Spring Boot是由Pivotal团队提供的全新框架,其设计目的是用来简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程。该框架使用了特定的方式来进行配置,从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。通过这种方式,Spring Boot致力于在蓬勃发展的快速应用开发领域(rapid application development)成为领导者。 Servlet全称“Java Servlet”,中文意思为小服务程序或服务连接器,是运行在Web服务器或应用服务器上的程序,它是作为来自Web浏览器或其他HTTP客户端的请求和HTTP服务器上的数据库或应用程序之间的中间层。Servlet具有独立于平台和协议的特性,主要功能在于交互式地浏览和生成数据,生成动态Web内容。 JSP将Java代码和特定变动内容嵌入到静态的页面中,实现以静态页面为模板,动态生成其中的部分内容。JSP引入了被称为“JSP动作”的XML标签,用来调用内建功能。另外,可以创建JSP标签库,然后像使用标准HTML或XML标签一样使用它们。标签库能增强功能和服务器性能,而且不受跨平台问题的限制。JSP文件在运行时会被其编译器转换成更
2024-03-29 17:35:10 1.05MB java sql 毕业设计
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高水平乒乓球运动员上交叉综合征的PNF干预效果,张秦,刘锦洁,目的:分析高水平乒乓球运动员的身体姿势和强、弱动作模式与上交叉综合征出现的联系,研究PNF技术对上交叉综合征的干预效果。方法
2024-03-29 16:51:48 773KB 首发论文
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工程经济与项目管理大作业论文
2024-03-28 22:33:04 1.04MB 论文
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基于时序的多笔划草图识别,尹建锋,孙正兴,本文提出乐一个基于手绘草图过程时序信息的多笔划草图识别方法。该方法的主要思想是基于时序的笔划分割和基于时序的用户建模。前
2024-03-28 22:02:06 326KB 首发论文
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基于扩张状态观测器的迟滞非线性系统辨识.pdf,针对一类迟滞非线性系统提出一种参数辨识新方法。通过构造合适的周期输入信号,分析Bouc Wen模型的积分特性,该特性在后续线性参数与迟滞参数辨识中起到重要作用。利用扩张状态观测器获得系统状态和等效扰动构造方程组,实现线性参数和非线性参数的分离辨识,所有参数通过线性方程组求解得到。通过数值仿真验证了方法的有效性。最后,方法应用于一类压电系统的迟滞非线性模型辨识,所得模型能够很好地反应实际系统的特性。
2024-03-28 16:58:26 3.19MB 论文研究
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北京科技大学研究生英语科技论文写作MOOC参考答案.
2024-03-28 15:10:36 454KB
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这个是完整源码 SpringBoot+Vue实现 springboot+vue小区物业管理系统 java毕业设计 源码+sql脚本+论文 数据库是mysql 随着我国经济发展和城市开发,人们对住房的需求增大,物业管理也得到了发展。但是,基于人工的物业管理仍然是现阶段我国大部分物业管理公司的管理模式,这种管理模式存在管理人员效率低下、工作难度大的问题,同时无法保证小区住户的居住体验。小区物业系统的开发能够极大地提高物业管理人员的管理效率,降低工作难度,同时也能提高住户的居住体验。 本系统是在Java EE的基础上开发的,采用了前后端分离的方式进行开发,使用了主流的后台开发框架Spring Boot,前端使用了Vue的开发框架,数据库采用了MySQL进行数据存储,并使用MyBatis-Plus框架来操作数据库。本系统中的用户模块实现了住户个人信息的登记管理以及住户房屋报修和投诉,管理员模块则实现管理员对小区信息的操作管理和住户需求的处理。 本物业管理系统在实际测试和运行后,代码能够正常运行,系统功能可以正常实现,系统能够快速做出反应;本系统在物业管理上,极大地提高了管理人员地工作效率,使得
2024-03-28 14:04:35 9.46MB java物业 java物业管理 物业管理系统
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基于ASP.NET和ACCESS的网上投票系统 毕业设计 有论文全套
2024-03-28 11:54:44 2.03MB 网上投票系统 毕业设计
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智能储层钻井液优化设计,李志勇,蒋官澄,储层保护技术一直是国际石油工程界十分关注的问题。钻井完井液作为第一个接触储层的非储层流体,它的性能好坏直接关系到油气井的
2024-03-28 04:21:02 352KB 首发论文
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为方便调查宁夏全区荒漠草原植物种类及其分布,需对植物识别方法进行研究。针对YOLO v5s模型参数量大,对复杂背景下的植物不易识别等问题,提出一种复杂背景下植物目标识别轻量化模型YOLO v5s-CBD。改进模型YOLO v5s-CBD在特征提取网络中引入带有Transformer模块的主干网络BoTNet(Bottleneck transformer network),使卷积和自注意力相结合,提高模型的感受野;同时在特征提取网络融入坐标注意力(Coordinate attention,CA),有效捕获通道和位置的关系,提高模型的特征提取能力;引入SIoU函数计算回归损失,解决预测框与真实框不匹配问题;使用深度可分离卷积(Depthwise separable convolution,DSC)减小模型体积。实验结果表明,模型YOLO v5s-CBD在单块Nvidia GTX A5000 GPU 帧率可达140帧/s,模型体积为8.9MB,精确率P为95.1%,召回率R为92.9%,综合评价指标F1为94.0%,平均精度均值mAP为95.7%,在VOC数据集平均精度均值可达80.09%。
2024-03-27 17:29:31 1.44MB 毕业设计 yolo论文 深度学习
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