软件工程毕业设计基于ssm框架+微信小程序的体育报名系统项目源码.zip 个人经导师指导并认可通过的高分设计项目，评审分98分。主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业。 项目介绍： 体育报名系统项目, 前端为微信小程序,后端接口为ssm框架实现,项目包含源码、数据库 毕业设计基于ssm框架+微信小程序的体育报名系统项目源码.zip 个人经导师指导并认可通过的高分设计项目，评审分98分。主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业。 项目主要功能： 这是一个基于SSM框架结合微信小程序的体育报名系统。系统分为三个用户角色：球员、队长及管理员。管理员在Web端操作，负责公告管理、球员及队长管理、球队与比赛信息维护、报名管理、赛事集锦更新、社区论坛以及系统管理。小程序端则服务于球员和队长的登录及相关功能，具体细节可在演示中查看。该项目技术栈包含Spring、SpringMVC、MyBatis，以及微信小程序开发。

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ASPCMS 开源企业网站建设系统简介 ASPCMS开源企业网站建设系统是由上谷网络开发的全新内核的开源企业建站系统，能够胜任企业多种建站需求，并且支持模版自定义、支持扩展插件等等，能够在短时间内完成企业建站。 ASPCMS开源企业网站建设系统功能列表 1、支持一键生成html； 2、支持google和百度地图生成； 3、RSS生成 4、URL自定义 5、增加按指定日期生成内容 6、自定义生成目录、文件名称 7、分类自定义模板、内容自定义模板 8、分类访问权限控制 9、一键切换模板 10、模板防盗功能 11、在线修改模板，CSS文件 12、采集功能 13、招聘应聘功能 14、TAG功能 15、批量添加分类功能 16、水印功能 17、留言，评论内容过滤功能 18、在线升级功能 19、事件邮件提醒功能 20、增加相册功能 21、自定义标签功能 22、广告位管理功能 23、浮动广告，对联广告，右下弹出广告 24、支持无限极分类； 25、支持自定义标题、自定义关键词、自定义描述； 26、支持栏目，分类是否启用开关； 27、支持外部跳转链接控制； 28、拥有留言板、友情链接，上传文件管理，数据库备份/恢复，在线客服,幻灯片等常用功能； 29、特有冗余文件检测功能，可以检测无用的上传文件并删除； 30、...... 更多功能请下载使用发现 ASPCMS开源企业网站管理系统  UTF8 v2.7.3 更新日志 1.强化手机端域名绑定，手机访问非绑定域名自动跳转绑定域名 2.修复大量时间格式数据库兼容性问题 3.修复留言内容和联系人提示信息错误问题 4.修复默认模板留言板提交路径问题 5.新增内容详情页自定义任意时间格式(yy,y,m,d,h,mi,s自动进行替换时间内容) 6.其它部分程序优化 ASPCMS开源企业网站管理系统前台页面 ASPCMS开源企业网站管理系统后台管理 后台路径：/admin_aspcms 后台用户名和密码：admin 123456 后台页面 相关阅读 同类推荐：企业网站

微信小程序是一种轻量级的应用开发平台，由腾讯公司推出，主要应用于移动端，为用户提供便捷的服务。图书管理系统则是基于微信小程序的特定应用场景，旨在方便用户在线浏览、搜索、借阅和管理图书信息。这个源码资源提供了完整的图书管理系统实现，包括前端用户界面和后端数据处理逻辑。 "详细图文文档教程.doc"很可能是指导用户如何理解和搭建这个系统的文档，它可能包含系统架构的介绍、数据库设计、接口说明以及如何配置服务器环境等内容。对于开发者而言，这样的文档至关重要，因为它能帮助快速上手并避免在部署过程中遇到的问题。 "源码导入文档教程.docx"则专门指导如何将源码导入到开发环境中，这通常涉及到微信开发者工具的使用、项目的初始化、依赖库的安装和配置等步骤。开发者需要按照文档中的步骤操作，确保源码能够正确地运行起来。 图片文件（如7.png、1.png、5.png、3.png、2.png、6.png、4.png）通常用于展示系统的界面设计和功能模块，可能包括登录注册页面、图书列表页面、图书详情页面、搜索功能、用户个人中心等。通过这些图片，开发者可以直观地理解用户交互流程，同时也能评估设计是否符合预期。 本图书管理系统的源码实际应用了微信小程序的框架，如WXML（微信小程序标记语言）和WXSS（微信小程序样式语言），它们分别负责结构和样式，与JavaScript一起构成小程序的核心开发语言。此外，源码中可能还包含了API接口调用，与后台服务器进行数据交互，例如使用微信小程序的网络请求API（wx.request）获取或更新图书数据。 服务器方面，系统需要一个稳定的运行环境，可能使用了如Node.js、PHP、Java等后端技术，并结合MySQL、MongoDB等数据库存储图书信息。为了保证服务的稳定性和安全性，开发者需要了解服务器配置、数据库管理、安全设置等相关知识。 这个源码资源适合有一定编程基础，尤其是微信小程序开发经验的人员学习和使用。通过此资源，开发者不仅可以学习到图书管理系统的设计思路，还能深入理解微信小程序的实际开发流程，提升自己的项目实践能力。同时，对于想要搭建类似系统的初学者来说，这是一个很好的学习和参考实例。

Matlab研究室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

注意是易语言源码！！！！！模块源码都有，可以直接编译运行，可以自定义连招并且保存，你想要的连招都可以实现，但是只限于LOL，其他游戏自测，理论上可以，有一个问题就是不能两个键一起按比如A+W，有能力的自己修改

时间序列数据集

内容概要 集成了langchain、千问72b、chroma、m3e-large、LCEL等AI技术，通过爬取马斯克的公开信息，实现了虚拟马斯克对话机器人 适用人群 小白也能看懂的实现过程 能学到什么： 1.使用langchain 2.使用langchain调用本地llm模型、embedding模型、数据库 3.使用langchain的LCEL 4.Retrieval-Augmented Generation，简称RAG的实现方式 5.文档分割、拆分 6.高级prompt的实现方法 7.从搭建知识库到高级检索在到形成chain链最后输出的全流程 其他说明 易于集成：设计简洁的集成流程，轻松集成到现有系统中。 LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。它使应用程序能够： 1.具有上下文感知能力：将语言模型与上下文源（提示说明、少量镜头示例、基于其响应的内容等）联系起来。 2.原因：依靠语言模型进行推理（关于如何根据提供的上下文回答，采取什么行动等）

YOLOv8是YOLO（You Only Look Once）目标检测系列的一个最新版本，它在前代的基础上进行了优化，提高了目标检测的速度和准确性。这个压缩包包含的是YOLOv8的源代码以及预训练模型文件，使得即使在无法访问外部网络的情况下，用户也能进行目标检测的实践和研究。 YOLO（You Only Look Once）是一种实时的目标检测系统，其核心思想是通过单个神经网络同时预测图像中的边界框和类别概率。自YOLOv1发布以来，该系列已经经历了多次迭代，每次更新都带来了性能的提升和新特性的引入。 YOLOv8源码提供了整个模型的实现，包括网络结构的设计、损失函数的定义、训练过程的控制等。开发者可以通过阅读和理解源码来学习目标检测算法的细节，以及如何使用深度学习框架（如PyTorch）构建这样的复杂模型。源码中可能包含了模型的训练脚本、数据预处理模块、评估指标计算等功能，这为用户提供了定制化和扩展的基础。 `yolov8n`和`s.pt`文件是预训练模型的表示。`yolov8n`可能是YOLOv8的一个轻量级版本，可能针对小规模硬件或者速度有更高要求的场景。`s.pt`文件则是模型的权重，表示模型在大量数据上训练后的学习结果。用户可以直接加载这些预训练模型，对新的图像进行目标检测，而无需从头开始训练模型，大大节省了时间和计算资源。 `ultralytics-8.1.0`这个文件可能是指Ultralytics团队的YOLOv8版本，Ultralytics是一家专注于计算机视觉技术的公司，他们维护着YOLO系列的开源实现，并且持续进行优化。这个版本可能包含了训练数据集、模型配置文件、模型评估工具等，用户可以借此进一步了解和评估YOLOv8的性能。 在实际应用中，用户可以利用这些资源进行以下操作： 1. 学习和研究YOLOv8的网络架构和训练策略。 2. 针对特定任务调整和微调预训练模型。 3. 在本地环境下进行目标检测，避免因网络限制无法使用云服务的问题。 4. 评估YOLOv8与其他目标检测模型的性能差异。 5. 将YOLOv8集成到自己的项目或产品中，实现快速的目标检测功能。 这个压缩包为无法访问外网的用户提供了一个完整的YOLOv8解决方案，包括了模型的源代码和预训练权重，使得用户能够在本地环境中进行目标检测的研究和应用开发。

**标题解析：** "libecw 3.3 完整源码" 是一个软件库的源代码版本，其中“libecw”是ERDAS公司开发的核心库，专门用于处理ECW（ERDAS Compressed Wavelets）图像格式。ECW是一种高效的数据压缩技术，常用于地理信息系统（GIS）和卫星遥感数据处理。版本号3.3表示这是该库的一个特定迭代，可能包含了性能优化、新功能或错误修复。 **描述详解：** 描述中提到，libecw主要服务于GIS（Geographic Information System）和卫星遥感领域。这表明它在处理大型地理空间数据时具有重要作用，因为这些领域经常涉及处理海量的高分辨率图像。 1. **ERDAS公司出品**：ERDAS是一家在地理空间软件和服务方面有深厚背景的公司，其产品广泛应用于地球观测、地图制作、环境分析等领域。 2. **ECW与JPEG2000支持**：ECW格式能够高效地压缩遥感和GIS图像，同时保持高质量的图像还原。JPEG2000是另一种高级图像压缩标准，支持多分辨率和无损压缩，这两种格式都在libecw的支持范围内，说明它能处理多种类型的大文件图像。 3. **图像的金字塔格式存储**：这是一种分层存储方法，允许快速访问不同分辨率的图像，对于大图像的浏览和处理非常有用。通过金字塔结构，用户可以快速加载低分辨率的预览，然后逐级细化到需要的细节水平。 4. **图像大小无限制**：这意味着libecw设计上能够处理任意大小的图像文件，不受硬件或软件上的限制，对于处理高分辨率的遥感数据至关重要。 **标签关联：** 1. **erdas**：标签指明了libecw与ERDAS公司的关系，表明这是ERDAS产品线的一部分。 2. **ecw**：强调了libecw的核心功能，即处理ECW格式的图像。 3. **金字塔**：反映了libecw支持高效的图像金字塔存储方式。 4. **遥感**：指出libecw在遥感数据分析中的应用。 **压缩包子文件的文件名称列表：** 虽然未提供具体的文件列表，但"libecwj2-3.3"很可能包含libecw库的源代码文件，可能包括C++或其他编程语言的头文件、源文件、构建脚本、示例程序、文档等。这些文件将有助于开发者理解和使用libecw来处理ECW和JPEG2000图像，或者为自己的项目集成这个库。 libecw 3.3是ERDAS公司提供的一个关键组件，专为GIS和遥感应用设计，能够高效处理和读写ECW和JPEG2000格式的超大图像。其支持的金字塔存储和无限制的图像大小处理能力，使其在处理复杂地球观测数据时表现出色。通过其源代码，开发者可以深入了解其工作原理，并进行定制化开发，以满足特定的应用需求。