: "基于SSM+jsp的游戏商城" 是一个使用Spring、SpringMVC和MyBatis（简称SSM）框架以及JSP技术构建的在线游戏交易平台。此项目旨在为玩家提供一个购买、交易游戏商品的平台，同时可能集成了微信小程序接口，以实现移动端的无缝对接。 : 这个项目的实现基于Java后端开发框架SSM，SSM是Java Web开发中的主流选择，由Spring框架提供依赖注入和事务管理，SpringMVC处理HTTP请求并转发到相应的服务，MyBatis则负责与数据库交互。JSP（JavaServer Pages）作为前端展示层，用于生成动态网页内容。结合描述中的"毕业设计"，我们可以推断这可能是一个大学生的毕业项目，目的是展示其在Web开发领域的技能和实践经验。 : "Java" 指的是这个项目的主要编程语言，它在后端开发中扮演着核心角色。"springboot" 虽然在标题和描述中未被提及，但作为一个现代Java Web应用的标签，可能表示项目采用了Spring Boot来简化配置和快速启动。"ssm" 是Spring、SpringMVC和MyBatis的缩写，代表了项目的架构基础。"微信小程序" 标签表明项目可能还包含了与微信小程序的集成，以便用户在移动端也能方便地访问和使用游戏商城。 【文件名称列表】: "基于SSM+jsp的游戏商城" 这个单一的文件名可能是项目源代码的压缩包，包含所有相关的Java类、配置文件、JSP页面、资源文件等。在解压后，我们可能会看到以下结构： 1. **src/main/java**: 包含所有的Java源代码，如控制器、服务、模型和DAO层。 2. **src/main/resources**: 存放配置文件，如Spring的bean配置、MyBatis的Mapper XML文件，以及数据库连接配置。 3. **src/main/webapp**: JSP视图文件和静态资源（如CSS、JavaScript、图片）所在目录。 4. **pom.xml**: Maven的项目对象模型文件，定义了项目依赖和构建过程。 5. **web.xml**: 传统的Servlet配置文件，可能用于配置Spring的DispatcherServlet和Filter。 6. **README.md**或**readme.txt**: 可能包含项目介绍、部署指南和开发者笔记。 项目可能涵盖了以下知识点： - **Spring框架**: 依赖注入、AOP（面向切面编程）、事务管理等。 - **SpringMVC**: 请求映射、模型视图解析、数据绑定、异常处理等。 - **MyBatis**: SQL映射、动态SQL、结果映射等。 - **JSP**: 页面指令、脚本元素、JSTL标签库、EL表达式等。 - **Maven**: 项目管理、依赖管理、构建过程。 - **数据库设计与操作**: 数据库表结构设计、SQL查询、事务控制。 - **微信小程序开发**: 小程序API的使用、页面生命周期、网络请求等。 - **RESTful API设计**: HTTP方法、状态码、资源URI、JSON数据交换格式。 - **安全性**: 认证、授权、防止SQL注入和XSS攻击。 通过这个项目，开发者可以学习到完整的Web应用开发流程，从后端逻辑处理、数据库操作，到前端页面展现和移动端接口对接，是一次全面的实战演练。

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python爬虫 网络爬虫，是一种按照一定规则，自动抓取互联网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。例如：传统的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo!和Google等，作为一个辅助人们检索信息的工具也存在着一定的局限性，通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率，返回的结果包含大量用户不关心的网页，为了解决上述问题，定向抓取相关网页资源的爬虫应运而生。 由于互联网数据的多样性和资源的有限性，根据用户需求定向抓取网页并分析，已成为主流的爬取策略。只要你能通过浏览器访问的数据都可以通过爬虫获取，爬虫的本质是模拟浏览器打开网页，获取网页中我们想要的那部分数据。 1.2、Python为什么适合爬虫 因为python的脚本特性，python易于配置，对字符的处理也非常灵活，加上python有丰富的网络抓取模块，所以两者经常联系在一起。 相比与其他静态编程语言，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁;相比其

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源代码-百度影音电影全自动更新爬取程序.zip

fuint会员营销系统是一款实体店铺会员管理和营销系统。基于Java SpringBoot+ Mysql，包含优惠券、预存卡、集次卡（计次）、储值卡、电子券，会员积分体系，支付收款等营销功能。源码完整，包含前台微信小程序、h5、后端api、后台管理三部分。本系统适用各类实体店铺，如汽车4S店、花店、甜品店、餐饮等，也适用于线上的电商系统。本系统可当做收银系统使用，打通收银系统和会员营销系统的壁垒。

使用说明：选择小程序包进行解密，自动判断是否需要解密，解密后放在wxpack文件夹，请勿删除该文件夹。

本程序是仿照仿照严老师的MATLAB程序编写的低成本组合导航系统，具体的描述和MATLAB程序请看我的博客！！ MATLAB程序：https://download.csdn.net/download/qq_38364548/87380141 具体描述：https://blog.csdn.net/qq_38364548/article/details/128655225 对于标准Kalman滤波，其中增益计算式（5.3-29c）涉及矩阵的求逆运算，当量测维数较高时，计算量很大。序贯滤波（sequential Kalman filter）是一种将高维数量测更新降低为多个低维数量测更新的方法，能有效地降低矩阵的求逆计算量。 利用序贯滤波，在滤波增益计算中的矩阵求逆问题将转化为标量的倒数运算，有利于减少滤波计算量和增强数值计算的稳定性。 如果量测方差阵Rk不是对角矩阵，通过三角变换的变换方法，可实现对角化处理，再利用序贯滤波。特别地，如果量测噪声方差阵Rk是常值阵，则只需在滤波初始化时作一次三角分解即可。

1、STM32F103通过设置STANDBY模式，使单片机进入待机模式，从而做到低功耗节能的目的。例程提供单片机进入待机，并从待机模式唤醒的操作。 2、代码使用KEIL开发，当前在STM32F103C8T6运行，如果是STM32F103其他型号芯片，依然适用，请自行更改KEIL芯片型号以及FLASH容量即可。 3、软件下载时，请注意keil选择项是jlink还是stlink. 4、技术支持：wulianjishu666

内容概要：详细演示了使用 Python 中的 LSTM 和 XGBoost 结合来创建股票价格预测模型的方法。该示例介绍了从数据提取到模型优化全过程的操作，并最终通过图形比较预测值和真实值，展示模型的有效性，有助于提高金融投资决策水平和风险管理能力。本项目的亮点之一就是它融合 LSTM 捕获时间关系的强大能力和 XGBoost 在复杂特征之间的建模优势。 适用人群：有Python编程经验的人士以及金融市场投资者和技术分析师。 使用场景及目标：应用于金融市场的投资策略规划，特别是针对需要长期监控、短期交易决策的股票，用于辅助进行市场走势判断和交易决策支持。 额外信息：此外还包括对未来工作的改进建议：加入更多金融技术指标的考量以及使用更高级机器学习模型的可能性。