这个压缩包包含了所有入门的VB编程范例的源代码，而且是初学者的福音，一看就懂的源代码

1、接口类默认继承实体类 实体类不做任何修改保证类与表统一，不使用冗余的vo dto，一个dto解决所有问题 2、实体类涵盖多种注解 日期格式编码、Long类型转String、字段自动填充、validate校验 3、自带insertOrUpdateBatch方法 4、自动生成前端的增删改查页面 （vue 2.x，前端模板由于基础框架原因，需要自己稍微改动一下，之后可以直接生成） 5、牛逼的导入导出解决方案 支持导出模板、导出数据 支持导入校验，字符长度校验，日期类型校验，布尔类型校验，小数精度校验 上传文件，如果异常会返回批改后的文件（红色字体批注） 容错导入，正常数据会自动导入，异常数据会批改后返回 详情见 https://blog.csdn.net/java_creatMylief/article/details/135412341

Visual Basic 编程例子源代码，一共有上百个

解压后80M 本书精心挑选了有代表意义的480余个实例，详细介绍了如何利用visual basic 6．0的强大功能来开发应用程序。本书附带1张dvd光盘，内容为本书所有实例的多媒体语音教学视频及书中的实例源代码。另外，在光盘中还免费赠送了大量的编程电子书与视频讲解。 　　本书共17章，分为4篇。基础设计篇中主要介绍了visual basic程序设计基础、常用内部控件、其他控件和外部控件等相关技术；程序算法篇中主要介绍了程序结构、一维数组、其他数组、过程和函数、算法设计等技术；界面设计技术篇中主要介绍了窗体和菜单、文件、图形操作、多媒体处理、windows系统程序设计等技术；高级开发技术篇中主要介绍了数据库开发、打印与报表、硬件及网络开发等技术，最后还介绍了学生管理系统与游戏综合案例的开发。 　　本书内容丰富，实用性强，实例贴近生活，容易理解，而且书中每一个实例都经过仔细调试。本书适合visual basic初、中级学习人员学习和提高使用，也可以作为visual basic程序员案头必备的参考资料。

sas判别分析代码，数理统计大作业用

VB写的GPIB通讯例子+源码下载，NI 安捷伦 GPIB 大家可以参考看看。在仪器面板中可选择连接方式、GPIB地址、网络地址，可以发送命令。用了一些控件来美化窗体的按钮。 运行环境：Windows/VB6

文章目录一、在pytorch中紧凑画出子图（1）在一行里画出多张图像和对应标签1）代码2）效果展示色偏原因分析：（2）以矩阵的形式展示多张图片1）代码2）效果展示二、在matplotlib中紧凑画出子图（1）区分 subplot 和 subplots（2）代码（3）效果展示 一、在pytorch中紧凑画出子图 （1）在一行里画出多张图像和对应标签 1）代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torchvision import torchvision.transforms as transforms from I

STM32+DHT11温湿度传感器 采集温湿度数据 代码

植物大战僵尸代码以及素材

在当前的互联网时代，自助式劳务众包平台已经成为了经济活动中的一种创新模式，其中“拍照赚钱”是典型的代表。这类平台通过移动互联网技术，让普通用户能够参与商业检索和信息采集任务，同时获取报酬。然而，平台的任务完成率往往受到定价策略的影响。本研究旨在探索并优化基于互联网的自助式劳务众包定价模型，以提高任务执行效率。 首先，研究者对附件一中已结束项目的数据进行了分析，发现任务定价与任务点距离城市中心的远近有显著关联。具体来说，任务点距离城市中心越远，定价越高。同时，未完成的任务多数位于城市边缘，可能是因为交通不便或成本较高导致。因此，交通成本和时间成本是影响任务定价的重要因素。 为了解决这一问题，研究者构建了一个层次分析模型，考虑了交通成本、时间成本、任务与会员的距离、任务与市中心的距离以及会员密度等因素。通过MATLAB工具箱进行多元函数拟合，确定了这些因素对定价的影响权重。结果显示，定价与交通成本和时间成本的相关性较高，而会员密度的影响相对较小。 针对任务打包发布的问题，研究者借鉴了出租车拼车的思路，提出了动态定价模型。当用户抢到包含多个任务的打包任务时，打包区域内后续任务的定价会按照首单定价的90%等比例递减。通过K-means聚类分析，将数据划分为50类，并建立了打包区域总价格函数。同时，通过建立任务完成情况评价模型，考虑总体平均信誉值，确保任务能有效执行。 对于附件三中新的项目，研究者采用了类似的方法，对任务点进行聚类分析，然后运用问题二和问题三的定价模型，为不同聚类点的任务制定了定价。尽管数据量较小，但这种方法有助于提高任务完成率。 总结来说，本研究通过深入分析和建模，揭示了任务定价与地理位置、交通成本、时间成本等因素的密切关系，并提出了一套综合考虑多种因素的定价策略。动态打包和定价模型的引入，旨在优化资源分配，提高任务执行的效率和完成率。通过数学模型和数据分析工具，如谷歌地图、多元函数拟合、层次分析法、神经网络和K-means聚类分析，研究者成功地为自助式劳务众包平台提供了更科学、合理的定价指导。