家政服务行业近年来随着人们生活水平的提高和生活节奏的加快而迅速发展。为了适应这个趋势,很多家政公司开始通过互联网技术实现服务的在线化、智能化。从给定的文件信息来看,我们可以了解到一个家政项目已经开发出了包括后台管理、小程序和安卓应用在内的完整代码,同时还具备了支付功能。这表明该项目不仅仅提供了基础的在线预约、服务展示等功能,还实现了在线支付,极大地方便了用户和家政服务提供者之间的交易。 后台管理系统对于家政项目来说至关重要。它为管理者提供了对家政服务人员、订单、客户资料以及财务情况等进行全面管理的能力。一个高效的后台管理系统可以帮助家政服务公司实现资源优化配置、服务流程监控、市场数据分析等功能,从而提高公司整体运营效率和市场竞争力。 小程序作为一种轻量级的应用形式,非常适合家政服务的场景。用户无需下载安装,扫一扫或者搜索就能快速访问服务。小程序可以包含家政服务介绍、在线预约、评价反馈等多个板块,用户可以方便地进行服务预订、进度查询和反馈评价,极大提升了用户体验。 安卓应用则为那些习惯使用智能手机、尤其是安卓系统的用户提供了更好的服务体验。相比小程序,安卓应用能够提供更加丰富的功能和更好的个性化服务。同时,安卓应用通常能更好地利用手机硬件资源,提供更加流畅的操作体验。 支付功能是家政服务项目中的重要组成部分。在线支付可以无缝集成到预约、服务过程中,为用户提供便捷、快速、安全的支付解决方案。这样不仅增加了用户的满意度和忠诚度,也降低了交易成本,提高了公司的资金流转效率。 这个家政项目通过后台管理、小程序、安卓应用和支付功能的综合运用,为用户提供了一个全面、便捷、高效的服务体验。这不仅体现了互联网技术在传统行业中的深度融合,也展现了现代服务业在信息化、网络化方面的进步。
2026-01-26 22:06:06 99.73MB
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压缩包内含沪深股市全市场股票的日K线数据,包含开盘,最高,最低,收盘,成交量,成交金额,涨跌百分比。数据从1990年开始至2025年年末,数据非常全,适合做A股市场的量化分析,甚或做大模型的训练数据。数据量较大,分成两个CSV文件,较大的文件主要是日K线相关数据,较小的文件是股票名称,行业等信息,压缩在一个.zip文件中。数据从tushare上分段爬取,数据并未按时间顺序排列,下载加压后可自行排序。
2026-01-26 21:54:24 439MB 量化交易
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基于无迹卡尔曼滤波(UKF)与模型预测控制(MPC)的多无人机避撞研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于无迹卡尔曼滤波(UKF)与模型预测控制(MPC)的多无人机避撞技术展开研究,结合Matlab代码实现,重点探讨了在复杂动态环境中多无人机系统的状态估计与碰撞规避控制策略。文中利用UKF对无人机系统状态进行高精度非线性估计,提升感知准确性,并结合MPC实现未来轨迹的滚动优化与实时反馈控制,有效应对多机交互中的避障需求。研究涵盖了算法建模、仿真验证及关键技术模块的设计,展示了UKF与MPC在多无人机协同飞行中的融合优势。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事无人机控制、智能交通、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多无人机协同任务中的实时避撞系统设计;②为非线性状态估计(如UKF)与最优预测控制(如MPC)的结合提供实践范例;③服务于高校科研项目、毕业设计或工业级无人机控制系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解UKF的状态估计机制与MPC的优化控制过程,注意参数调优与仿真环境设置,以获得更真实的避撞效果验证。
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内容概要:本文详细介绍了无人机航迹规划(UAV)和多无人机航迹规划(MUAV)的基本概念及其在Matlab中的实现方法。首先概述了无人机航迹规划的重要性和应用场景,如军事侦察、环境监测、航拍摄影和快递配送等。接着分别讲解了基于图论和基于采样的两种主要航迹规划算法,前者通过将飞行环境抽象成图模型寻找最优路径,后者则利用随机采样生成可行路径。针对多无人机系统,文中强调了协同作业的需求及其带来的额外挑战。最后给出了一个简化的Matlab代码示例,演示了如何使用基于采样的方法完成单无人机的航迹规划。 适合人群:对无人机技术和Matlab编程有一定了解的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于希望深入了解无人机航迹规划理论及其具体实现方式的学习者;旨在帮助读者掌握不同类型的航迹规划算法,并能够在Matlab环境下进行实验验证。 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还附有具体的代码实例,有助于读者更好地理解和实践相关算法。
2026-01-26 21:52:04 539KB
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同城上门家政按摩H5小程序源码 上门预约系统
2026-01-26 21:51:51 66.31MB
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本文详细介绍了维普期刊(瑞数6)的JS逆向实战流程。作者首先声明所有内容仅供学习交流,并已对敏感信息进行脱敏处理。技术流程包括清空网站cookie、扣取js代码到本地并补环境,特别提醒瑞数6的外链js有格式化检测,扣取时不要格式化。作者还分享了补环境的技巧,如打印日志检测缺失内容,并通过网页联调解决函数报错问题。最后,作者展示了结果并总结,表示愿意分享完整代码并讨论学习中的疑问。 在深入探讨逆向工程的过程中,网络爬虫技术的应用是不可或缺的环节之一,它允许开发者或研究者分析和理解特定网站的行为和结构。本文聚焦于维普期刊(瑞数6)的JavaScript逆向分析,该技术在处理具有复杂防护措施的网站时尤其关键。文章首先提出了逆向分析的前期准备工作,强调了对网站cookie的清除以及将目标JS代码下载到本地环境中的重要性。在操作过程中,作者特别警告了对瑞数6外链js的格式化问题,因为不当的格式化会触发网站的防护机制。为了解决这个问题,文章详细介绍了如何补全本地环境,例如通过打印日志来监测并补充缺失的部分内容,以及如何通过网页联调来解决函数执行时的报错。这些技巧对于那些在逆向工程领域寻求突破的技术人员来说,具有极高的参考价值。在实践中,这些方法被证明是有效的,作者不仅展示了分析的结果,还表达了愿意提供完整的代码,并对学习中的疑问进行讨论。这表明作者对开源社区和知识分享持开放态度,他的努力不仅有助于促进技术交流,也为同领域内的研究人员提供了宝贵的学习资源。 在整个逆向分析流程中,对脱敏处理的重视同样值得关注。在分享和交流知识的同时,保护个人和公司的数据安全始终是一个重要考量。这种负责任的态度对于任何试图通过逆向工程学习和研究的个人或团队来说,都是一种应该遵循的准则。因此,本文不仅在技术层面上提供了翔实的分析流程,也展示了严谨的研究态度和高度的责任心。 此外,本文的标签“JS逆向”、“爬虫技术”和“瑞数6反爬”清晰地指出了文章的核心内容和聚焦点。这些标签帮助读者快速把握文章的主旨,并识别出其在逆向工程和网络爬虫技术领域中的具体应用。标签的使用有助于将文章分类和索引,方便了相关信息的检索和回顾。而对于“瑞数6”这个特定的防护技术的提及,也体现了作者在逆向分析中遇到的具体挑战,以及如何克服这些挑战的详细过程。这不仅为读者提供了学习的路径,也为研究者在面对类似问题时提供了可能的解决方案。 本文通过详细介绍维普期刊逆向分析的实践过程,为网络爬虫技术的研究和应用提供了深入的技术见解。通过作者的分享,我们可以看到逆向工程在当今网络安全和数据抓取领域的重要性,以及在实际操作过程中必须遵循的规则和技巧。这些内容的详细介绍和分享,不仅有助于技术社群的成长,也为网络安全领域的发展贡献了力量。
2026-01-26 21:44:03 6KB JS逆向 爬虫技术
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内容概要:本文详细介绍了基于MATLAB/Simulink平台构建二极管钳位五电平SPWM(正弦脉宽调制)仿真模型的方法及其优化技巧。首先阐述了五电平逆变器相较于传统三电平的优势,重点讲解了通过四个400V直流电源叠加形成多电平结构,并利用1200Ω电阻确保各层级间电压稳定的技术细节。接着深入探讨了钳位电路的设计要点,强调正确设置二极管极性和导通电阻值对消除电压波动的重要性。对于H桥部分,则采用四组IGBT构成可重构拓扑,配合移相载波SPWM技术生成精确的门极驱动信号,同时指出合理的死区时间和调制比设定有助于降低总谐波失真率。最终,在加载RL负载进行测试时,验证了所建模系统的性能表现,特别是针对高阶谐波抑制效果显著以及在极端条件下二极管钳位机制提供的过压保护功能。 适合人群:从事电力电子研究或相关工程领域的技术人员,尤其是那些希望深入了解多电平逆变器工作原理及其实现方法的研究者和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于需要模拟复杂电力转换系统行为的研究项目;旨在帮助用户掌握从理论到实践的完整流程,包括但不限于搭建高效稳定的多电平逆变器仿真环境、调整关键参数以获得最优输出质量、评估不同工况下系统的动态响应特性。 其他说明:文中提供了具体的MATLAB代码片段用于指导读者快速入门,同时也分享了一些实用的经验法则来规避常见错误,如不当的元件选型可能导致的异常情况。此外,还特别提到了一些高级主题,例如如何应对超出正常范围的操作条件,展示了二极管钳位机制在极限状态下的自适应调节能力。
2026-01-26 21:40:43 605KB
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华硕平板电脑驱动是由华硕官方推出的一款通用版平板电脑驱动程序。可以适用于华硕旗下所有系列的平板电脑设备。支持32位和64位系统环境,欢迎用户前来资源网下载使用。驱动软件介绍华硕平板电脑驱动是适合购买了华硕平板的用户进行使用,有了它以后,用户就可以更好,欢迎下载体验
2026-01-26 21:36:26 2.11MB 华硕驱动 平板驱动
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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d0b0340d5318 服务器环境:采用 CentOS 7 操作系统,搭配宝塔面板、Nginx 服务器和 PHP。 软件环境:安装 PHP 7.2 和 MySQL 5.6。 扩展安装:安装 PHP 的 fileinfo 和 Redis 扩展。 站点及数据库创建:在宝塔面板中新建站点和数据库。随后申请 SSL 证书,并将其配置到站点,启用强制 HTTPS 访问。 伪静态配置:通过宝塔面板选择 ThinkPHP 框架对应的伪静态规则。 网站目录设置:将网站的运行目录设置为 /public。 主程序部署:将主程序文件上传到服务器的根目录,解压缩文件,并导入数据库文件。 配置文件修改:编辑根目录下的 .env 文件,完成数据库配置信息的修改。 后台登录信息:后台登录账号为 admin,密码为 admin888。
2026-01-26 21:28:05 312B
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本文详细介绍了如何使用Python脚本实现Maxwell自动化仿真,包括脚本的录制与查看方法、常用脚本代码示例以及具体操作步骤。文章涵盖了项目定义、设计变量调整、求解器设置、数据模块定义、计算器操作及数据导出等关键环节,为读者提供了全面的自动化仿真解决方案。通过临时目录实时查看脚本录制内容,用户可快速掌握对应操作的代码实现。此外,文中还提供了多个常见操作的脚本示例,如变量设置、求解器配置、计算器操作等,方便读者直接参考或修改使用。 在当前自动化技术飞速发展的背景下,Python语言因其简洁高效而广泛应用于各类软件开发任务中。特别是对于仿真软件Maxwell而言,Python脚本的自动化操作可大幅度提升工作效率和减少重复劳动。本文档所介绍的Python实现Maxwell自动化仿真源码,为工程师和开发者们提供了一种全新的工作模式。 文档开始于脚本录制与查看方法的详细描述。这一部分讲解了如何通过Maxwell软件的内置功能来录制用户的操作行为,并将其转化为Python脚本。这一功能对于初学者而言尤其重要,因为它能够直观地展示在特定操作下需要使用的代码片段。同时,临时目录的使用允许用户实时查看脚本的录制内容,从而更好地理解每一步操作对应的代码实现。 接着,文档介绍了常用脚本代码示例及其具体操作步骤。对于不熟悉Maxwell仿真环境的用户来说,这些示例代码提供了快速入门的机会。它们涵盖了从项目定义到设计变量调整,再到求解器设置和数据模块定义等关键环节。每一步骤不仅解释了脚本的功能,还提供了实际操作的代码,使得用户能够直接利用或者根据需要进行修改。 此外,文档还详细阐述了如何通过Python脚本进行计算器操作和数据导出。这对于那些需要进行大量数据处理和分析的用户来说是一大福音。通过自动化这些过程,用户可以确保数据处理的一致性和准确性,同时大幅减少手动操作可能引入的错误。 数据模块的定义在自动化仿真过程中扮演着至关重要的角色。文档中的相关章节展示了如何设置和调用数据模块,以便于在仿真过程中实现参数化和模块化管理。这种做法不仅提高了仿真的灵活性,还增强了模型的可复用性。 文档中的多个常见操作脚本示例,如变量设置、求解器配置等,为用户提供了大量可直接参考或修改使用的实用代码。这不仅极大地便利了用户的学习过程,而且加速了自动化仿真的实现。用户通过阅读这些示例,可以快速掌握如何使用Python脚本来控制Maxwell仿真中的各种操作。 在项目开发实践中,软件包的编写和代码的封装是提高工作效率和保证代码质量的重要环节。通过Python脚本实现Maxwell自动化仿真,不仅体现了软件开发中的这一核心理念,而且为仿真工程师提供了一种高效的工具。这些源码的提供,使得自动化仿真的推广和应用变得更加容易。 文章还强调了在实际操作中进行仿真调试的重要性。通过编写自动化脚本,用户可以在进行大规模仿真之前,先进行小规模的测试,以确保仿真过程符合预期目标,并及时发现并修正可能的问题。 对于初学者而言,文档的易理解性和示例代码的实用性是其最大的亮点。而对于经验丰富的仿真工程师而言,完整的操作流程和代码封装则是他们进行项目开发时的宝贵资源。这份文档的发布,无疑为Maxwell仿真软件的用户群体提供了一种全新的操作模式和思维。 文章还提到了Maxwell软件在不同行业中的应用,说明了自动化仿真不仅仅局限于理论研究,它在工程实践中同样具有广泛的应用前景。通过Python脚本实现的自动化仿真,能够有效地帮助工程师们在产品设计、性能评估、故障分析等多个环节中提高效率和准确性。 本文档提供了一套完整的基于Python语言的Maxwell仿真自动化操作方案。从录制与查看脚本,到理解常用脚本代码示例及操作步骤,再到项目定义、设计变量调整、求解器设置、数据模块定义、计算器操作及数据导出等关键环节,每一步骤都详细讲解了如何通过编写Python脚本来实现自动化仿真。通过大量的实际操作示例,使得读者能够快速掌握自动化仿真的实现方法,并将其应用于实际工作中。
2026-01-26 20:41:22 9KB 软件开发 源码
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