基于spring boot的020药品配送系统,采用线上下单线下配送方式。使用B/S架构在药店配送管理系统实现了分店管理员、工作人员、用户、配送员、药物信息、药品订单、配送订单、完成订单、在线留言等的功能性。研究内容包括:药物信息、药品订单、配送订单、完成订单等方面进行了研究。系统以当前应用最为广泛的Java语言为基础,结合了目前应用最为广泛的嵌入式嵌入式平台,集成了B/S体系结构。数据库选择简便高效的MySQL,springboot框架。在药店配送管理系统进行管理,不仅可以解除时间空间的束缚,还可以节省人力成本,将数据和库存一目了然地呈现在眼前,方便管理,整个系统操作简便,界面亲切,实用性,安全,高效率,能准确完成操作,实现系统的全过程[3]。系统是用Java语言编写的,系统使用的环境变量为jdk1.8[4]。编译器用的是Eclipse,系统采用springboot框架技术,采用Maven管理jar包,后台数据来自数据库mysql。
2024-04-03 14:59:39 49.29MB mysql
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主要介绍了在VB中遍历文件并用正则表达式完成复制及vb实现重命名、拷贝文件夹的方法,需要的朋友可以参考下
2024-04-01 08:00:46 59KB vb遍历文件完成复制 vb拷贝文件
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摆动检查器 前提条件 Java 11 建造 mvn -U软件包组装:单个 用法 启动客户端应用程序 任何将Swing用作其GUI的Java应用程序都可以与此处提供的工具一起使用-只需使用目标内置的jar文件作为premain-jar来启动它,如下所示: java -javaagent:/swinginspector-0.1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar -jar .jar 启动有问题的应用程序后,将再打开一个框架-一个很小的框架,所以要当心-甚至有可能该框架在其他框架后面打开。 它的标题是Manager,最初只包含一个名为register的按钮。 按下该按钮,检查将开始:在鼠标悬停时,最深的组件将以红色虚线突出显示。 每当用户在此模式下单击时,检查模式便会结束-在这一点上,增加Manager框架的尺寸非常
2024-03-29 11:16:49 12KB agent firefox swing inspect
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Virgin Money公司不仅可以从购置的Sun产品中受益,而且还可以从Sun公司咨询专家在移植项目中向其IT技术人员传授的知识中获得好处。他们认为,Sun 公司的移植方法是业内的最佳方法,数据移植项目的每个阶段都留下了深刻影响。
2024-03-22 12:57:00 47KB
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React时间 概述 基于react和antd完成的一个创建cron的插件。核心代码在src/cron/index.js。 本地安装引用 import ReactCron from '@/cron/index.js' require ( "@/cron/index.css) class App extends React.Component { return
<ReactCron presetCRONExp={" * * * * * ? * "} // 初始cron 默认 " * * * * * ? * " onCRONExpChanged={onCRONExpChanged} // 修改时的回调 i18
2024-03-22 10:14:53 2KB
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使用QCustomplot完成多Y轴曲线绘制,包含任意添加多条Y轴曲线,多曲线/单曲线漫游、X轴放缩、Y轴放缩,单曲线选中放缩,图例和曲线选中联动等。
2024-03-15 08:53:38 10KB QCustomplot 多Y轴曲线
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包括增益设置,曝光设置,单次图片采集,实时图片采集,以及代码注释较为详细,比较适合从初学者使用修改
2024-03-11 13:26:49 26.17MB halcon
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在win10专业版、server2016系统上安装VMware2016 pro时,总是弹出“Microsoft Runtime DLL安装程序未能完成安装”的错误,导致安装无法进行! 附件中提供了相应程序和操作说明,可以完美解决该安装问题!(本人已多次验证,并写了操作说明)
2024-03-02 20:41:52 35.73MB microsoft VMware
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命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)是自然语言处理领域的一项关键任务,旨在从文本中识别和分类特定的命名实体,如人名、地名、组织机构名等。NER的目标是标记文本中的实体,并将其归类到预定义的实体类型中。 NER通常使用机器学习和深度学习技术来完成任务。以下是一种常见的NER流程: 数据收集和标注:收集包含命名实体的文本数据,并为每个实体标注相应的标签(实体类型)。 特征提取:从文本数据中提取有用的特征,如词性、词形、上下文等。这些特征将作为输入提供给模型。 模型训练:使用标注好的数据和提取的特征来训练NER模型。常用的模型包括条件随机场(CRF)、循环神经网络(RNN)、注意力机制等。 模型评估和调优:使用评估数据集来评估训练得到的模型性能,并进行调优以提高准确性和召回率。 实体识别:使用训练好的NER模型对新的文本进行实体识别。模型将识别并标记文本中的命名实体,使其易于提取和理解。 NER在许多应用中起着重要作用,例如信息抽取、问答系统、文本摘要、机器翻译等。以帮助自动化处理大量文本数据,并提供有关实体的结构化信息,为后续的分析和应用提供基础。
2024-02-24 12:25:37 121.6MB
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亲测,可用 修正编译安装SynEdit_2_0_8时出现的编码问题,并且支持DelphiX10.1 SynEdit 是一个高级的多行文本编辑控件,适用在 Delphi 和 Kylix 等开发环境。SynEdit 支持语法高亮、word-wrap、代码自动完成、模版组件、导出到 html 等格式的功能。 SynEdit 是一个纯 VCL/CLX 控件,无须任何其他运行库支持,著名的 HeidiSQL 数据库管理工具就是使用该控件开发的SQL编辑器。
2024-02-06 18:45:04 1.33MB delphi
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