本文以vue-cli3+为例，实现多系统集成下的分模块打包。分模块打包方式多种多样，下文可适用于多系统之间互不干扰，主系统可集成各子系统，各子系统又可单独运行的业务场景。 一、目标 我们要实现什么？所谓分模块打包，那么各个模块内就必须得有自己独立的入口文件，路由文件。按照这种构想，我在一个新的脚手架src目录下新建了一个projects目录： 如上图，可以看到Aproject、B、C、D四个项目。我在A项目中建了assets，common和views文件夹，其中assets可以再建img和css的文件夹，common内可以放公共组件或者方法，views页面可以放页面，甚至你还可以建一个c

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该资源包含了23个大型项目的源码，包含表格条码设计操作，网络编程通讯商城、windows相关操作、管理系统等等，源码值得大家借鉴与学习

上百节课详细讲解，需要的小伙伴自行百度网盘下载，链接见附件，永久有效。 课程介绍： 讲解一个真实的、复杂的大型企业级大数据项目，是Spark的大型项目实战课程。 通过本套课程的学习，可以积累大量Spark项目经验，迈入Spark高级开发行列。 课程特色： 1、项目中全面覆盖了Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming这三个技术框架几乎全部的初级和高级的技术点和知识点， 让学员学以致用，通过一套课程，即掌握如何将Spark所有的技术点和知识点应用在真实的项目中，来实现业务需求！ 2、项目中的4个功能横块，全郃是实际企业项目中提取出来的，并进行技术整合和改良过的功能模块.全都是企业级的复杂和真实的需求，业务模块非常之复杂，绝对不是市面上的Dem级别的大数据项目能够想比拟的，学习过后，真正帮助学员增加实际 企业级项目的实战经验。 3、项目中通过实际的功能模块和业务场景，以及讲师曾经开发过的处理十亿、甚至百亿以上数据级别的SparK作业的经验积累，贯穿讲解了大量的高级复杂的性能调优技术和知识、troubleshooting解决线上报错和故障的经验、高端的全方位数据倾斜处理和解决方案.真正帮助学员掌握高精尖的Spark技术！ 4、项目中采用完全还原企业大数据项目开发场景的方式来讲解，每一个业务模块的讲解都包括了需求分析、方案设计、数据设计、编码实现、功能测试、性能调优等环节，真实还原企业级大数据项目开发场景。 模块简介： 1、用户访问session分析,该模块主要是对用户访问session进行统计分析.包括session的聚合指标计算、 按时间比例随机抽取session、获取每天点击、下单和购买排名前10的品类、并获取top10品类的点击量排名前10的session.该模块可以让产品经理、数据分析师以及企业管理层形象地看到各种条件下的具体用户行为以及统计指标.从而对公司的产品设计以及业务发展战略做出调整.主要使用Spark Core实现. 2、页面单跳转化率统计,该模块主要是计算关键页面之间的单步跳转转化率，涉及到页面切片算法以及页面流匹配算法.该模块可以让产品经理、数据分析师以及企业管理层看到各个关键页面之间的转化率.从而对网页布局，进行更好的优化设计。主要使用Spark Core实现. 3、热门商品离线统计,该模块主要实现每天统计出各个区域的top3热门商品.然后使用Oozie进行离线统计任务的定时调度，使用Zeppeline进行数据可视化的报表展示.该模块可以让企业管理层看到公司售卖的 商品的整体情况，从而对公司的商品相关的战略进行调螫.主要使用Spark SQL实现。 4、广告流量实时统计.该模块负责实时统计公司的广告流量.包括广告展现流量和广告点击流量，实现动态黑名单机制以及黑名单过滤,实现滑动窗口内的各城市的广告展现流立和广告点击流直的统计，实现 每个区域诲个广告的点击流置实时统计，实现每个区域top3点击量的广告的统计,主要使用Spark Streaming实现.

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传感器、嵌入式、STM32单片机课程设计.完整项目（自制的遥控APP也放在里面）。用到了AS608指纹模块、RC522无线射频识别模块（RFID）、光敏电阻、人体红外、蓝牙模块、LED灯、OLED显示屏、按键、电磁锁

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大型项目任务分配问题C#程序 本题采用的算法，考虑寻找最佳效率的工人和任务的组合，并通过调节对到期任务的权重，实现任务分配的目标。编程本身选择了C#语言，理由是逻辑相当较为明晰，缺点是运行速度相对较慢。 寻找最佳效率的组合，采用的是遍历各个工人的技能，通过技能对应的任务，找出其中最优的任务。最优效率的确定方式是，每单位时间内完成任务的价值减去单位时间的工资从而得到单位效率。