后台是springboot框架，后台的页面是vue，前端页面是html，数据库mysql，jdk1.8，开发工具用ecplise、myecplise、sts、idea都可以 本基于Spring Boot的宠物咖啡馆平台的设计与实现有管理员和用户以及看护师三个角色。用户功能有个人中心，咖啡菜品管理，菜品订单管理，宠物信息管理，宠物体验管理，宠物订单管理，宠物寄养管理，健康状况管理，看护服务管理，周边商品管理，商品购买管理，我的收藏管理等。管理员功能有个人中心，用户管理，看护师管理，咖啡菜品管理，菜品类型管理，菜品订单管理，宠物信息管理，宠物体验管理，宠物订单管理，宠物寄养管理，健康状况管理，互动项目管理，看护服务管理，周边商品管理，商品类型管理，商品购买管理，商品入库管理，系统管理等。看护师功能有个人中心，宠物体验管理，宠物寄养管理，健康状况管理，看护服务管理等。 包含：源码、数据库脚本、论文、环境工具包、相同框架项目的安装教程（在说明文档中）

高考已过，相信很多同学都经历过看着老师在黑板上每天给大家倒计时，距离高考还有xxx天！高考前夕，每一分每一秒都很重要，这个高考倒计时牌资料分享出来，老师和家长们可以动手做起来咯~嘿！同学，高考，你准备好了么？ 倒计时精确到秒，看着秒数每减小一个数，时光流逝，离高考更近了。背面有4个按键可分别设置剩余天数、小时数、分钟数、秒数。 材料: 采用的材料为: 9个74HC595 63个黄色LED 1片ATMega8A 1个16M晶振 2个22pf电容 1个红色LED 1个DS1302时钟模块 1个32k晶振 1个2032纽扣电池及电池插座 5个轻触开关 1个电源插座 1个5V变压器 4个104电容 白色纸板若干 热熔胶，胶带 画框 电路及原理: 倒计时牌的主控制器为Mega8，采用74HC595驱动9个数码管，实时时钟使用DS1302模块，编程使用Arduino。由于手头没有现成的大尺寸数码管，采用黄色LED手工制作了9个7段数码管。 制作步骤: 1、使用Atmega8A做成Arduino最小系统。 16M晶振连接Mega8的9,10脚，9,10脚分别接22pf电容到地，19脚连接LED接1k电阻接地，轻触开关一端接地一端接1脚，并10k上拉电阻接到Vcc。通过插针引出Vcc、Tx(3脚)、Rx(2脚)、GND，以便后期Arduino下载程序。详细信息见附件TXT内网址，文中给出了3中种烧录Bootloader的方法，我们采用方法三--PROGISP方法，并改为选择C:\ProgramFiles (x86)\Arduino\hardware\arduino\avr\bootloaders\atmega8\ATmegaBOOT-prod-firmware-2009-11-07.hex的程序进行烧录。 制作好的Arduino Mega8 最小系统，连接USB转串口TTL，就可以使用ArduinoIDE编写程序下载了（下载时需要按最小系统的复位键一下）。端口映射如下图所示: 2、 连接实时时钟DS1302电路 DS1302连接晶振32k、电池，电源，其中DS1302的CE、I/O、SCLK分别连接Arduino Mega8的A3、A4、A5端口。DS1320端口及电路如下图所示: 3、 自制7段数码管 用纸板做成35*60大小的7段空槽，每个槽放入一个LED，LED负极连接起来，正极引出到背面插针，表面蒙盖香油浸过的白纸，共做9个。引出插针按下图给出的顺序从A到G编号。 4、连接74HC595电路。 9个74HC595级联。上一级Q7’连接到下一级DS，OE接地，MR接Vcc，DS、STCP、SHCP分别连接Arduino Mega8的D6,D7,D8。DS提供数据高低电平，SHCP上跳移入数据，STCP上跳锁存数据输出。Q0~Q6分别连接到自制数码管的A~G端。 5、制作画框面板 将画框背板挖出9个36*60的长方形孔。用白纸打印出距离高考 天 时 分 秒，并挖出对应的长方形孔将，白纸夹在亚克力面板和背板之间。将做好的9个数码管嵌入到挖出的孔中。电路板固定在背板上，数码管连线到电路板的74HC595的Q0到Q6端口，连接5V电源。 编写程序: 使用ArduinoIDE开发环境，首先安装好MiniCore开发板程序，详情见附件TXT。程序源码见附件压缩包。 转自Geek-wlgrass。

CSDN佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

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反编译微信小程序，代码已截图展示，请参考博客文章

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共有两个数据集和一个源码文件（有问题可联系博主） 基于随机森林和XGBoost的肥胖风险多类别预测系统是一个利用机器学习算法对个体肥胖风险进行精准分类的先进工具。在现代社会，肥胖已成为影响人类健康的重要因素之一，与多种慢性疾病密切相关。因此，开发一个能够准确预测肥胖风险的模型具有重要的现实意义。 该系统采用随机森林和XGBoost两种集成学习算法，通过整合多个决策树或弱学习器的预测结果，实现了对肥胖风险的多类别预测。随机森林通过随机抽样和特征选择构建多棵决策树，利用多数投票原则得出最终预测结果；而XGBoost则通过梯度提升算法优化目标函数，不断迭代生成新的弱学习器，并将它们的预测结果加权求和，得到最终的预测值。 数据集方面，系统采用了包含多个特征（如年龄、性别、身高、体重、生活方式等）和肥胖风险类别标签的数据集。通过对这些数据进行预处理和特征工程，系统能够提取出与肥胖风险密切相关的关键信息，为模型训练提供有力的数据支持。 在源码实现方面，系统采用了Python编程语言，并借助了scikit-learn和xgboost等机器学习库。

7K7K多线程POST注册易语言源码 源码调用的模块 1、精易模块（用了网页访问和取文本中间） 2、鱼刺多线程模块（多线程的一些操作） 3、若快答题（验证码识别） 4、excel和word类（导出excle）