Dreamweaver是一款由Adobe公司开发的专业网页设计软件，它为学生和专业设计师提供了一个集成的环境，用于创建、编码和管理网站以及移动内容。在这个“学生dreamweaver网页设计作业成品”中，我们可以预见到一些关于网页设计和Dreamweaver应用的基础知识。 1. **网页设计基础**：网页设计通常涉及布局、色彩理论、字体选择、图片处理和用户体验设计。学生可能在作业中展示了如何使用Dreamweaver来规划和构建一个吸引人的、功能齐全的网页。这可能包括头部、导航栏、主要内容区域、侧边栏和页脚等基本元素的布局。 2. **HTML和CSS**：Dreamweaver支持直接编写和编辑HTML和CSS代码。HTML（超文本标记语言）是网页内容的基础结构，而CSS（层叠样式表）则用于控制页面的样式和布局。学生可能已经学会了如何创建和编辑这些文件，以及如何使用Dreamweaver的可视化工具来辅助代码编写。 3. **响应式设计**：现代网页设计强调响应式，即网页应能适应不同设备的屏幕大小。Dreamweaver包含了一些内置的模板和工具，可以帮助学生创建响应式布局，确保网页在手机、平板和桌面电脑上都能良好显示。 4. **交互性与动态效果**：学生可能还探索了JavaScript和jQuery等技术，为网页添加交互性，如按钮点击效果、下拉菜单、滑动图像或动画。Dreamweaver的集成开发环境使得添加这些功能变得相对简单。 5. **FTP发布**：完成设计后，学生可能学习了如何使用Dreamweaver的FTP（文件传输协议）功能将网页上传到服务器，使网页可以在线访问。 6. **版本控制**：虽然在描述中未提及，但Dreamweaver也支持版本控制，这对于团队协作和作业提交非常有用。学生可能已经了解了如何管理不同的文件版本，以避免在修改过程中丢失重要信息。 7. **文档格式**：提供的`.docx`文件可能是学生的作业报告，包含了设计过程、所用技术的解释、遇到的问题及解决方案等内容。这将帮助我们理解学生在项目中所学习的具体概念和技术。 这个“学生dreamweaver网页设计作业成品”展现了学生在网页设计领域的学习成果，涵盖了从基础的HTML和CSS到更高级的响应式设计和交互性元素的制作。通过分析这份作业，我们可以评估学生对网页设计流程的理解，以及他们使用Dreamweaver这一强大工具的熟练程度。

javaweb 期末大作业 在线购书系统 jsp+Servlet+mysql5.6 javaweb 期末大作业 在线购书系统 jsp+Servlet+mysql5.6 本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目源码系统完整，内容都是经过专业老师审定过的，基本能够满足学习、使用参考需求，如果有需要的话可以放心下载使用。

该资源内项目源码是个人的课程设计、毕业设计，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 该资源内项目源码是个人的课程设计，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。

该资源内项目源码是个人的课程设计、毕业设计，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 该资源内项目源码是个人的课程设计，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。

大学生期末大作业《SpringBoot+Thymeleaf美食文化后台管理》是一个基于SpringBoot和Thymeleaf的美食文化后台系统。该系统采用MySQL作为数据库，实现了分类挂管理、标签管理、美食文章发布等功能。 通过该系统，用户可以方便地管理美食文化相关的内容。首先，分类挂管理功能允许用户对美食进行分类，如川菜、粤菜、湘菜等，方便用户对美食进行整理和查找。其次，标签管理功能可以帮助用户对美食进行标记，如辣、酸、甜等，以便用户更好地了解美食的特点。最后，美食文章发布功能允许用户发布美食 技术栈： 本次后端用到的技术呢： 主要就几个，JDK8+SpringBoot + Thymeleaf + MySQL 前端的技术用到的技术： HTML+JS+CSS前端三剑客，集成bootstrap框架 特别说明：本项目于2021年开发的，技术相对现在肯定不那么新，适合JavaWeb初学者学习，有需要的话可以联系我拿效果图，或者演示视频，因为服务器放不下项目了 版权声明：本文为CSDN博主「全栈小袁」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。

包含平时个人作业以及期末3套题

HTML+CSS+JS精品网页模板25套，设置导航条、轮翻效果，鼠标滑动效果，自动弹窗，点击事件、链接等功能；适用于大学生期末大作业或公司网页制作。响应式网页，可以根据不同的设备屏幕大小自动调整页面布局； 支持如Dreamweaver、HBuilder、Text 、Vscode 等任意html编辑软件进行编辑修改； 支持包括IE、Firefox、Chrome、Safari主流浏览器浏览； 下载文件解压缩，用Dreamweaver、HBuilder、Text 、Vscode 等任意html编辑软件打开，只需更改源代码中的文字和图片可直接使用。图片的命名和格式需要与原图片的名字和格式一致，其他的无需更改。如碰到HTML5+CSS+JS等专业技术问题，以及需要对应行业的模板等相关源码、模板、资料、教程等，随时联系博主咨询。 网页设计和制作、大学生网页课程设计、期末大作业、毕业设计、网页模板，网页成品源代码等，5000+套Web案例源码，主题涵盖各行各业，关注作者联系获取更多源码； 更多优质网页博文、网页模板移步查阅我的CSDN主页：angella.blog.csdn.net。

以纯粹的面向对象编程思想编写的c++塔防游戏，并且代码风格良好，注释完善，易于阅读，所用知识大多符合南京大学大一水准，少数地方运用了多线程、锁等超前内容，GUI采取的库为EasyX，这是一个简单好用的2d库哦，不过由于他的简陋，需要我们自己写出双缓冲、定时器等，虽然有一定的繁琐，但是可以从某种程度上锻炼我们的代码风格，同时，美工方面相对优异，整体游戏体验相对上乘，为本次课程的优秀作业。

在计算机科学领域，尤其是图像处理和计算机视觉方向，行人检测与跟踪是一项重要的研究课题。它在智能交通、视频监控、安全防护以及人机交互等多个领域都有广泛应用。本课程设计或作业的目标是让学生掌握这一技术的基本原理和实现方法，从而能够实际操作并分析图像中的行人目标。 我们要理解行人检测的概念。行人检测是通过计算机算法自动识别图像或视频流中的人类个体的过程。常见的行人检测方法有Haar特征级联分类器、HOG（Histogram of Oriented Gradients）描述符、以及深度学习模型如YOLO（You Only Look Once）、Faster R-CNN等。这些方法基于不同的特征提取和分类策略，旨在高效且准确地定位图像中的行人。 Haar特征级联分类器是早期的行人检测方法，它利用集成的Adaboost算法训练级联分类器，通过矩形特征来识别行人。而HOG描述符则关注图像中边缘和梯度的方向分布，通过统计这些特征来区分行人与其他物体。 接下来，我们讨论行人跟踪。行人跟踪是在检测到行人后，通过一系列算法确保在连续的帧之间对同一行人的连续追踪。这通常涉及到目标运动模型的建立、状态估计、数据关联等问题。常用的跟踪算法有卡尔曼滤波、粒子滤波、光流法以及基于深度学习的跟踪方法，如DeepSORT、FairMOT等。这些方法各有优劣，适用于不同的场景和需求。 在进行课程设计时，学生可能需要完成以下步骤： 1. 数据收集：获取包含行人的图像或视频数据集，例如PASCAL VOC、INRIA Person等。 2. 特征提取：根据选择的方法，提取图像的Haar特征、HOG特征或使用预训练的深度学习模型。 3. 检测算法实现：训练和测试行人检测模型，评估其在不同条件下的性能。 4. 跟踪算法实现：结合检测结果，实现行人跟踪算法，处理目标丢失和重识别等问题。 5. 实验与分析：对比不同方法的效果，分析优缺点，并提出改进方案。 通过这个课程设计，学生不仅会学习到基本的图像处理和计算机视觉知识，还能了解到如何将理论应用于实际问题，提升编程和问题解决能力。同时，这也为他们进一步深入研究深度学习、人工智能等前沿领域打下基础。

在本项目中，“Volve-field-machine-learning”是一个专注于利用机器学习技术分析北海Volve油田的公开数据集的实践案例。2018年，挪威石油公司Equinor出于促进学术和工业研究的目的，发布了这个丰富的数据集，为油气田的研究带来了新的机遇。这个数据集包含了与地下地质特征、油田运营及生产相关的各种信息，为研究人员提供了深入理解油气田开采过程的宝贵资源。 Volve油田的数据集涵盖了多个方面，包括地质模型、地震数据、井测数据、生产历史等。这些数据可以用于训练和验证机器学习模型，以解决诸如储量估计、产量预测、故障检测等油气田管理中的关键问题。通过机器学习，我们可以挖掘出隐藏在大量复杂数据中的模式和规律，从而优化生产决策和提高效率。 在探索这个数据集时，Jupyter Notebook被用作主要的分析工具。Jupyter Notebook是一款交互式计算环境，支持编写和运行Python代码，非常适合数据预处理、可视化和建模工作。用户可以在同一个环境中进行数据探索、编写模型和展示结果，使得整个分析过程更为直观和透明。 在这个项目中，可能涉及的机器学习方法包括监督学习、无监督学习以及深度学习。例如，监督学习可以用来建立产量预测模型，其中历史产量作为目标变量，而地质特征、井参数等作为输入变量；无监督学习如聚类分析可以用于识别相似的井或地质区域，以便进行更精细化的管理；深度学习模型如卷积神经网络（CNN）可以处理地震数据，提取地下结构的特征。 在Volve-field-machine-learning-main文件夹中，很可能包含了一系列的Jupyter Notebook文件，每个文件对应一个特定的分析任务或机器学习模型。这些文件将详细记录数据清洗、特征工程、模型选择、训练过程以及结果评估的步骤。通过阅读和复现这些Notebook，读者可以学习到如何将机器学习应用于实际的油气田数据，并从中获得对数据驱动决策的理解。 这个项目为油气行业的研究者和工程师提供了一个实战平台，通过运用机器学习技术，他们能够深入理解和优化Volve油田的运营，同时也为其他类似油田的数据分析提供了参考。随着大数据和人工智能技术的不断发展，这种数据驱动的决策方式将在未来的能源行业中发挥越来越重要的作用。