史上最全springboot+vue3+element-plus代码实现web登录页面(附件有代码)
2024-05-30 18:48:17 86KB spring boot spring boot
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小程序,开发工具导入项目即可查看源码分享 小程序是一个易上手的东西, 对于新手来说,多看官方文档,可以初步做出比较完整的小程序,正是因为简单上手,功能实现简单,小程序是越来越火,商业价值也越来越大。 1. 微信web开发者工具:微信小程序官网 这是个比较好用的编辑器,对于小程序编辑很方便。 2. 开发文档:微信小程序宝典秘籍 通过这个查找微信小程序的API,组件,框架等等。 3. 图标库: Iconfont-阿里巴巴矢量图标库 这个可以找到自己想要的几乎所有的小图标,十分方便。 4. Easy Mork: easy-mock 用于后台的模拟,得到JSON数据; 5. weui框架引入, 例如个人信息界面,用weui可以很快很方便的做 微信小程序开发和传统的H5开发还是有些不同的, 容易踩坑。 小程序是基于MVVM的的框架,合理利用数据绑定实现界面的更新是很关键的 开发时不要一股脑的写写写,多看看文档,你会发现你不小心原生写了个组件。。 进入开发平台,注册项目信息->在编辑器中上传版本->在开发版本中选择提交审核->审核通过->项目上线 更多内容下载项目即可查看
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一. 其它(共1题) 1. (其它) 语法分析是编译过程的第二个阶段。它的任务是在实验一(词法分析器)的基础上,用算符优先法、递归下降分析法、LL(1)分析法或LR分析法之一,对赋值语句进行语法分析,使其能够判断语句是否正确。通过编制语法分析程序,实现语法分析,加深对自上而下或自下而上语法分析方法的认识。 1、实践步骤或环节: 1)定义目标语言的语法规则。如: 文法G(E): (1) E→E+T (2) E→T (3) T→T*F (4) T→F (5) F→(E) (6) F→i 2)求解某种语法分析法需要的符号集合和分析表 3)对给定表达式进行语法分析,输出语句正确与否的判断。 初步编制好程序  ->上机调试  -> 发现错误 -> 再修改完善 -> 上机调试通过 2、实验原理(介绍你选择的某种语法分析方法的基本思想) 3、选定的文法,生成相关分析表 4、相关设计思想介绍(流程图,状态转换图......) 5、针对不同的输入请将运行结果截图上传,请考虑输入符号串语法合法和不合法的各种情况 6、实验总结分析,请详细记录你实验过程中面临问题,如何解决,有何心得体会,你的程序的优点。
2024-05-30 16:55:59 1.88MB 南华大学 编译原理 实验报告
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PCIe 设备虚拟化QEMU中的实现 包括处理中断的硬件以及Linux如何响应和处理终端。技术分析分享
2024-05-30 16:40:01 34KB Linux interrupt
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内含Equip设备端和EAP Host主机端程序基本实现。 在Socket通讯简历后,主动端先发送Selected.rsp,被动端恢复Select.rsp之后变成Selected状态。然后发送S1F13和收到S1F14后,正事建立Secs Gem通讯连接完成。 亲测,通过和网上各种模拟工具和真实的FA Host成功。
2024-05-30 16:26:07 36.59MB 网络 网络
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这个程序可以完美运行,对于小白来说可以用于学习进阶,可以在这个基础上进行增加各种算法实现,对于大学生来说可以直接用于课设、大作业、毕设等,有答疑支持,大家一起学习共同进步,共同成长,欢迎大家下载,用于学习,谢谢。
2024-05-30 14:43:07 830KB matlab 课程资源
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基于Android无障碍服务实现的自动连点器,可以自由设置坐标和点击速度,操作简单,功能稳定。
2024-05-30 13:27:49 484KB android
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随着信息时代的发展,图书管理系统作为图书馆和学校重要的信息管理工具,面临着信息化需求和服务质量的提升。本选题旨在设计一套高效的图书管理系统,以满足日益增长的图书管理需求。
2024-05-30 11:48:16 6.54MB python
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1.版本:matlab2019a,不会运行可私信 2.领域:【优化布局】 3.内容:基于遗传算法实现红绿灯优化管理附matlab代码 4.适合人群:本科,硕士等教研学习使用
2024-05-29 19:51:20 18KB matlab
内容概要:该资源介绍了使用机器学习方法对毒蘑菇进行分类的实现。主要包含了逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林、决策树和人工神经网络等六种监督学习模型的应用。 适用人群:对机器学习和分类算法感兴趣的学习者、数据科学家、机器学习工程师等。 使用场景及目标:本资源可用于学习如何使用不同的监督学习模型对毒蘑菇进行分类,帮助用户理解各种模型的原理和应用场景,并能够根据实际需求选择合适的模型进行分类任务。 其他说明:资源中提供了详细的代码示例和实验结果,以及对比不同模型在毒蘑菇分类任务上的性能评估,帮助用户深入理解各个模型的优缺点和适用范围。
2024-05-29 18:49:19 39KB 机器学习 逻辑回归 特征工程
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