较为全面的前端学习后的实战项目，从黑马那里保存了上传的，只用于个人学习使用。

Python实现基于人脸识别的上课考勤系统源码+项目介绍 这个人脸识别考勤签到系统是基于大佬的人脸识别陌生人报警系统二次开发的。 项目使用Python实现，基于OpenCV框架进行人脸识别和摄像头硬件调用，同时也用OpenCV工具包处理图片。交互界面使用pyqt5实现。 该系统实现了从学生信息输入、人脸数据录入、人脸数据训练，学生信息多条件搜索、修改，多选删除，人脸数据训练，人脸识别、追踪、签到等完整流程的各项功能。甚至允许生成签到表格和导出Excel格式签到表。 根据功能分配，系统分为三个部分实现各部分流程， 1）录入端负责数据导入， 2）管理端负责数据删改查以及人脸数据训练， 3）监控端负责人脸识别以及签到功能。

Vue + C#.NetCore前后端分离，不一样的快速开发框架(提供Vue2/Vue3版本) 框架核心 快速开发(基础功能全部由代码生成器生成) 支持前端、后台自定义业务代码扩展,后台提供了大量常用扩展与通用类 前端、后台提供了近300个扩展方法与属性,开发人员可在此功能上编写扩展自定义业务代码 代码生成(代码生成器可直接生成主/从表前后端业务代码,有30多种属性可在线配置生成的代码) 前端table自动转换key/value 前端表单select/checkbox自动绑定数据源,不需要写任何代码 如果能上手框架，可以体会到不用996,更不用掉头发的感觉^_^ 框架适用范围 前后端分离项目 后台：VS2019、vs2022 、.NetCore3.1 、.Net6、EFCore3.1/6.0、JWT、Dapper、SignalR、Quartz.Net、Autofac、SqlServer/MySql/PGSql/Oracle、Redis 前端：VsCode、Vue2/vue3（需要安装nodejs)、vuex、axios、promise、element ui、element plus

WinObjC 是 Windows 开源的 Winodws 到 iOS 的“桥梁”。Windows Bridge for iOS (WinObjC) 为 Visual Studio/Windows 提供一个 Objective-C 开发环境。此外，WinObjC 提供对 iOS API 兼容的支持。目录结构：bin/ : Various prebuilt toolsbuild/ : Projects/solutions to build the SDKdeps/ : Open source dependenciesprebuilt/ : Prebuilt binaries for various architecturesFrameworks/ : Implementation of iOS-style Frameworksinclude/ : SDK headers (including headers for iOS-style Frameworks)Platform/ : Headers for Windows Objective-C bindings for various OS versionsmsvc/ : Visual Studio integration filessamples/ : Assorted samplestools/ : Source code to tools 标签：WinObjC

java

开拓者 Blazor项目和演示。 使用WebApi和Asp.Net Core身份的Blazor身份验证。 可以按照本教程实施ScreenCastR应用程序： :

剧情布拉泽 该库将众所周知的图表库到可以在Blazor项目中使用的Razor组件中。 该包装器的优点是，可使用图方式本身来生成类。 因此，您可以在生成器的帮助下自动更新到最新的plotly.js版本。 入门 先决条件 若要创建Blazor Server Apps，请安装带有ASP.NET和Web开发工作负载的最新版本的Visual Studio 2019。 对于Blazor WebAssembly，您至少需要Visual Studio 2019 16.6+。 另一种选择是使用Visual Studio代码。 单击了解更多信息。 正在安装 创建Blazor项目后，需要执行以下步骤： 安装最新的NuGet软件包 使用包管理器 Install-Package Plotly.Blazor 使用.NET CLI dotnet add package Plotly.Blazor 将以下行添加到blazor.webassembly.js下方或上方的index.html或_Host.cshtml中 信息：这些文件已包含在NuGet软件包中！ <!-- Import the plotly.js

按照要求填写，即可快速写出过关的物联网定制开发需求，本文档持续更新。

利用ViT模型实现图像分类，本项目具有强大的泛化能力，可以实现任何图像分类任务，只需要修改数据集和类别数目参数。这里采用的是开源的“猫狗大战”数据集，实现猫狗分类。 本项目适用于Transformer初学者，通过该实践项目可以对于ViT模型的原理和结构有清晰地认识，并且可以学会在具体项目中如何运用ViT模型。本项目代码逻辑结构清晰，通俗易懂，适用于任何基础的学习者，是入门深度学习和了解Transformer注意力机制在计算机视觉中运用的绝佳项目。

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