本程序是基于网墓程序(单用户版)修改而成,在原有基础上完善了部分程序错误,图片无法显示等,并新增了为亲人献烟,酒,名车等功能,主要针对男性。                         本程序主要提供给个人网站的单个用户使用,下载后更改用户界面即可,本程序主要完成以下功能:网上祭奠: 用户可在逝者的墓地及纪念馆里完成献花、上供、烧香、焚烛、点歌、留言以及带有男性个性化的的献烟、献酒、献车等祭奠和纪念活动;用户可根据需要调整祭奠活动内容及界面后台留言管理:对网友的祭拜留言进行管理,管理账号:admin管理密码:admin888功能简介:    1:增加祭悼方式:用户可根据自己对传统风俗的理解在动态的增加悼念方式,即在本站现有悼念方式献花、上供等方式的的基础上增加其它的悼念方式, 操作简单,没有后台,是清明节改善传统风俗,绿色悼念的时尚选择适用本程序者请做好网络花园文学网的友情连接,谢谢您的支持。
2024-11-22 15:02:31 1.23MB asp源码
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网上祭祀源码 国内大型网络纪念平台,提供网上礼佛、网上家谱、在线族谱、祭祀网、网上纪念、网上祭奠、网上祭拜、网上祭祀、网上扫墓、清明祭祖、微信祭祀、网上墓地等服务,网上纪念馆是永久性公益纪念网站。
2024-11-22 14:10:20 114.94MB mysql
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【无纸化在线考试网】是一个基于C#和ASP.NET技术开发的实际项目,旨在提供一个高效、便捷的在线考试平台,让教育机构、企业或个人能够实现无纸化的考试过程。这种模式不仅可以节省资源,减少纸质考试的环境影响,还可以方便地进行远程评估和成绩管理。以下是该项目涉及的关键技术点和功能模块的详细解析: 1. **ASP.NET框架**:ASP.NET是Microsoft提供的一个用于构建Web应用程序的框架,支持多种编程语言,如C#。在本项目中,它作为后端开发的基础,处理用户请求,提供动态网页内容。 2. **C#编程**:C#是ASP.NET的核心编程语言,用于编写服务器端逻辑。在无纸化在线考试网中,C#代码用于处理数据交互、业务逻辑和控制流程。 3. **数据库设计**:项目可能使用了SQL Server或其他关系型数据库来存储试题、考生信息、考试成绩等数据。数据库设计包括表结构、字段类型、索引和关系的定义。 4. **用户管理**:系统应包含用户注册、登录、个人信息管理等功能。用户角色可能有管理员、教师和学生,每个角色有不同的权限。 5. **试题库管理**:管理员可以创建、编辑和删除试题,包括选择题、填空题、判断题等多种题型。试题可以按照科目、难度等分类。 6. **考试创建与发布**:教师可以设定考试时间、时长、分数分配等参数,选择题目创建考试,并发布给特定的学生群体。 7. **在线答题**:考生在指定时间内登录系统,进行在线答题。系统需记录答题时间,防止作弊,并支持实时保存答案。 8. **自动评分**:选择题和填空题可由系统自动评分,非选择题可能需要人工批阅。 9. **成绩管理**:系统应能显示个人及班级的整体成绩,支持成绩导出和分析。 10. **安全与防护**:为了保证考试的公正性,系统需要具备防作弊机制,如限制切屏次数、监测IP地址等。 11. **用户体验**:界面设计应简洁易用,适应不同设备,提供良好的交互体验。 12. **错误处理与日志记录**:系统应具有错误处理机制,记录异常信息,便于后期问题排查。 通过这个项目,开发者可以深入理解C#和ASP.NET的结合应用,以及如何构建一个完整的Web应用程序,涵盖从后端数据处理到前端用户交互的全过程。同时,无纸化在线考试的概念也是教育信息化的重要趋势,对于提升教学效率和环保具有重要意义。
2024-11-12 15:21:13 1.62MB 在线考试
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【房产中介类网站源码】是一种专为房地产中介服务设计的在线平台的代码基础,它允许用户无需注册即可发布相关信息,而后台审核机制确保了信息的真实性和安全性。此类网站源码通常包括用户界面、数据库管理、信息发布系统、房源搜索功能、用户交互功能等多个关键组成部分,旨在构建一个高效、便捷且安全的房地产信息交流环境。 一、用户界面 用户界面是网站与用户交互的窗口,对于房产中介类网站来说,它应具备清晰、易用的设计,以便用户快速找到所需信息。这包括首页展示的热门房源、区域划分、房价走势等模块,以及房源详情页面,展示房屋的面积、户型、价格、地理位置等详细情况。此外,为了吸引用户,界面设计应美观且符合现代审美,提供良好的用户体验。 二、数据库管理 数据库是存储房源信息、用户数据的核心,房产中介类网站需要一个强大、稳定的数据库管理系统。源码中应包含对房源数据的增删改查功能,以及用户信息的安全存储和管理。同时,数据库设计应考虑性能优化,如合理的数据分区、索引创建,以应对大量数据的查询需求。 三、信息发布系统 该系统允许用户发布房源信息,无需注册即可操作,极大地方便了用户。源码应包含验证机制,如手机号码验证或邮箱验证,以确保信息的真实性和防止恶意发布。同时,发布流程应简洁明了,包括上传图片、填写房源详情等步骤。 四、后台审核 后台审核机制是保障信息质量的关键。管理员可以通过后台管理系统对用户发布的房源进行审核,确认其真实性,过滤虚假、重复或违规信息。审核流程应自动化程度高,配合人工审核,提高效率。 五、房源搜索功能 高效的搜索功能是房产中介类网站必不可少的。源码应包含关键字搜索、筛选条件(如区域、价格、户型等)设置,支持模糊匹配和智能推荐,帮助用户快速定位到合适的房源。 六、用户交互功能 网站源码还应包含用户之间的沟通工具,如在线留言、预约看房、在线咨询等功能,促进买卖双方的有效沟通。同时,提供用户反馈和评价系统,有助于提升服务质量。 七、移动适配与响应式设计 考虑到用户可能通过不同设备访问,源码应具有良好的移动适配性,采用响应式设计,确保在手机、平板等设备上也能正常显示和操作。 八、安全防护 网站源码应包含必要的安全措施,如防止SQL注入、XSS攻击,保护用户隐私,确保交易安全。 总结,房产中介类网站源码是构建专业房产信息平台的基础,涉及多个技术层面,包括前端展示、后端逻辑、数据库管理、用户交互、信息安全等多个方面。选择合适的源码并进行定制化开发,可以为企业提供一个功能全面、用户体验优秀的在线房产交易平台。
2024-11-10 01:34:21 7.2MB 房产中介类网
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wine的9.0版本deb格式官方正版下载,出处:https://packages.debian.org/sid/all/wine/download
2024-11-06 10:18:09 68KB
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plecs三相并网逆变器序阻抗扫频程序 plecs联合matlab进行扫频 阻抗扫描 电力电子 弱电网 稳定性分析
2024-11-05 16:05:21 461KB
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【ASP消防网上考试系统设计(源代码+LW)】是一个毕业设计项目,它涉及到使用ASP(Active Server Pages)技术构建一个在线消防知识考试平台。ASP是微软开发的一种服务器端脚本环境,常用于创建动态网页和Web应用程序。在这个项目中,我们可以推测系统可能包含了用户登录、注册、试题浏览、选择题作答、成绩展示等功能。 这个系统的实现可能基于Java语言,因为标签中提到了"java"。Java是一种广泛使用的面向对象编程语言,适合开发Web应用,具有跨平台性,安全性和稳定性强的特点。源代码部分可能包括了用Java编写的后端服务,处理用户的请求,与数据库交互,进行业务逻辑处理等。 "课业设计"标签表明这是一份学术或教育相关的项目,可能是学生为了完成学业任务而开发的。这样的项目通常要求学生综合运用所学的编程知识,如数据库管理、Web开发框架、网络通信等,来解决实际问题。 从压缩包子文件的文件名称列表中,我们可以看到以下内容: 1. ASP??????????(???+??)\:这可能代表项目的主要代码目录,包含ASP页面和相关的资源文件。 2. ??(?)\:这可能是指数据库文件,可能是SQL Server或者其他数据库格式,用于存储题目、答案、用户信息等数据。 3. ????.doc:可能是一个项目报告或者设计文档,详细介绍了系统的功能、设计思路、实现方法等。 4. ??????2.png:可能是系统界面的截图,展示了用户在考试时的界面或者系统的其他部分。 5. ??(?)\???????.rar:这可能是一个压缩文件,包含了额外的资源或者部分源代码的备份。 通过分析这些文件,我们可以了解到这个项目不仅提供了源代码,还有可能包括了设计文档和数据库文件,为学习和研究ASP和Java Web开发提供了一个完整的案例。对于想要了解和学习Web应用开发,特别是基于ASP和Java的学生或开发者来说,这是一个宝贵的资源。通过阅读源代码,可以深入理解如何将ASP和Java结合使用来构建动态的在线考试系统,同时也可以学习到如何组织和管理Web项目,以及如何设计和实现数据库交互。
2024-11-04 22:17:52 1.17MB 毕业设计 java 源码
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《网上购物系统软件项目可行性研究报告》是对开发一个在线购物平台进行全面评估的文档,旨在确定该项目在技术、经济、法律和社会等多个方面是否具有实施的潜力。报告涵盖了多个关键领域,包括项目背景、前提条件、现有系统分析、技术可行性以及经济可行性等。 1. 项目背景: 报告首先介绍了编写此可行性研究报告的目的,强调了电子商务在全球范围内的快速发展,以及互联网技术对传统零售业的影响。项目背景部分可能还涉及到当前消费者购物习惯的转变,以及市场上对于便捷、高效购物体验的需求。 2. 可行性研究的前提: 这部分详细列出了项目实施的基本要求、条件、假定以及限制。这些可能包括硬件和软件基础设施的需求,以及预期的用户基数、市场渗透率等假设。 3. 对现有系统的分析: 报告深入探讨了当前市场上的网上购物系统,分析了处理流程、数据流程、工作负荷、费用支出、人员配置以及设备需求。这一部分旨在识别现有系统的优点和不足,为新系统的开发提供参考。 4. 技术可行性分析: 报告接着分析了建议的新系统的技术特点,包括系统架构、功能模块、用户体验等方面,并对比了与现有系统的差异,展示了新系统在技术层面的创新和优势。技术可行性评价则基于现有技术的发展水平,评估了新系统能否成功开发和实施。 5. 经济可行性分析: 经济可行性是决定项目是否可行的重要因素。报告中详细讨论了项目的投资成本、预期收益,以及投资回收期。敏感性分析则考虑了市场变量的变化对项目经济效益的影响,以确保项目在经济风险下的稳健性。 6. 其他可行性因素: 除了技术和经济方面,报告可能还会涉及法律可行性,如合规性、隐私保护和知识产权问题;操作可行性,如系统的易用性和维护性;以及社会可行性,如公众接受度和对环境的影响。 7. 结论和建议: 报告会综合所有分析结果,得出项目是否值得投资和实施的结论,并可能提出进一步的研究方向或改进建议。 《网上购物系统软件项目可行性研究报告》是项目决策的关键文档,它为投资者和管理层提供了全面的信息,帮助他们判断项目是否符合公司的战略目标,以及是否能够带来预期的回报。通过深入的分析,这份报告能够为网上购物系统软件的开发提供坚实的基础和明确的方向。
2024-11-03 04:03:11 99KB
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PaddleDetection是百度开发的一个深度学习目标检测框架,基于PaddlePaddle(飞桨)平台。2.3版本是截至2021年12月8日的最新稳定版本。这个框架提供了丰富的预训练模型、高效的训练流程以及优化的推理速度,旨在帮助用户快速实现目标检测任务。 1. **PaddlePaddle平台**:PaddlePaddle是中国首个开源的深度学习平台,由百度公司打造。它支持大规模分布式训练,同时也适用于单机多卡和单机单卡的训练场景。PaddlePaddle具有易用性、灵活性和高效性等优点,能够处理各种类型的机器学习和深度学习任务。 2. **目标检测**:目标检测是计算机视觉领域的一个关键任务,它旨在识别图像中的不同对象并定位它们的位置。PaddleDetection支持多种目标检测算法,包括但不限于YOLO系列(YOLOv3、YOLOv4)、Faster R-CNN、Mask R-CNN、SSD、RetinaNet等。 3. **PaddleDetection-2.3 特性**: - **模型库丰富**:包含了多种前沿的检测模型,用户可以根据需求选择合适的模型进行迁移学习或微调。 - **MMDetection兼容**:PaddleDetection兼容了MMDetection的部分接口,使得从其他基于PyTorch的目标检测框架迁移变得更加便捷。 - **训练与预测**:提供了完整的训练和预测流程,支持单机多卡、多机多卡的分布式训练,以及轻量化的推理服务。 - **优化器**:内置了多种优化器,如Adam、SGD等,用于模型的参数更新和训练效率提升。 - **数据增强**:提供丰富多样的数据增强策略,如翻转、缩放、裁剪等,有助于模型泛化能力的提高。 - **评估指标**:支持多种标准的评估指标,如mAP(平均精度均值)等,便于分析模型性能。 4. **使用流程**: - **环境配置**:确保安装了PaddlePaddle的GPU或CPU版本,以及相关的依赖库。 - **代码克隆/下载**:你可以通过git克隆或者直接下载本提供的PaddleDetection-2.3压缩包进行解压。 - **配置文件**:修改配置文件以适应你的数据集和模型选择。 - **数据准备**:将数据集按照框架要求的格式进行组织。 - **模型训练**:运行训练脚本进行模型训练。 - **模型评估**:训练完成后,使用评估脚本检查模型在验证集上的性能。 - **模型部署**:将训练好的模型导出为预测模型,用于实际应用。 5. **优化与调试**:在训练过程中,可以调整学习率策略、批大小、训练轮数等参数以优化模型性能。对于模型的性能瓶颈,可以通过可视化工具分析训练日志,找出可能的问题并进行针对性优化。 6. **社区支持**:PaddleDetection有活跃的开发者社区,用户可以在这里找到示例代码、教程、常见问题解答以及与其他用户的交流,这对于初学者来说是非常宝贵的资源。 PaddleDetection-2.3是一个功能强大的目标检测框架,它利用了PaddlePaddle的优势,提供了易于使用、高度可定制的解决方案,为研究者和开发者在目标检测领域的工作提供了便利。通过下载并解压提供的压缩包,你可以直接开始你的目标检测项目。
2024-11-01 09:43:48 386.08MB PaddleDetection
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EmailSpider邮箱搜索器支持外贸,当前支持 百度、Google、Yahoo、Bing搜索引擎 搜索结果。(Google为国际站 非hk)智能挖掘功能,深入企业网站自动寻址搜索邮箱,当前仅支持中英文,后续版
2024-10-28 21:11:49 59KB v1.0
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