最新版本地址：https://blog.csdn.net/dgthm/article/details/142102006?spm=1001.2014.3001.5501 一，框架简介 1，本套源码主要是用来开发企业应用系统如：erp ，mes，hrms，进销存等制造业内部应用系统；跟网上 常见的delphi中间件相比，功能更丰富，开发便捷（详细请看：https://blog.csdn.net/dgthm?type=blog） 2，此框架服务端没有使用任何第三方控件，相比其它中间件，使用很多第三方插件，且绑定一些自研控件，此框架使用更放心；也没有使用多少高大上的技术；主要依照本人从事企业erp 开发，维护多年的经验用最简单明了的方法封装一些常用的功能函数业务逻辑；反正是思路大于技术吧。 二，开发环境 ，本框架原是基于delphi2010开发的，为了发布到网上就把它升级到Delphi 11了；架构是data snap；服务器使用sqllite存储常用配置参数。客户端使用的是ms sql数据库，用到DevExpressVCL与FastReport控件，没有任何权限限制，可放心使用！

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【图像融合】基于matlab小波变换（加权平均法+局域能量+区域方差匹配）图像融合【含Matlab源码 1819期】.md

在“python+统计学+源码+用Python动手学统计学”这个主题中，我们可以深入探讨如何使用Python语言来学习和应用统计学。Python作为一门强大的编程语言，因其易读性强、库支持丰富，成为了数据科学领域的重要工具，自然也是学习统计学的理想选择。以下将详细介绍如何利用Python进行统计学的学习和实践，以及可能涉及的关键知识点。 统计学是研究数据收集、组织、分析、解释和呈现的学科。在Python中，我们可以通过以下几个关键库来实现这些功能： 1. **NumPy**: NumPy是Python的基础库，提供了高级数学运算功能，特别是对多维数组的支持。在统计学中，我们经常使用NumPy进行数据处理、计算基本统计量（如平均值、中位数、标准差）等。 2. **Pandas**: Pandas是Python的数据分析库，提供了DataFrame结构，使得数据操作变得简单直观。它支持数据清洗、合并、切片和切块，以及统计分析等功能。 3. **Matplotlib**: 这是Python最常用的可视化库之一，用于绘制各种统计图表，如直方图、散点图、线图等，帮助我们理解数据分布和关系。 4. **Seaborn**: Seaborn是基于Matplotlib的统计图形库，提供了更高级的图表选项，如热力图、小提琴图、箱形图等，使数据可视化更具吸引力和洞察力。 5. **SciPy**: SciPy是科学计算库，包含大量统计函数，如假设检验、回归分析、随机过程等，进一步扩展了Python在统计学中的应用范围。 6. **Statsmodels**: Statsmodels是专门用于统计建模的库，提供各种统计模型，如线性模型、时间序列分析、非参数方法等，便于进行统计推断和预测。 7. **Scikit-learn**: 虽然主要应用于机器学习，但Scikit-learn也包含了模型选择和评估的统计方法，对于理解和优化模型性能非常有用。 在“pystat-code-2021-01-25”这个压缩包中，很可能是包含了一系列使用Python进行统计学实践的代码示例。这些代码可能涵盖了数据预处理、描述性统计、概率分布、假设检验、回归分析、聚类、分类等各种统计学主题。通过阅读和运行这些代码，你可以更好地理解统计学概念，并提高使用Python解决实际问题的能力。 在学习过程中，你将遇到并需要掌握以下关键概念： - 数据类型与数据结构：理解如何在Python中表示和操作不同类型的数据，如数值、字符串、列表、字典等。 - 数据清洗：学习如何处理缺失值、异常值和重复值。 - 描述性统计：计算和解释均值、中位数、众数、标准差、方差等基本统计量。 - 分布：理解正态分布、二项分布、泊松分布等常见概率分布，以及如何用Python绘制这些分布。 - 假设检验：包括t检验、卡方检验、ANOVA等，用于判断样本间是否有显著差异。 - 回归分析：了解线性回归、逻辑回归等模型，以及如何评估模型的拟合度和预测能力。 - 时间序列分析：学习如何处理和分析时间序列数据，如ARIMA模型。 - 随机过程：探索随机变量的序列行为，如布朗运动、马尔科夫链等。 - 机器学习基础：了解监督学习和无监督学习的基本算法，如K-means聚类、决策树等。 通过结合Python和统计学，你可以构建起强大的数据分析能力。这个压缩包提供的源码实例是宝贵的实践资源，通过深入学习和实践，你将能够更好地运用Python解决统计学问题，提升自己的数据分析技能。

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【胸片分割】基于matlab GUI最小误差法胸片分割系统【含Matlab源码 1065期】.md

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(小程序+JAVA+2024+最新+毕业设计+源码+PPT+Lw+使用说明+部署简单+操作简单+上手简单+系统) 微信小程序是一种轻量级的应用程序，旨在提供简洁、快速的用户服务和体验。与传统的手机应用相比，小程序无需下载安装，用户可以直接在微信内搜索或通过扫描二维码打开使用，极大地简化了用户获取服务的路径。 开发一个微信小程序首先需要注册并获取开发者资格，然后使用微信提供的开发工具进行编码和调试。小程序的开发框架基于JavaScript语言，同时结合了WXML（微信标记语言）和WXSS（微信样式表）来定义页面结构和样式。此外，为了方便数据处理，还可以使用基于JavaScript的逻辑层框架。 在功能设计上，小程序可以实现包括消息推送、位置定位、支付接口、数据存储等在内的多种能力。这些功能为商家提供了与用户互动的丰富手段，比如可以创建电商小程序来进行商品展示和交易，或者开发服务类小程序为用户提供预约、咨询等服务。 对于用户体验而言，小程序的界面设计要求简洁明了，操作流程须直观易理解，以确保用户可以快速上手并完成所需操作。

Blend4是一款强大的设计工具，专为Windows Presentation Foundation (WPF) 应用程序提供界面设计支持。本套实例源码涵盖了3.8节至3.20节的内容，旨在帮助学习者深入理解WPF项目的创建和设计过程。下面将详细阐述这些章节中涉及的关键知识点。 1. **WPF基础知识**：WPF是.NET Framework的一部分，用于构建桌面应用程序，它提供了丰富的图形层、数据绑定、布局管理、多媒体支持等功能。在这些示例中，你将看到如何利用XAML（Extensible Application Markup Language）定义用户界面，并通过Blend4进行可视化编辑。 2. **Blend4与Visual Studio的协同工作**：Blend4作为设计工具，与Visual Studio结合使用，可以实现设计与编码的无缝切换。 Blend4侧重于界面设计，而Visual Studio更适合编写逻辑代码。这些示例将展示如何在两个工具之间切换并保持项目同步。 3. **XAML语言**：XAML是一种声明式语言，用于描述WPF中的UI元素和它们的属性。例如，Example3.8可能展示了如何通过XAML定义按钮、文本框等控件，以及设置它们的样式、位置和事件处理。 4. **数据绑定**：WPF的数据绑定允许UI元素与应用程序数据直接关联，实现数据驱动的界面。在Example3.12和3.15中，你可能会学习到如何设置数据源，创建依赖属性，并实现控件与后台数据模型的双向绑定。 5. **控件和模板**：WPF提供了大量内置控件，如Button、TextBlock等，你可以通过自定义模板来改变其外观和行为。Example3.17和3.19可能涉及到控件模板的创建，以实现独特的界面风格。 6. **动画和效果**：WPF的强大之处在于其丰富的动画系统。Example3.11和3.16可能包含过渡效果、淡入淡出动画或用户交互触发的动态效果，使界面更加生动。 7. **布局管理**：WPF的布局系统包括StackPanel、Grid、DockPanel等，它们帮助组织和定位UI元素。Example3.18和3.20可能会演示如何利用这些布局容器来创建响应式和适应性的界面。 8. **事件处理**：WPF控件有许多内置事件，如Click、MouseEnter等，可以通过XAML或代码-behind进行处理。在Example3.9和3.12中，你将学习如何捕获和响应用户操作。 9. **资源和样式**：WPF允许定义全局资源和样式，实现界面元素的统一外观。Example3.15和3.19可能涉及到资源字典的使用，以及控件样式的继承和覆盖。 通过逐步学习并实践这些示例，你将能够掌握 Blend4 和 WPF 的核心概念，从而提升你的应用程序设计能力。每个示例都是一个独立的学习点，同时也构成了整体知识体系的一部分。通过深入研究并结合实际操作，你将能够创建出功能丰富且视觉上吸引人的WPF应用。