kangle vhms是一款专为虚拟主机商研发的虚拟主机管理系统;kangle vhms全自动化开设虚拟主机！支持多种动态语言(asp、asp.net、php、java、python等)，系统采用php+mysql开发;节点使用c++开发，安装成kangle的一个模块，通过whm接口和管理系统通信;支持磁盘配额！mysql数据库自动开通管理，ftp和在线文件管理。支持在线一键安装web程序。 kangle vhms虚拟主机系统windows版安装视频教程有WMV和LXE两种格式。

内容概要：本文介绍了2025年第二十二届五一数学建模竞赛的C题，主题为社交媒体平台用户分析问题。文章详细描述了用户与博主之间的互动行为，如观看、点赞、评论和关注，并提供了两份附件的数据，涵盖2024年7月11日至7月22日的用户行为记录。竞赛要求参赛者基于这些数据建立数学模型，解决四个具体问题：1）预测2024年7月21日各博主新增关注数，并列出新增关注数最多的前五名博主；2）预测2024年7月22日用户的新增关注行为；3）预测指定用户在2024年7月21日是否在线及其可能与博主产生的互动关系；4）预测指定用户在2024年7月23日的在线情况及其在不同时间段内的互动数，并推荐互动数最高的三位博主。通过这些问题的解决，旨在优化平台的内容推荐机制，提升用户体验和博主影响力。 适合人群：对数学建模感兴趣的学生、研究人员以及从事数据分析和社交媒体平台优化的专业人士。 使用场景及目标：①通过历史数据建立数学模型，预测用户行为，优化内容推荐；②帮助平台更好地理解用户与博主之间的互动关系，提升平台的运营效率和用户体验。 阅读建议：本文涉及大量数据分析和建模任务，建议读者具备一定的数学建模基础和数据分析能力。在阅读过程中，应重点关注如何利用提供的数据建立有效的预测模型，并结合实际应用场景进行思考和实践。

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Typora-v1.9.5 解锁版解压版（绿色免安装） Typora 多个好看推荐主题 有道云数据下载导出程序构建本地笔记库 https://blog.csdn.net/qq_30540299/article/details/145896797 根据提供的信息，我们可以提炼出以下知识点： 提到的Typora是一款轻量级的Markdown编辑器。Markdown是一种轻量级标记语言，它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档，然后转换成有效的XHTML（或者HTML）文档。Typora以其所见即所得的编辑特点受到了很多用户的青睐。它结合了传统的标记语言和富文本编辑器的功能，用户在写作时可以直接看到格式化后的效果，同时又保留了快捷、高效的文本编辑能力。 文件中提及的Typora-v1.9.5是该编辑器的一个版本号，说明这个解锁版解压版属于较新的版本。绿色免安装表示该版本无需进行复杂安装过程，解压缩后即可直接使用。这种特点使得Typora尤其适合需要频繁移动设备使用或希望快速开始工作的用户。 接下来，文件内容中提到了“多个好看推荐主题”。通常，编辑器或写作软件都允许用户安装和使用不同的主题来改变界面风格和颜色，提供更好的视觉体验和个性化操作环境。对于Typora而言，这些主题可能包括不同的配色方案、字体样式或布局设置，以满足不同用户的审美和使用习惯。 此外，“有道云数据下载导出程序构建本地笔记库”的部分暗示了用户可以利用有道云笔记的导出数据，通过某种程序或工具将笔记资料导入到Typora中，形成本地化的笔记数据库。这一步骤对喜欢将信息组织在云端，同时又需要在本地进行编辑和整理的用户来说非常重要。 给出的链接指向一个具体的博客文章，该文章提供了关于Typora解锁版的详细信息和下载指南。用户可以通过这个链接访问更多信息，并根据博客内容下载所需软件和资源。 该压缩包文件提供了一个便捷的markdown编辑器Typora的最新解锁版，同时包含了多种个性化主题，以及利用有道云笔记的数据来构建本地笔记库的能力。这些内容为用户在使用markdown进行文档编辑和笔记整理时提供了极大的便利和个性化选择。

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Datawhale成员精心整理的面试资料集，涵盖当下热门的计算机领域专业技能，为求职者提供了全面的面试准备材料。其中，机器学习作为人工智能的一个核心分支，涉及到数据处理、模型构建、算法优化等关键知识点，是面试中常见的测试内容。而计算机视觉（CV）领域，面试者可能会被要求展示在图像处理、模式识别、物体检测等任务上的实践能力。自然语言处理（NLP）环节，则要求面试者具备对文本数据的分析与处理能力，如情感分析、机器翻译、语音识别等任务。推荐系统是互联网公司普遍采用的技术，面试中可能会考察候选人在用户行为分析、模型构建以及优化方面的知识和经验。除此之外，软件开发能力同样是求职者必备的技能之一，包括编程语言的选择、软件工程实践、代码质量控制等都是面试中可能被涉及的领域。 本面试资料集通过对机器学习、CV、NLP、推荐系统和软件开发等多个维度的深入讨论，旨在帮助求职者全面理解各自领域的重要概念与技能点，提升面试应对能力。对于每个领域，资料集中不仅包含了理论知识的梳理，还包括了实际问题的案例分析、常见面试题目的解答以及面试经验分享，让求职者能够更好地理解技术问题的本质，形成系统的知识结构，提高在实际面试中的表现。 此外，资料集还可能包括一些额外的面试技巧和建议，比如如何高效地准备面试、面试中的非技术问题应答策略、以及面试官可能的考察重点等。这些内容能够帮助求职者在面试过程中展现出更好的沟通能力与职业素养，从而在众多候选人中脱颖而出。 Datawhale成员整理的这份面试资料集，不仅覆盖了计算机行业的核心专业技能，还包括了面试准备的全方位指导，对于求职者来说，是一份不可多得的宝贵资源。通过深入学习和应用这份资料集中的内容，求职者将能更加从容地面对各种面试挑战，提升就业竞争力。

1.本项目基于网络开源平台Face++ . API，与Python 网络爬虫技术相结合，实现自动爬取匹配脸型的发型模板作为造型参考，找到最适合用户的发型。项目结合了人脸分析和网络爬虫技术，为用户提供了一个个性化的发型推荐系统。用户可以根据他们的脸型和偏好来寻找最适合的发型，从而更好地满足他们的美容需求。这种项目在美容和时尚领域具有广泛的应用潜力。 2.项目运行环境：包括 Python 环境和Pycharm环境。 3.项目包括4个模块: Face++ . API调用、数据爬取、模型构建、用户界面设计。Face++ . API可检测并定位图片中的人脸，返回高精度的人脸框坐标，只要注册便可获取试用版的API Key,方便调用；通过Selenium+Chrome无头浏览器形式自动滚动爬取网络图片，通过Face++性别识别与脸型检测筛选出用发型模板，图片自动存储指定位置并按性别、脸型序号形式命名。模型构建包括库函数调用、模拟用户面部图片并设定路径、人脸融合。 4.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/132868949

根据提供的文件信息，我们可以深入探讨快速排序这一算法的相关知识点，包括其原理、编程思路、涉及的知识点以及具体的实现方式。 ### 快速排序原理 快速排序是一种高效的排序算法，属于**分而治之**策略的一种典型应用。其基本思想可以分为以下几个步骤： 1. **分解**：从待排序序列中选取一个元素作为基准（Pivot），通常是序列中的第一个元素。通过一趟排序，将比基准小的所有元素放在基准前面，比基准大的所有元素放在基准后面。此时，基准元素就位于最终排序位置上。 2. **求解**：递归地对基准元素左侧的子序列和右侧的子序列重复执行上述过程，直至每个子序列只剩下一个元素或为空。 3. **组合**：递归调用结束后，无需额外的操作，序列就已经是有序的了。 ### 编程思路分步走 快速排序的编程实现可以分为以下几个步骤： 1. **初始化**：定义一个数组用于存储待排序的数据，并定义一个变量保存输入的数据个数。 2. **输入数据**：通过循环语句输入待排序的数据，并存储到数组中。 3. **分区操作**：定义一个分区函数`Partition`，该函数接收数组及其索引范围作为参数，选择一个基准元素，然后将数组元素按照与基准的关系进行重排，使得基准左侧的元素都不大于基准，右侧的元素都不小于基准。 4. **递归调用**：在分区操作之后，通过递归调用快速排序函数`Quick_Sort`，对基准左侧的子序列和右侧的子序列分别进行排序。 5. **输出结果**：通过循环语句输出排序后的数组。 ### 涉及的知识点 为了实现快速排序，我们需要掌握以下知识点： 1. **数组定义**：数组是一系列相同类型的元素的集合，可以通过数组名和下标来访问这些元素。 - 定义格式：`数据类型 数组名[常量表达式];` - 引用格式：`数组名[下标]` 2. **函数定义**： - 定义格式：`返回值类型 函数名(参数列表) { 函数体 }` - 注意事项：函数类型指明了函数返回值的数据类型，如果函数没有返回值则定义为`void`类型；形参列表用来接收调用函数时传递的实参。 3. **函数递归调用**：在快速排序中，递归调用是一个重要的概念。递归调用是指一个函数直接或间接地调用自身的过程。递归调用必须有一个明确的停止条件，否则会导致无限递归。 ### 具体实现 下面给出快速排序的具体实现示例代码片段： ```c #include #define MAX 50 // 分区函数 int Partition(int R[], int i, int j) { int pivot = R[i]; while (i < j) { while (i < j && R[j] >= pivot) j--; if (i < j) R[i++] = R[j]; while (i < j && R[i] <= pivot) i++; if (i < j) R[j--] = R[i]; } R[i] = pivot; return i; } // 快速排序函数 void Quick_Sort(int R[], int i, int j) { if (i < j) { int pivotpos = Partition(R, i, j); Quick_Sort(R, i, pivotpos - 1); Quick_Sort(R, pivotpos + 1, j); } } int main() { int R[MAX]; int n, i; printf("请输入数据个数: "); scanf("%d", &n); printf("请输入%d个整数: ", n); for (i = 0; i < n; i++) scanf("%d", &R[i]); Quick_Sort(R, 0, n - 1); printf("排序后的数组为:\n"); for (i = 0; i < n; i++) printf("%4d", R[i]); return 0; } ``` 这段代码实现了快速排序算法，并展示了如何通过递归调用实现对子序列的排序。通过理解以上内容，你可以更好地掌握快速排序算法的核心思想及其实际应用。

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摘 要 当今社会进入了科技进步、经济社会快速发展的新时代。国际信息和学术交流也不断加强，计算机技术对经济社会发展和人民生活改善的影响也日益突出，人类的生存和思考方式也产生了变化。传统护肤品推荐采取了人工的管理方法，但这种管理方法存在着许多弊端，比如效率低下、安全性低以及信息传输的不准确等，同时由于护肤品推荐过程中会形成众多的个人文档和信息系统数据，通过人工方法对商品信息进行集中管理会形成检索、更改和维护等较为麻烦的管理问题，根据此问题，研发一套护肤品推荐系统，既能够大大提高信息的检索、变更与维护的工作效率，也能够方便信息系统的管理运用，从而减少信息管理成本，提高效率。 该护肤品推荐系统采用B/S架构、前后端分离进行设计，并采用Java语言以及 SpringBoot框架进行开发。本系统主要设计并完成了用户注册、登录、商品信息购买、个人信息修改等，管理员对用户信息、商品信息、留言板、订单等功能，进行维护与管理。该系统操作简单，界面设计简单，不仅能基本满足目前网上护肤品推荐系统的日常管理工作，而且能有效降低人员成本和时间成本。 关键词：护肤品推荐系统；B/S 架构；SpringBoot框架