Microsoft visio2013中文版旨在帮助你以更直观的方式创建图表的新功能,包括全新和更新的形状和模具及改进的效果和主题,提供的共同编写功能可让团队协作变得更加容易。 你也可以通过将形状链接到实时数据,然后使用 SharePoint 中的 Visio Services 通过浏览器与其他人共享形状从而增强图表的动态性。即使没安装Microsoft visio2013也可进行共享
2025-10-31 12:05:19 920.09MB Office
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在线商店VUE项目源代码涵盖了使用Vue.js框架开发的电子商务网站的核心技术和开发实践。Vue.js是一种流行的前端JavaScript框架,用于构建用户界面和单页应用程序。该项目可能包括前端开发的各个方面,从组件设计、状态管理、路由配置到与后端API的交互。 在这个项目中,开发者可能会利用Vue.js的核心特性,如响应式数据绑定和组件化开发,以实现一个动态且交互性强的在线商店界面。该项目可能包含Vue组件,如商品展示列表、购物车、结账流程等,每个组件都高度可复用且维护简单。 此外,该源代码还可能使用Vue Router进行页面导航的配置,利用Vuex进行状态管理,以及结合Axios等HTTP库进行数据的请求和响应处理。使用NPM或Yarn等包管理工具,开发者可以方便地管理项目依赖并维护项目构建的配置文件。 为了优化用户体验,项目可能包含了多种前端技术,例如使用SCSS或LESS进行样式编写,以及使用Webpack或Rollup作为模块打包工具。这有助于提高加载速度,优化项目结构,并且使得项目的部署更加高效。 项目还可能涉及单元测试和端到端测试,使用像Jest或Mocha这样的测试框架来确保代码质量,以及使用像Selenium或Cypress这样的工具进行自动化测试。 鉴于项目名称“online-store”,可以推测该项目实现了一个完整的在线购物系统,包括商品浏览、搜索、筛选、购物车管理、用户登录注册、订单处理以及支付流程等功能。开发者可能采用了敏捷开发的方法论,通过迭代开发和持续集成来逐步完善产品。 该源代码不仅是一套可以直接部署的电子商务平台,更是学习和研究Vue.js框架以及现代前端开发流程的宝贵资源。对于对Vue.js感兴趣的开发者,这个项目将是一个极佳的实践案例,有助于理解Vue.js框架的实际应用,并掌握构建现代Web应用的关键技能。
2025-10-31 11:33:51 9.75MB VUE项目 vue代码 vue开发
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样本图参考:blog.csdn.net/2403_88102872/article/details/143498506,文件太大放服务器了,请先到资源详情查看然后下载 重要说明:数据集有部分是增强的,就是4张图片拼接成一张的,请查看图片预览,确认符合要求再下载 数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):4629 标注数量(xml文件个数):4629 标注数量(txt文件个数):4629 标注类别数:4 标注类别名称:["Heavy Damage","Minor Damage","Moderate Damage","Undamage"]
2025-10-31 11:12:46 407B 数据集
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爱食堂微信小程序基于Serverless架构设计,旨在为用户提供一个互动式平台,让食客们能够对菜品进行打分、点赞、评论和参与讨论。小程序的核心功能是提供一个集中的地方,食客们可以通过这个平台分享他们对各个菜品的评价,同时也能阅读他人对相同菜品的评价,从而为餐饮体验增色添彩。 Serverless架构的应用使得爱食堂的后端服务具有高度的弹性、可扩展性和低成本优势。这种架构的特点是不需要预先部署和管理服务器,可以根据实际的访问量和需求动态分配资源,这意味着爱食堂可以轻松应对流量高峰,而无需投入大量的固定成本在服务器上。同时,Serverless架构还允许开发团队专注于编写业务逻辑代码,无需过多地关注服务器的维护和扩展问题,从而显著提升了开发效率和上线速度。 爱食堂小程序不仅仅是为食客提供了一个评价平台,它还通过社交元素的融入,增加用户的粘性。用户可以在平台上找到志同道合的食友,共同讨论美食,发表见解,甚至组织线下聚餐活动。这种社交互动的方式,不仅可以促进用户之间的交流,还有助于提升用户对平台的忠诚度和活跃度。 微信小程序作为一种轻量级的应用形式,非常适合爱食堂这样的应用场景。用户无需下载安装额外的APP,仅需通过微信扫描二维码或搜索即可快速访问和使用。这种便捷性极大地降低了用户的使用门槛,也使得爱食堂能够迅速扩散和吸引更多的用户。 在爱食堂小程序上,用户不仅能够对单个菜品进行打分和评论,还能够参与到更广泛的讨论之中。比如,用户可以讨论关于餐厅的整体环境、服务质量、价格水平等话题,甚至可以分享自己对于菜品制作的见解和烹饪技巧。通过这样的互动,爱食堂小程序为用户创造了一个丰富多彩的线上美食社区。 为了保证用户体验,爱食堂小程序很可能还内置了若干辅助功能,例如筛选和排序机制,帮助用户根据评分、喜好、类型等条件快速找到感兴趣的菜品和餐厅。此外,个性化推荐功能也可能是爱食堂小程序的一部分,通过分析用户的打分和评论习惯,向用户推荐可能感兴趣的餐厅和菜品。 爱食堂小程序的推出不仅为食客们提供了一个全新的互动交流平台,也为餐饮业者提供了宝贵的数据反馈。餐饮业主可以实时查看自己餐厅内各菜品的得分和用户评论,从中分析出菜品受欢迎程度、顾客偏好等重要信息,从而有针对性地调整菜品和服务,提升整体运营水平。 爱食堂微信小程序利用Serverless架构在技术层面上的优势,结合微信生态系统的便捷性,打造了一个创新的线上美食互动社区。通过用户对菜品的打分、点赞、评论和讨论,不仅为食客提供了交流美食经验的平台,也为餐饮业者提供了改进服务和菜品的参考依据,最终实现了一个多赢的餐饮服务模式。
2025-10-31 10:44:12 16.96MB
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MySql是一种流行的开源关系型数据库管理系统(RDBMS),以其高性能、高可靠性和易用性著称,被广泛应用于各种Web应用、软件和硬件产品中。mysql-8.0.16-winx64.zip是MySQL数据库的8.0.16版本适用于Windows操作系统的64位系统安装包。该版本的MySQL数据库包含了重要的功能增强和性能改进,为用户提供了更加高效和稳定的数据存储解决方案。绿色安装包意味着它不需要复杂的安装过程,通常不需要安装额外的依赖软件,用户只需解压即可直接运行。 MySQL数据库的核心是SQL(Structured Query Language)语言,用于存储、检索、更新和管理数据。它支持多用户访问,可以同时处理多个查询,使得它非常适合处理大型数据集。在Web开发领域,MySQL常与PHP和Apache服务器一起使用,构成流行的LAMP(Linux, Apache, MySQL, PHP/Python/Perl)技术栈。此外,MySQL数据库也被嵌入到各种软件和硬件中,是许多商业和开源应用的基础。 8.0.16版本的MySQL更新了许多特性,例如新的数据类型、增强的复制功能、改进的性能监控工具、更强的安全控制等。这些改进不仅提高了数据库的性能,还增强了数据的完整性和安全性。MySQL的升级机制相对简单,管理员可以通过各种工具如MySQL Workbench来执行备份、迁移和升级等操作。mysql-8.0.16-winx64.zip安装包包含运行MySQL数据库所需的所有文件,用户无需下载其他依赖即可开始使用。 对于开发者而言,MySQL提供了多种开发工具和接口,支持多种编程语言,如C、C++、Java、Python、PHP等。这些接口使得开发者可以将MySQL数据库嵌入到自己的应用中,实现数据的持久化存储。另外,MySQL的社区非常活跃,提供了大量的资源和文档供开发者学习和参考。开发者可以通过社区交流经验、解决问题,甚至参与到MySQL的开发中来。 在信息安全方面,MySQL不断升级其加密技术,提供SSL/TLS加密连接、数据加密以及对敏感数据的访问控制,保护数据免受未经授权的访问。同时,MySQL也支持多种认证插件,允许用户自定义认证流程。在多用户环境下,MySQL能够提供事务支持,保证数据的完整性和一致性。事务控制确保操作要么全部完成,要么完全不执行,这对于维护数据准确性和可靠性至关重要。 MySQL的可扩展性和灵活性也是一大亮点。随着业务的增长,用户可以通过复制、分区等技术扩展数据库的性能和容量。MySQL还支持多种存储引擎,如InnoDB、MyISAM、Memory等,每种存储引擎都有其独特的特性和优化,用户可以根据应用需求选择最适合的存储引擎。此外,MySQL还提供丰富的连接器支持,可以从各种平台和设备连接到MySQL数据库,使得数据访问更加便捷和高效。 mysql-8.0.16-winx64.zip是一个功能全面、稳定可靠的MySQL数据库安装包,适合需要在Windows 64位系统上部署和使用MySQL数据库的用户。无论是在开发环境还是生产环境中,MySQL都能够提供高效的数据管理解决方案。用户可以利用MySQL的众多特性来构建可靠的应用,实现数据的快速访问和安全存储。
2025-10-31 10:14:58 221.71MB MySql
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# 压缩文件中包含: 中文文档 jar包下载地址 Maven依赖 Gradle依赖 源代码下载地址 # 本文件关键字: jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压最外层zip,再解压其中的zip包,双击 【index.html】 文件,即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明: ·本文档为人性化翻译,精心制作,请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容,如:注释、说明、描述、用法讲解 等; ·不该翻译的内容保持原样,如:类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示: (1)为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开,推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”(放心,自带文件夹,文件不会散落一地); (2)有时,一套Java组件会有多个jar,所以在下载前,请仔细阅读本篇描述,以确保这就是你需要的文件;
2025-10-31 08:56:54 1.59MB 中文文档 java jar包 Maven
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# 压缩文件中包含: 中文-英文对照文档 jar包下载地址 Maven依赖 Gradle依赖 源代码下载地址 # 本文件关键字: jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压最外层zip,再解压其中的zip包,双击 【index.html】 文件,即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明: ·本文档为人性化翻译,精心制作,请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容,如:注释、说明、描述、用法讲解 等; ·不该翻译的内容保持原样,如:类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示: (1)为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开,推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”(放心,自带文件夹,文件不会散落一地); (2)有时,一套Java组件会有多个jar,所以在下载前,请仔细阅读本篇描述,以确保这就是你需要的文件;
2025-10-31 08:55:09 1.81MB java jar包 Maven 开源组件
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微信小程序调试工具是一款专门用于开发微信小程序的应用程序,它为开发者提供了一系列的调试、测试功能,帮助开发者快速定位和解决在开发过程中遇到的问题。开发者通过这款工具可以更加高效地开发出满足用户需求、性能稳定的小程序。 这款调试工具主要包括以下几个功能:代码调试、界面预览、网络请求跟踪、性能监控、日志查看等。开发者可以利用代码调试功能,设置断点、单步执行,实时查看变量值的变化,以找出代码中的bug。界面预览功能可以让开发者在不同的设备和不同版本的微信上查看小程序的显示效果,确保小程序的兼容性和用户体验。网络请求跟踪功能则可以帮助开发者监控小程序与服务器之间的数据交互,及时发现和处理网络问题。 性能监控功能是另一个重要的调试工具特性,它可以帮助开发者检测小程序的性能瓶颈,比如页面加载时间、内存使用量、帧率等关键性能指标。通过对这些指标的分析,开发者可以优化小程序的性能,提升用户体验。此外,日志查看功能让开发者能够查看小程序运行过程中的各种日志信息,包括错误日志、警告信息等,这对于定位问题和后续的维护工作来说是十分重要的。 对于开发者而言,微信小程序调试工具是提高开发效率、保证程序质量的关键工具。通过熟练使用该工具,开发者可以更加快速地完成小程序的开发、测试和优化工作,从而在竞争激烈的互联网市场中占据一席之地。微信官方不断更新这款工具,为的是更好地满足开发者的需求,推动小程序生态的健康发展。 开发者社区对于微信小程序调试工具的评价普遍较高,许多开发者表示,该工具极大地简化了小程序的调试流程,降低了开发的门槛。同时,对于初学者来说,通过使用这款工具,能够更快地学习小程序的开发技术,逐渐成长为专业的开发者。可以说,微信小程序调试工具是微信小程序开发中不可或缺的辅助工具,它体现了微信平台对于开发者的支持和对小程序质量的重视。 此外,微信官方还提供了丰富的文档和指南,帮助开发者更好地理解和使用微信小程序调试工具。官方文档详细介绍了各种调试功能的使用方法和最佳实践,对于遇到的问题也提供了常见的解决方案。这些文档和指南是开发者入门和提升的重要资源,有助于开发者快速上手并深入使用调试工具,提升开发效率和质量。 微信小程序调试工具也支持第三方扩展,许多第三方服务提供商和工具开发者基于微信的调试接口开发了更多实用的插件和扩展。这些扩展工具进一步增强了调试功能,为开发者带来了更多的便利,比如自动化测试、复杂界面的布局调试等。通过这些扩展,开发者可以更加自由地定制调试环境,满足不同项目的特定需求。 微信小程序调试工具的出现和不断更新,标志着微信小程序开发平台正逐渐走向成熟。随着技术的进步和用户需求的多样化,微信小程序调试工具的功能将变得更加完善,为开发者提供更加全面和深入的支持。我们有理由相信,在未来,这款工具将继续为小程序开发者提供强有力的支撑,推动微信小程序生态的繁荣发展。
2025-10-31 08:27:32 159KB
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标题中的"C# to C++ transpiler (Cs2Cpp) (Powered by Roslyn)"是指一个工具,它能够将C#编程语言的代码转换成C++语言的等效代码。这个工具利用了微软的Roslyn框架,这是一个强大的开源编译器平台,为.NET开发者提供了对源代码的深度分析和操作能力。 C#和C++是两种不同的编程语言,它们各自有其特点和应用场景。C#是微软推出的一种面向对象的语言,主要应用于Windows平台上的开发,尤其是与.NET Framework结合时,它提供了丰富的类库、垃圾回收机制和现代编程特性,如LINQ、async/await等。而C++则是一种静态类型、编译式的、通用的、大小写敏感的、不仅支持过程化编程,也支持面向对象编程的程序设计语言,以其高效性和灵活性著称,广泛用于系统软件、游戏开发、设备驱动等领域。 Roslyn是微软在.NET Framework 4.5中引入的一个创新,它将编译器作为服务提供,允许开发者在运行时分析、修改和生成C#或VB.NET代码。通过Roslyn,开发者可以创建代码分析工具、代码生成器、IDE插件等,大大提高了开发效率和代码质量。 Cs2Cpp工具正是利用了Roslyn的这些特性,它能够解析C#源代码,理解其语法和语义,然后生成对应的C++代码。这种转换对于那些希望将C#项目移植到不支持.NET环境或者更倾向于使用C++的开发者来说非常有用。转换过程中可能会涉及到类型映射、垃圾回收到手动内存管理的转换、异步编程模型的重构等问题,因此,Cs2Cpp需要处理好这些差异,确保转换后的C++代码能够正确地运行和维护原有的功能。 在实际应用中,这样的转换工具可能会面临一些挑战,比如C#的特性在C++中可能没有直接的对应(如委托和事件),或者是C++的模板和C#的泛型之间的差异。因此,Cs2Cpp在实现时需要有智能的算法来处理这些复杂情况,确保转换的准确性和兼容性。 "C# to C++ transpiler (Cs2Cpp) (Powered by Roslyn)"这个项目展示了编程语言之间的互操作性和编译技术的先进性。通过深入理解和利用Roslyn,开发者可以构建出高效、可靠的代码转换工具,帮助不同语言间的代码共享和迁移,进一步推动跨平台和跨语言的软件开发。
2025-10-31 02:12:30 7.38MB
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在教育技术领域,特别是高等教育和在线学习的背景下,大数据分析、自然语言处理、机器学习、数据可视化、爬虫技术以及文本挖掘与情感分析等技术的应用变得越来越广泛。本项目《基于Python的微博评论数据采集与分析系统》与《针对疫情前后大学生在线学习体验的文本挖掘与情感分析研究》紧密相连,旨在优化线上教育体验,并为疫情期间和之后的在线教育提供数据支持和改进方案。 大数据分析作为一种技术手段,通过收集、处理和分析大量数据集,为教育研究提供了新的视角和方法。在这个项目中,大数据分析被用于梳理和解析疫情前后微博平台上关于大学生在线学习体验的评论数据。通过这种方法,研究者能够从宏观角度了解学生的在线学习体验,并发现可能存在的问题和挑战。 自然语言处理(NLP)是机器学习的一个分支,它使计算机能够理解、解释和生成人类语言。在本项目中,自然语言处理技术被用于挖掘微博评论中的关键词汇、短语、语义和情感倾向,从而进一步分析学生在线学习的感受和态度。 机器学习是一种人工智能技术,它让计算机能够从数据中学习并做出预测或决策。在本研究中,机器学习算法被用于处理和分析数据集,以识别和分类微博评论中的情绪倾向,比如积极、消极或中性情绪。 数据可视化是将数据转化为图表、图形和图像的形式,使得复杂数据更易于理解和沟通。在本项目中,数据可视化技术被用于展示分析结果,帮助研究者和教育工作者直观地理解数据分析的发现和趋势。 爬虫技术是一种自动化网络信息采集工具,能够从互联网上抓取所需数据。在本研究中,爬虫技术被用于收集微博平台上的评论数据,为后续的数据分析提供原始材料。 本项目还包括一项针对疫情前后大学生在线学习体验的文本挖掘与情感分析研究。该研究将分析学生在疫情这一特定时期内对在线学习的看法和感受,这有助于教育机构了解疫情对在线教育质量的影响,进而针对发现的问题进行优化和调整。 整个项目的研究成果,包括附赠资源和说明文件,为线上教育体验的优化提供了理论和实践指导。通过对微博评论数据的采集、分析和可视化展示,项目为教育技术领域提供了一个基于实际数据的决策支持平台。 项目成果的代码库名称为“covid_19_dataVisualization-master”,表明该项目特别关注于疫情对教育造成的影响,并试图通过数据可视化的方式向公众和教育界传达这些影响的程度和性质。通过这种方式,不仅有助于教育机构理解并改进在线教育策略,还有利于政策制定者根据实际数据制定更加有效的教育政策。 本项目综合运用了当前教育技术领域内的一系列先进技术,旨在为疫情这一特殊时期下的大学生在线学习体验提供深入的分析和改进方案。通过大数据分析、自然语言处理、机器学习、数据可视化和爬虫技术的综合运用,项目揭示了在线学习体验的多维度特征,并为优化线上教学提供了科学的决策支持。
2025-10-30 22:20:34 132.97MB
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