使用，通常会提供一个简洁的用户界面。用户可以通过这个界面上传蛇类的图片，系统则会自动进行识别，并给出最可能的蛇类名称和相关的分类信息。这个用户界面可能是一个网页版应用，也可能是一个桌面应用程序，甚至是一个移动应用，取决于开发团队的设计和用户的需求。 对于这样的系统，开发者通常会提供源码，这样其他研究者可以基于这些代码进行进一步的改进或者适应新的应用场景。通过分享源码，还可以促进学术交流，推动整个领域的发展。 在实际应用中，基于图像识别与分类的中国蛇类识别系统可以用于生态学研究、野生动物保护、自然教育等多个方面。通过快速准确地识别蛇类，该系统不仅有助于提高生物多样性监测的效率，还能帮助减少人类与野生动物的冲突，为野生动物的保护工作提供强有力的技术支持。 系统的推广和应用还需要考虑实际的使用环境和用户群体。为了确保系统的准确性和稳定性，除了在模型训练阶段保证数据质量外，还需要在实际使用中不断收集反馈，优化模型性能。此外，对于非专业用户，还需要提供足够的教育和培训资料，使他们能够正确地使用系统，从而达到预期的效果。

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/55b326f106a2 (最新版、最全版本)可见光/红外光双模态目标检测: C2Former在MMDetection（Cascade-RCNN）上的实现 在人工智能与计算机视觉领域，目标检测一直是一个研究热点。随着技术的进步，双模态目标检测由于其在多种条件下的良好表现，越来越受到研究者们的重视。双模态目标检测通常涉及到不同类型的传感器数据，比如可见光和红外光图像的融合。这种方法能够弥补单一模态的不足，提供更为准确和鲁棒的目标检测结果。 本篇文档的主题是“可见光/红外光双模态目标检测：C2Former在MMDetection（Cascade-RCNN）上的实现”，从标题可以看出，该文档关注的是一个特定的算法C2Former在流行的开源目标检测框架MMDetection上，基于Cascade-RCNN架构的应用。MMDetection是一个由商汤科技等团队共同开发的深度学习目标检测框架，它支持多种目标检测算法，并且易于扩展。而Cascade-RCNN是单阶段目标检测网络的增强版，通过构建级联的RPN网络和检测头，来提高检测的准确性和召回率。 C2Former算法可能是一种结合了深度学习和双模态信息处理的新方法，它的引入可能会进一步增强目标检测系统对不同类型输入图像的适应性和性能。文档中提到的“可见光/红外光双模态目标检测”是指利用可见光图像和红外图像两种不同波段的图像数据进行目标检测。可见光图像容易受到光照条件的影响，而红外图像不受光照条件限制，因此两者结合可以在各种复杂环境中提供更为稳定的目标检测性能。 在本篇文档中，详细介绍了如何将C2Former算法实现于MMDetection框架中，并特别针对Cascade-RCNN架构进行了优化。这种结合能够充分利用MMDetection的强大功能和扩展性，同时借助C2Former的创新点，对双模态数据进行更有效的融合与处理。 文档还提供了一个资源下载链接，指引有兴趣的研究人员或开发者下载最新的完整版本源码。通过这种方式，研究者可以复现相关的研究成果，进一步验证C2Former在实际应用中的有效性，并进行更深入的研究和改进。 从文件名称列表中，我们可以看出文档的命名非常直观，明确指出了“可见光红外光双模态目标检测:C2Former在MMDetection（Cascade-RCNN）上的实现”，这不仅反映了文档的主要内容，也方便了文件的管理和检索。文档可能是以文本形式对相关算法实现过程进行了详细的说明，方便读者理解和学习。 这篇文档对于目标检测领域尤其是双模态目标检测的研究具有重要参考价值。它不仅展示了如何在现有的成熟框架中集成新的算法，也为双模态目标检测的研究提供了新的思路和方法。通过该文档的指导，研究者们能够快速上手并参与到相关技术的研究与应用开发中。

程序请放在主机根目录调试，请依照程序规定的php版别调试，主机环境呈现的问题多种多样，调试不成功请勿就直接说程序有毛病有问题，主要检查一下自己的环境！别的不明白程序的请不要私自删去或许修正东西，形成的问题不再逐个回答，希望了解！ 2.复原数据库，拜访http://您的域名/ebak进入数据库办理界面，登录账号和暗码分别是admin和123456 3.用dreamweaver或许EditPlus翻开system\config\database.inc.php这个文件，修正四处当地 ‘hostname’ => ‘localhost’,’database’ => ‘demo9′,’username’ => ‘root’,’password’ => ‘suibianlu’ localhost修正为你的数据库地址，一般不需要动；demo9改为你的数据库名称；root改成你的数据库用户名；suibianlu改成你的数据库暗码

《.NET财务管理系统完整源码解析与探讨》 在当今数字化时代，财务管理系统已经成为企业管理的重要工具，它能够高效地处理日常的财务数据，提高工作效率，减少人为错误。本文将深入探讨基于C#语言开发的.NET财务管理系统完整源码，帮助开发者理解和学习此类系统的构建。 我们来了解一下C#语言在财务管理系统中的应用。C#是微软推出的一种面向对象的编程语言，具有丰富的库支持、高性能以及强大的类型检查等特点，尤其适合开发企业级应用。在财务管理系统中，C#的这些特性确保了代码的安全性、稳定性和可维护性。 该.NET财务管理系统完整源码包含了多个关键模块，如账务管理、报表生成、预算控制、税务处理等。这些模块的实现，充分展示了C#在处理复杂业务逻辑时的灵活性和强大功能。 1. 账务管理：系统中包含了会计科目管理、凭证录入、审核、过账等功能。C#的数据结构和面向对象设计原则使得在处理大量财务数据时，能够保证数据的一致性和准确性。同时，源码中的事务处理机制确保了数据的完整性，防止因系统异常导致的数据丢失。 2. 报表生成：报表是财务管理系统的核心部分，用于展示财务状况和分析。源码中可能采用了C#的报表库，如Crystal Reports或DevExpress，用于生成各种自定义的财务报表。开发者可以通过源码学习如何动态生成和导出报表，以及如何与数据库进行交互获取所需数据。 3. 预算控制：预算是财务管理的重要组成部分，源码中可能实现了预算编制、预算执行监控以及预算调整等功能。通过C#的条件判断和循环语句，可以实现灵活的预算控制策略。 4. 税务处理：源码可能包含税务计算和申报的功能，这需要对接税务API或者利用C#进行复杂的数学计算。理解和学习这部分源码，有助于开发者掌握税务规则的程序化实现。 5. 用户界面与权限管理：一个完整的财务管理系统离不开友好的用户界面和严谨的权限控制。C#与Windows Forms或WPF结合，可以创建直观的UI，同时利用.NET Framework的Identity框架，可以实现用户注册、登录、角色分配和权限控制。 6. 数据库交互：源码中通常会用到ADO.NET或其他ORM框架（如Entity Framework）进行数据库操作。理解这些交互方式，对于优化查询性能、处理并发访问和事务控制至关重要。 这个.NET财务管理系统完整源码为开发者提供了一个深入学习C#编程、财务业务逻辑以及企业级应用开发的宝贵资源。通过研究和实践，开发者不仅能提升编程技能，还能了解企业级财务管理系统的实际运作，为未来开发更高级的财务应用打下坚实基础。

TMS FNC WebSocket 1.0.4.4 是 TMS Software 推出的一款高质量的 WebSocket 服务器和客户端组件套件，适用于 Delphi 和 C++Builder，广泛应用于桌面、移动和 Web 应用开发。 功能特点： 跨平台支持：TMS FNC WebSocket 1.0.4.4 支持多个平台，包括 VCL（用于 Windows 桌面应用开发）、FireMonkey（用于跨平台应用开发，支持 Windows、macOS、iOS 和 Android）以及 TMS WEB 应用开发框架（用于 Web 应用开发）。 WebSocket 协议实现：严格遵循 RFC 6455 标准实现 WebSocket 协议，确保与各种 WebSocket 客户端和服务器之间的兼容性和互操作性。 安全连接支持：支持通过 TLS（Transport Layer Security）进行 WebSocket 协议通信，为数据传输提供安全加密保障，适用于对安全性要求较高的应用场景。 消息处理能力：能够发送和接收二进制消息和文本消息，满足不同类型的数据传输需求，方便在不同系统之间进行高效的数据交互。 Webhook 集成：可以轻松地与符合 HTTP/HTTPS 标准的服务器进行 Webhook 集成，便于实现事件驱动的架构和自动化工作流，例如在接收到特定的 Webhook 通知时触发相应的业务逻辑。 WhatsApp 组件支持：专门提供了用于 WhatsApp webhook 支持的组件，方便开发者构建与 WhatsApp 集成的应用程序，实现消息的自动接收和处理等功能，适用于需要与 WhatsApp 进行交互的业务场景。 简单易用：该组件套件设计简洁，所需的属性设置较少，开发者可以快速上手并集成到自己的应用程序中，降低了开发难度和时间成本。

YOLOv8是一款基于深度学习的目标检测模型，其性能优越且具有较高的实时性。在《主干网络篇 - YOLOv8更换主干网络之GhostNet》中，我们将探讨如何将GhostNet作为YOLOv8的基础网络架构，以提升模型的检测效果。GhostNet是一种轻量级的卷积神经网络（CNN），它通过引入Ghost模块，实现了在计算资源有限的情况下提高模型的效能。 Ghost模块是GhostNet的核心创新点。这个模块主要由两部分组成：基础操作（如1x1卷积）和扩展操作。基础操作负责生成简单的特征，而扩展操作则通过对这些简单特征进行变换，生成更多的特征。这种设计使得模型能在不显著增加计算量的同时，获得更丰富的特征表示，对于目标检测任务尤其有利。 YOLO系列算法以其快速的检测速度和相对较高的精度受到广泛关注。YOLOv8是对前几代YOLO模型的改进，其优化了网络结构，提升了模型的检测性能。在更换主干网络时，选择GhostNet的主要原因是它的高效性和轻量化特性，这使得模型在保持高准确度的同时，可以在低功耗设备上运行。 在实现《主干网络篇 | YOLOv8更换主干网络之GhostNet》的过程中，我们需要完成以下步骤： 1. **导入GhostNet模型**：我们需要导入预训练的GhostNet模型权重，这通常是通过加载预训练模型的权重文件完成的。这有助于模型在迁移学习过程中快速收敛。 2. **修改YOLOv8模型结构**：在YOLOv8的原始架构基础上，替换掉原有的主干网络，将其与GhostNet连接。这可能涉及到调整卷积层、池化层、批归一化层以及激活函数的位置和数量。 3. **训练与微调**：在替换主干网络后，需要对整个模型进行训练。由于GhostNet已经预训练过，因此可以从小的学习率开始，进行微调。这样既能利用预训练权重，又能适应YOLOv8特定的目标检测任务。 4. **评估与优化**：通过验证集对模型进行评估，观察更换GhostNet后的检测性能变化。如果性能提升不明显或者有下降，可能需要调整学习率、优化器参数或者增加数据增强策略。 5. **实战应用**：当模型达到满意的效果后，可以将其部署到实际应用中，例如智能安防、自动驾驶等领域。 在"ultralytics-main"这个压缩包文件中，很可能包含了实现上述过程的源代码，包括模型结构定义、训练脚本、数据处理工具等。通过研究这些代码，读者可以深入理解如何将GhostNet整合进YOLOv8，并学习到目标检测模型的训练和优化技巧。对于初入行的人工智能学习者和YOLOv8算法初学者来说，这是一个很好的实践项目，能帮助他们巩固理论知识，提升动手能力。