android studio项目实例 使用Android Studio编写的模拟选课系统 分为学生、主讲教师、主管教师几个主要人物。实现学生查课、选课，主讲教师、主管教师查课、审批、驳回等操作。用户可以查看课程信息以及自己的个人信息。

用信号量解决不死锁的哲学家问题 java实现

平台采用B/S结构，后端采用主流的Python语言进行开发，前端采用主流的Vue.js进行开发。 整个平台包括前台和后台两个部分。 前台功能包括：首页、菜品详情页、订单中心、用户中心模块。 后台功能包括：总览、订单管理、菜品管理、分类管理、标签管理、评论管理、用户管理、运营管理、日志管理、系统信息模块。 后台管理帐号： 用户名：admin123 密码：admin123 代码结构 server目录是后端代码 web目录是前端代码 部署运行 后端运行步骤 (1) 安装python 3.8 (2) 安装依赖。进入server目录下，执行 pip install -r requirements.txt

购销合同订单录入：合同订单的录入主要包括合同基本信息的录入和合同中客户所需产品的录入，包含合同签订内容和产品需求向详细数据的录入例如：纱支，尺寸，重量，产品图片附件等信息。 购销合同的审核：为了抱着购销合同订单的准确性，在该系统中在一个订单未进入生产负责人员之前需要相关人员对该订单的基本的数据进行审核确认，如果审核通过则进入生产人员处进行分配，否则该订单则别退回录入人员处进行重新编辑。 生产外协： 在实际生产过程中会出现本企业内部生产订单过多而导致客户交货期过于延后，此时需要将订单产品外协给其他同行来生产以满足客户需求，外协需要将相应的订单 产品和数量进行录入和统计以便于外协接受的核对，外协回来的产品在该生产管理系统中将直接由库存人员进行数量大包入库的操作，以等待发货。 订单产品生产分配： 该搞操作是在审核人员审核完成后才能执行的操作，该部操作主要内容是将下发的订单产品按照录入的人员录入的数量进行分配，同一个产品可以将产品数量分配到 不同的同类型的生产机器上面去。次可以查询对应机器的待生产量，并且可以灵活设置机器的日常量，为方便计算订单的交货期提供科学的依据。当确认订单产品分 配完毕之后该产品将进入到实际生产的环节。 生产录入： 该应用主要作用是每天的产品产量录入到已经分配的订单产品中去，方便相关人员查询订单的产品生产的实时流程和生产进度，为客户和内部相关人员提供准确的相 关数据，当录入的数据进行的确认的时候，相关的订单的产品的生产状态也会跟着变化，完成生产的订单的则成为一个半成品，则需要进一步的加工处理。 产品漂染：应该的主要是为了方便企业对产品从漂染到漂染完的收录进行科学合理的统计和核算，方便相关人员能及时的了解企业内部所以漂染产品的信息实时情况。操作人员对产品从漂染到待漂染进行全程的管理。对于漂染完毕的产品则自动转到缝纫部门，进入待缝纫的状态。 产品缝纫：该出产品发货前的最后一步操作，当缝纫部门收到已经漂染完毕的产品则处于待缝纫状态，由于每一个产品对应了指定的订单合同，缝纫部门的录入则直接影响到整个订单的产品的流转和发货情况，缝纫部门的录入包括正品和次品的处理和统计，缝纫完毕后该产品则处于待入库的状态。 订单产品入库：在毛巾生产管理系统中，每一个已经生产完毕的订单产品进行入库保存的操作，入库后的操作系统记录下所有的入库记录并提供入库的统计汇总。 订单发货： 每一个购销合同订单从审核到产品的实际生产和最后的订单发货都详细的记录和统计，由于一个订单下可能有多种产品，因为必须等每一个产品的完成生产的每一个 操作之后才能进行发货的操作。发货之后的订单只能进行查询而不能修改订单和订单产品中的任何数据，方便企业内部的统计和管理。 次品管理：在毛巾企业生产过程中产生的次品产品在系统中可以对其进行管理，系统次品管理可以对生产过程中的缝纫次品、漂染次品、织造次品以及偏差等进行管理，录入的次品信息都可以想相关的订单产品进行关联，方便统计查询。 订单生成记录：该应用记录下了一个订单下面的每一个产品的生成流程情况，包括生产过程的生产量的录入，漂染录入，缝纫录入的详情数据和操作人员等信息，方便相关人员对订单生产的监控和管理，为客户提供准备的交货日期和生产实时情况。 人员工资统计： 为了内部的生产能及时反应到工人的工资上面来该生产管理系统中添加了人员工资的录入和统计的应用，操作人员需要填入生产的产品，数量，单价。根据操作人员 录入的数据系统会自动进行数据的统计，计算。可以根据产品或者日期进行工资计算和统计，方便公司会计迅速详细地了解工人的工资信息。 订单/产品查询： 为了方便系统操作人员能及时方便的查询所属订单和产品的实时生产进度情况，该系统了向用户提供了强大完整的系统查询功能，可以根据订单中填入的每一个数据 进行查询，根据给填入的产品的每一个基础进行查询例如：日期，交货日期，订单编号等等，相关人员及时获取信息提供了方便准确的服务。 及时聊天：为方便人员的交流和记录，系统还添加了及时聊天的功能，并支持聊天的记录的永久性的保持和和查询，让企业内部人员不收外界影响的情况进行在线信息的交流。 管理员后台管理：管理员后台管理主要包括企业基本信息管理，部门信息管理，企业内部人员信息管理，系统基础信息管理，人员应用操作权限管理，客户信息管理，同类行业信息管理，生产车间，生产产品类型和机器的管理，系统登录日志，操作日志，操作错误日志，应用服务类型管理等等。

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这是一个基本的新闻发布系统，数据库技术用的事access

Python是一种高级、通用、解释型的编程语言，由Guido van Rossum于1989年发起，1991年正式发布。Python以简洁而清晰的语法著称，强调代码的可读性和易于维护。以下是Python的一些主要特点和优势： 易学易用： Python的语法设计简单直观，更接近自然语言，使初学者更容易上手。这种易学易用的特性促使了Python在教育领域和初学者中的广泛应用。 高级语言： Python是一种高级编程语言，提供了自动内存管理（垃圾回收）等功能，减轻了程序员的负担，同时具有动态类型和面向对象的特性。 跨平台性： Python具有很好的跨平台性，可以在多个操作系统上运行，包括Windows、Linux、macOS等，使得开发的代码可以轻松迁移。 丰富的标准库： Python内置了大量的模块和库，涵盖了文件操作、网络编程、数据库访问等各个方面。这些标准库使得开发者能够快速构建功能丰富的应用程序。 开源： Python是开源的，任何人都可以免费使用并查看源代码。这种开放性促进了Python社区的发展，使得有大量的第三方库和框架可供使用。 强大的社区支持： Python拥有庞大而活跃的开发社区，这使得开发者可以轻松获取帮助、分享经验，并参与到Python的发展中。 适用于多个领域： Python在各种领域都有广泛的应用，包括Web开发、数据科学、人工智能、自动化测试、网络编程等。特别是在数据科学和人工智能领域，Python成为了主流的编程语言之一。 支持面向对象编程： Python支持面向对象编程，允许开发者使用类和对象的概念，提高了代码的重用性和可维护性。

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协同过滤算法（Collaborative Filtering）是一种经典的推荐算法，其基本原理是“协同大家的反馈、评价和意见，一起对海量的信息进行过滤，从中筛选出用户可能感兴趣的信息”。它主要依赖于用户和物品之间的行为关系进行推荐。 协同过滤算法主要分为两类： 基于物品的协同过滤算法：给用户推荐与他之前喜欢的物品相似的物品。 基于用户的协同过滤算法：给用户推荐与他兴趣相似的用户喜欢的物品。 协同过滤算法的优点包括： 无需事先对商品或用户进行分类或标注，适用于各种类型的数据。 算法简单易懂，容易实现和部署。 推荐结果准确性较高，能够为用户提供个性化的推荐服务。 然而，协同过滤算法也存在一些缺点： 对数据量和数据质量要求较高，需要大量的历史数据和较高的数据质量。 容易受到“冷启动”问题的影响，即对新用户或新商品的推荐效果较差。 存在“同质化”问题，即推荐结果容易出现重复或相似的情况。 协同过滤算法在多个场景中有广泛的应用，如电商推荐系统、社交网络推荐和视频推荐系统等。在这些场景中，协同过滤算法可以根据用户的历史行为数据，推荐与用户兴趣相似的商品、用户或内容，从而提高用户的购买转化率、活跃度和社交体验。 未来，协同过滤算法的发展方向可能是结合其他推荐算法形成混合推荐系统，以充分发挥各算法的优势。

基于zemax设计红外制冷中继系统，使用前组和后组分开设计，然后再将前后组，组合起来的方法进行设计。