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青辰外贸业务信息管理系统V2.0 介绍： 管理员账号：admin 密码：123456   青辰外贸业务信息管理系统适合电子外贸行业公司使用如：Flash、Dram、芯片等外贸业务行业，很适合炒货的公司使用；业务人员找客户，客户询价，采购根据业务人员的询价进行随机报价，保证了内部业务人员和采购人员的工作效率，业务人员第一时间将询价录入系统，采购人员第一时间根据询价进行报价，最终由业务人员选择最合适的采购报价进行确定，可打印，可导出到Excel等。   业务人员用户级别分为：老板(看全部数据) > 部门经理(看部门数据) > 业务人员(看自身数据) 采购人员用户级别分为：老板(看全部数据) > 部门经理(看部门数据) > 采购人员(看自身数据)

STM32F407单片机实现Modbus RTU双主站源码：两串口同步读取从站数据,STM32F407单片机上的Modbus RTU双主站源程序：双串口同步读取Modbus RTU从站数据,STM32F407单片机上开发的Modbus RTU 双主站源程序 1. 两个串口同时作为Modbus RTU主站，可同时读取两组Modbus RTU从站数据 1. 基于STM32F407ZET6开发板，采用USART1和USART2作为Modbus RTU通信串口 2. USART1口测试连接几个Modbus RTU从站，可以正常读取从站的数据 3. USART2口测试连接几个Modbus RTU从站，可以正常读取从站的数据 4. 基于正点原子的STM32F407开发板测试正常，其他测试板请自行调试 5. 仅提供源代码，测试说明文件，不提供硬件电路板等 ,核心关键词：STM32F407单片机; Modbus RTU双主站源程序; 两个串口; 同时读取从站数据; USART1和USART2; 正常读取从站数据; 正点原子开发板; 源代码; 测试说明文件。,基于STM32F407的双Modbus R

懒人精灵源码 懒人精灵源码是一个重要的软件或插件项目，它可能涉及编程语言、软件工程、自动化工具等多个IT领域的知识点。从"懒人精灵"这个名字可以推测，它可能是为了简化用户操作，提高效率而设计的一款应用。源码是程序的核心部分，包含了所有功能实现的逻辑和细节，对于开发者来说，分析和理解源码是学习技术、改进软件或创建新工具的重要途径。 懒人精灵源码懒人精灵源码懒人精灵源码懒人精灵源码 描述中的重复表明“懒人精灵源码”是该主题的核心，可能意味着源码的复杂性或深度，或者强调其在开发和学习中的重要性。由于没有提供具体的描述信息，我们无法深入到具体的技术细节，但可以假设懒人精灵源码可能包含丰富的功能模块，比如自动化任务执行、用户界面交互、数据处理等。 软件/插件 这个标签指示了懒人精灵源码是属于软件或插件类别。软件通常是指能够完成特定任务的程序集合，而插件则是增强或扩展已有软件功能的小型程序。因此，懒人精灵源码可能是一个独立的软件，或者是一个可以集成到其他应用中的插件，这需要根据源码的具体内容来确定。 【压缩包子文件的文件名称列表】懒人精灵源码 文件列表只包含了一个条目——懒人精灵源码，这可能意味着源码被组织在一个单一的文件中，或者是压缩包内的所有文件都围绕着这个核心源码文件。源码文件通常包括头文件、实现文件、配置文件等，它们共同构成了一个可编译和运行的软件项目。为了深入理解和使用懒人精灵，开发者需要解压这个文件，然后用相应的IDE（集成开发环境）或编辑器打开，查看代码结构，理解其工作原理。 总结来说，懒人精灵源码是一个关于软件开发和自动化工具的主题，可能涉及到的IT知识点包括但不限于： 1. 编程语言：源码是用某种编程语言编写的，可能是常见的如Java、Python、C++或JavaScript等。 2. 软件架构：了解软件是如何组织和分层的，有助于理解代码的结构和功能模块。 3. 自动化流程：懒人精灵可能包含自动化任务调度和执行的机制，涉及事件驱动编程或定时任务。 4. 用户接口：如果是一个图形用户界面应用，那么UI设计和交互逻辑是关键。 5. 数据处理：可能涉及到数据的读取、存储和分析，可能用到数据库或文件系统操作。 6. 插件系统：如果作为插件，那么需要了解如何与宿主软件进行通信和集成。 7. 版本控制：源码可能来自于版本控制系统如Git，学习如何管理代码版本也是很重要的。 8. 构建与部署：了解如何编译源码并打包成可执行文件，以及如何在不同环境下部署和运行。 为了更深入地学习懒人精灵源码，需要具备一定的编程基础，熟悉相关编程语言，理解软件开发流程，并具备阅读和分析源码的能力。

基于Vue.js和SpringBoot的社区医疗服务平台是一个综合性的医疗健康管理系统，它分为用户前台和管理后台两个部分，以满足不同角色的需求。用户前台主要面向普通用户，提供药物信息查询、居民健康档案管理、在线预约挂号等功能，方便用户随时了解自身健康状况和获取医疗服务。管理后台则为管理员和医生提供更高级的管理功能，包括医生信息管理、就诊记录管理、健康档案管理等，以提高医疗服务的效率和质量。此外，平台还具备权限管理功能，确保不同角色能够访问相应的功能模块，保障数据安全。通过这个平台，可以实现社区医疗服务的数字化、智能化，提高医疗服务的覆盖面和便捷性，为居民提供更加优质的医疗服务。 录屏：https://www.bilibili.com/video/BV1kH4y1F7L9 教程：https://space.bilibili.com/417412814/channel/collectiondetail?sid=2242844

《深入理解Flink：从源码到实战》 Flink，作为一款强大的开源大数据处理框架，因其实时流处理和批处理的能力，在大数据领域备受关注。本资料集合了Flink的一期学习资源，包括源码、相关资料和课件，旨在帮助开发者深入理解Flink的核心原理与实践应用。 一、Flink基础 Flink源自Apache软件基金会，是一款开源的流处理和批处理系统，其设计目标是提供低延迟、高吞吐量的数据处理能力。Flink的核心概念包括数据流、流处理模型和状态管理。数据流分为有界流和无界流，前者代表有限大小的数据集，后者则代表无限持续的数据流。Flink的流处理模型基于数据流图（Dataflow Graph），通过转换（Transformation）操作连接各个数据源和数据接收器。 二、Flink源码分析 Flink的源码阅读是理解其工作原理的关键步骤。主要包含以下几个部分： 1. StreamExecutionEnvironment：这是Flink程序的入口，提供了创建数据流和提交任务的接口。 2. DataStream API：用于定义和操作数据流，包括各种转换操作如Map、Filter、Join等。 3. State & Checkpointing：Flink支持状态管理和容错机制，通过周期性的检查点实现故障恢复。 4. Operator：每个转换操作对应一个运算符，如MapOperator、ReduceOperator等，它们负责实际的数据处理。 5. JobManager & TaskManager：这是Flink的分布式协调者和执行者，负责任务调度和数据交换。 三、Flink资料与课件 本资源包中的资料和课件，将涵盖以下内容： 1. Flink架构详解：包括数据流模型、并行度控制、容错机制等。 2. 实战案例：涵盖电商、金融、物联网等多个领域的Flink应用实例。 3. API详解：详细介绍DataStream API的使用方法和高级特性。 4. 源码解析：深度剖析Flink核心组件的实现细节，帮助理解内部工作机制。 5. 性能调优：提供Flink性能优化的策略和技巧，包括参数调整、任务调度等。 四、Flink的应用场景 Flink不仅适用于实时流处理，还广泛应用于实时数据分析、复杂事件处理、机器学习等领域。例如，它可以实时计算网站的点击流，进行实时广告定向；在金融领域，可以实现毫秒级的风险检测；在物联网(IoT)中，可用于设备数据的实时处理和分析。 五、学习路径建议 对于初学者，可以从理解Flink的基本概念和API入手，逐步深入到源码分析。通过实践项目，将理论知识转化为实际技能。同时，结合提供的课件和资料，可以系统地学习和掌握Flink的各项功能。 这个Flink-Study资源包为Flink的学习者提供了一个全面的起点，无论你是初次接触还是希望进一步提升，都能从中受益。通过深入研究源码、资料和课件，你将能够驾驭Flink，为你的大数据项目带来强大动力。

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

《Flink实战：案例源码与数据集解析》 Apache Flink是一款强大的开源流处理框架，它在实时数据处理领域有着广泛的应用。本资源“Flink案例源码和数据集.rar”提供了丰富的学习材料，包括实际操作的源代码以及配套的数据集，帮助我们深入理解Flink的工作原理和实践应用。 一、Flink核心概念与特性 Flink的核心概念主要包括流（Stream）、作业（Job）和算子（Operator）。流分为两种类型：无界流（Unbounded Stream）和有界流（Bounded Stream），无界流代表无限的数据流，有界流则表示有限的数据集合。Flink的作业是由多个算子组成的计算图，每个算子处理输入流并生成新的输出流。Flink的特性包括事件时间处理、状态管理、容错机制以及低延迟等。 二、Flink数据处理模型 Flink的处理模型基于数据流模型，分为DataStream API和Table & SQL API。DataStream API适合处理原始的无结构或半结构化的数据流，而Table & SQL API提供了一种声明式的方式来处理数据，更接近于传统的SQL查询。 三、案例源码解析 1. 数据读取与写入：源码中可能包含了如何使用Flink从各种数据源（如Kafka、HDFS、RabbitMQ等）读取数据，并将结果写入到不同的存储系统（如HBase、Cassandra或文件系统）。 2. 数据转换与过滤：通过源码可以了解Flink如何进行数据转换，如Map、Filter、KeyBy、Join等操作，以及如何实现自定义的转换函数。 3. 窗口操作：Flink支持滑动窗口、会话窗口和 tumbling 窗口等多种窗口操作，源码中可能会展示如何根据业务需求设置窗口并进行窗口聚合。 4. 事件时间和水印：源码可能包含事件时间处理的示例，展示如何定义水印策略来处理乱序事件。 5. 容错与状态管理：通过源码学习Flink的状态管理机制，了解如何保存和恢复中间状态，确保系统在故障后能够恢复。 四、数据集应用 提供的数据集可能是为了模拟真实世界的数据流，用于测试和验证Flink作业的性能和正确性。这些数据集可能涵盖各种领域，如电商交易、社交媒体数据、物联网传感器数据等。通过对这些数据集的处理，可以更好地理解Flink在实际场景中的应用。 五、学习路径 1. 阅读源码，理解每个案例的处理逻辑和实现方式。 2. 分析数据集，理解其结构和内容，根据业务需求设计合适的处理流程。 3. 编译和运行源码，观察输出结果，对比预期，调整代码以优化性能或满足新需求。 4. 尝试修改源码，实现自己的功能，例如添加新的转换操作或调整窗口策略。 通过这份“Flink案例源码和数据集.rar”，开发者不仅能掌握Flink的基础知识，还能提升解决实际问题的能力，进一步提升在大数据处理领域的专业技能。

游戏中的物品栏容量实在太小了，虽然可以放在箱子里面但是真的很不方便，外出一趟不容易看到东西都不能捡。实在是虐心。 游戏中的食物还有变质机制，时间长了就不能吃了，玩这个游戏心里压力真是太大了。 下面介绍制作一个超级大背包，并且背包中的物品不会变质，基本上可以随心所欲的放食物进去。

随着信息技术的飞速发展，数据分析与处理成为了当今社会的一个重要领域。特别是在人工智能和大数据的浪潮中，数据的获取与分析显得尤为重要。在这一背景下，爬取网站数据成为了获取信息的重要手段之一。本文将围绕“Python源码-爬取Boss直聘数据.zip”这一主题，深入探讨如何利用Python语言进行网络数据的抓取和分析。 Python作为一门广泛应用于人工智能、数据分析等领域的编程语言，其强大的库支持使得网络爬虫的开发变得相对简单。其中，requests库用于发送网络请求，BeautifulSoup库用于解析HTML页面，而pandas库则用于数据的分析和处理。这些库的组合使得Python能够高效地完成从网页中提取数据、清洗数据、分析数据等任务。 在进行Boss直聘数据爬取的过程中，首先需要分析目标网站的结构和数据存储方式。Boss直聘作为国内知名的招聘网站，其网站结构相对复杂，数据以JSON格式动态加载。因此，进行数据爬取之前需要详细研究其网页的JavaScript渲染逻辑，以便能够正确模拟浏览器行为，获取到真实的数据接口。 在爬取过程中，需编写Python脚本以模拟用户登录，获取会话信息，并发送携带相应cookies的请求到目标接口。在解析接口返回的数据时，通常会遇到数据加密或是混淆的情况，这需要利用Python强大的字符串处理和解码能力，对数据进行还原。如果数据接口采用了反爬虫机制，比如IP限制或请求频率限制，那么就需要设计合理的请求策略，比如使用代理IP池或设置合理的请求间隔。 数据爬取成功后，接下来是对数据的清洗和存储。清洗数据主要是指去除无用的信息，如空白字符、多余的空格等，以及将数据转换为结构化的格式，如CSV或JSON。在这个阶段，pandas库能够发挥巨大作用，通过简单的几行代码便能对数据进行有效的整理。清洗后的数据可以存储到文件中，也可以直接导入到数据库，为后续的数据分析提供便利。 数据分析是爬虫项目的最终目标之一。通过Python的数据分析库，如pandas、numpy、scikit-learn等，可以对爬取的数据进行统计分析、趋势预测等。例如，可以对Boss直聘网站上的职位信息进行统计分析，了解当前市场对不同技能人才的需求情况，或是预测未来人才市场的变化趋势。 在进行爬虫开发时，还需注意遵守相关法律法规和网站的使用协议。不恰当的爬虫行为可能会对网站造成不必要的负担，甚至可能触犯法律。因此，开发者需要在技术实现的同时，平衡好法律和伦理的界限。 随着技术的发展，爬虫技术也在不断进步。例如，人工智能技术的应用使得爬虫能够更加智能地识别和解析网页内容，同时也提高了反爬虫技术的难度。因此，对于爬虫开发者来说，持续学习和关注最新的技术动态是十分必要的。 Python语言以其简洁的语法和强大的库支持，在网络爬虫和数据分析领域展现出了巨大的优势。通过对Boss直聘数据的爬取和分析，不仅可以获取到丰富的行业信息，还可以锻炼和提升自身的编程能力和数据分析能力。随着技术的不断进步，相信未来Python会在更多领域发挥其重要的作用。