开发语言：Java 框架：springboot+vue 技术：layui +elementui JDK版本：JDK1.8 服务器：tomcat7 数据库：mysql 5.7（一定要5.7版本） 数据库工具：Navicat11 开发软件：eclipse/myeclipse/idea Maven包：Maven3.3.9 实验室管理系统的设计基于现有的网络平台，可以实现用户管理及数据信息管理等功能。方便管理员对首页、个人中心、实验室管理、用户管理、实验室申请管理、设备管理、设备报备管理、设备申请管理、消耗品管理、消耗品领取管理、论坛管理、系统管理有详细的了解及统计分析，随时查看信息状态。

基于SpringBoot架构实现的智慧物流管理系统源码.zip

本项目为spring-boot+webSocket实现的向日葵远程控制项目 向日葵是一款很好用的远程操作软件。 一直很好奇这种软件的基本原理是如何的？ 今天带大家通过一个简单的项目来探究一下，并实现一个简单的远程操控软件 具体实现逻辑可以参考我的博客 https://blog.csdn.net/qq_34577234/article/details/125337613 里面详细讲解了实现原理与思路 有问题可以在博客下评论留言问我！ 我看到会及时答复！！！ 如果本资源与博客有帮助到你的话，请记得点赞收藏关注博主 期待你的关注！一起加油呀！！！

前言 项目PHP前端地址： 项目JAVA前端地址： 项目JAVA后端地址： 项目PHP后端地址： 欢迎 star 整体效果 目前 v3.0.0 版本 更新日志 更新vue-cli为3.0版本 这里有篇文章 增加广告管理 优化路由控制 优化一些配置文件 登录用户信息存储改为 cookie 一键操作包 点击下载 集成环境搭建: windows 上面建议用 phpstudy ,其它环境自行百度 把两个文件放到网站根目录 把MySQL的root密码改为 root, 再新建数据库 vue-admin ,再把vue-admin.sql 文件导入到MySQL 打开浏览器 输入 http://localhost/vue-admin-html/dist/index.html v3.0.0 踩过的坑 这次更新后 vuex 开启严格模式后，出现浅拷贝的问题，就是变量引用的问题 这里有篇文章 还有

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** 本系统分为后台管理系统端和微信小程序端。是基于SSM框架的流浪猫狗领养救助平台管理系统，平台用户可以在浏览器登录系统后进行一系列操作。 同时系统具备微信小程序端，用户也可以在微信小程序端进行一系列的操作。本系统使用了SpringBoot2.X VUE2.6 Antd1.7.2 MyBatisPlus Shiro1.5.0 Java1.8等一系列技术。** ** 后台管理系统具备的功能： 1.实现了系统管理，包括了，系统用户管理，权限管理，角色管理 2.实现宠物救助站的账务记录，宠物领养申请，小程序轮播图，小程序用户信息功能。 3.实现了宠物养殖攻略发布功能，待领养宠物查看功能，浏览消息功能，救助站列表功能等。** ** 小程序端具备的功能： 1，实现了小程序登录注册，首页轮播图，宠物信息查看功能 2，实现了宠物发布功能，送养信息，寻主信息功能，查看公告信息功能，发布和查看留言等功能 3，实现了救助站信息查看功能，足迹查看功能，领养申请查看功能

spring-cloud eureka 注册服务及发现实例，基于Springboot-2.1.10.RELEASE和SpringCloud-Greenwich.SR5

模仿蓝桥杯java练习系统 技术栈： SSM、MySQL 需求分析： 模仿蓝桥杯做一个在线练习JAVA算法系统 1、用户用浏览器提交JAVA源码 2、服务端把JAVA源码存为.java文件 3、用ClassLoader把.java文件解析为.class文件 4、用反射调用main方法执行用户提交的算法 5、用已存在的测试输入输出数据测试算法的正确性 6、把测试结果或报错信息返回给用户

可疑制作matlab代码回归-计算-智能 此作业的目的是研究TSK （Takagi-Sugeno-Tang）模型拟合多变量非线性函数的能力。 特别是，使用来自 和 模糊神经模型的两个数据集，我们试图从可用数据中估计目标属性。 第1部分 第一个数据集用于对此类模型的训练和评估过程进行简单调查，并说明分析和解释结果的方式。 检查的模型有四个，它们在隶属函数的数量（2 或 3）和输出类型（单例或多项式）方面各不相同。 在这种情况下，数据集的小尺寸允许我们使用Grid Partition方法进行输入空间划分。 数据集： 第2部分 第二个更复杂的数据集用于更完整的建模过程，其中包括预处理步骤，例如特征选择和通过交叉验证优化模型的方法。 由于数据集较大，可能会出现规则爆炸等问题。 为了避免这种情况，首先，我们为输入分区部署了另一种称为减法聚类（SC）的方法，并且还需要通过选择最重要的特征来降低数据集的维数并拒绝不太有用的特征。 之后，我们应用Grid Search和5-fold Cross Validation来找到特征数量和集群半径的最佳组合，从而使验证误差最小。 使用该过程产生的结果，我们训练

今天有空，写了基于C#使用Spring.Net的演示实例，希望能给有需要的人带来帮助，其中演示了配置下的IOC、AOP、属性注入、构造函数注入、通知过滤器、以及不使用配置直接代码硬编的AOP动态代码过程，另外还增加了Castle实现IOC及AOP的示例。 使用VS2015或VS2017打开，.net版本为4.5