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。

**RabbitMQ 概述** RabbitMQ 是一个开源的消息队列系统，它基于 AMQP（Advanced Message Queuing Protocol）协议实现，广泛应用于分布式系统中，用于处理异步任务、解耦组件以及负载均衡。RabbitMQ 提供了高可用性、可扩展性和消息持久化等特性，使得消息传递变得可靠且高效。 **Erlang 语言介绍** RabbitMQ 是用 Erlang 语言编写的，Erlang 是一种并发和分布式计算的语言，特别适合构建大规模、容错性强的实时系统。Erlang 的进程模型和轻量级进程使得在多核或多机器环境下实现高并发成为可能，而其内置的错误恢复机制则为 RabbitMQ 提供了高可用的基础。 **RabbitMQ 3.12.10 安装** 在 Windows 上安装 RabbitMQ，你需要先安装 Erlang 运行环境，因为 RabbitMQ 基于 Erlang。这里提供的 otp_win64_25.0.3.exe 是 Erlang OTP（Open Telecom Platform）25.0.3 版本的安装程序。安装步骤如下： 1. 运行 `otp_win64_25.0.3.exe`，按照向导指引进行安装，确保勾选“添加 Erlang 环境变量”以便后续 RabbitMQ 可以找到 Erlang。 2. 安装完成后，再运行 `rabbitmq-server-3.12.10.exe`，同样按照向导进行安装，选择适合你的配置选项，如服务启动方式、安装路径等。 3. 安装完毕后，RabbitMQ 服务会自动启动。你可以通过浏览器访问 `http://localhost:15672` 来检查服务是否正常运行，初始用户名和密码通常为 `guest/guest`。 **RabbitMQ 的基本概念** - **Exchange**: 交换机是 RabbitMQ 的核心组件，负责将生产者发送的消息路由到正确的队列。有多种类型的交换机，如 Direct、Fanout、Topic 和 Header，每种都有不同的路由策略。 - **Queue**: 队列是消息的存储区域，消息在此等待被消费者处理。队列是临时的，如果无消费者接收，消息最终会被删除。 - **Binding**: 绑定是将交换机和队列关联起来的规则，定义了交换机如何将消息路由到特定队列。 - **Message**: 消息是 RabbitMQ 中传输的数据单元，包含消息体和一组可选的头信息。 - **Producer**: 生产者是发送消息到 RabbitMQ 的应用。 - **Consumer**: 消费者是接收并处理来自 RabbitMQ 队列消息的应用。 **RabbitMQ 配置与管理** - 使用 `rabbitmq-plugins` 命令行工具可以启用或禁用插件，例如启用管理界面：`rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management`。 - 管理界面提供了对节点、用户、权限、虚拟主机、交换机、队列和绑定的图形化管理。 - 通过命令行或 API 进行高级配置，如设置消息持久化、创建用户和权限等。 **总结** RabbitMQ 结合 Erlang 提供了一种强大的消息中间件解决方案，尤其适合处理高并发和分布式场景。通过正确安装和配置，RabbitMQ 可以帮助你的应用程序实现灵活、可靠的异步通信。记得在使用过程中根据实际需求调整各项参数，以达到最佳性能和稳定性。

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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。