股票信息交易管理系统(Web版 全套源码 安装即用) 本系统是一个完整的JSP-JAVA应用项目,合适有初步JSP编程经验的朋友们提高和学习之用。 系统含全套源码,合适朋友们在此基础上举一反三结合实际开发出优秀的JSP应用系统。 本系统是Web模式的股票信息管理系统 运行环境:Tomact+JDK 编程模式:JSP+JavaBean+JavaServlet 后台数据库:MySql MS-Access SQLServer Oracle 图片制作:jfreeChart 系统主要完成的功能如下: 1、登录 注销 修改密码 2、股票信息查询 数字信息 日K线图 均线图 3、股票信息管理 4、股票交易信息管理 5、系统用户管理 6、股票交易 7、帐户管理 页面模块化 .三层结构设计 程序逻辑结构分用户界面、业务逻辑处理和数据存储 .面向对象设计 .人性化设计 软件产品介质: 1.stock.rar 2.股票信息管理系统使用手册.doc 3.股票信息管理系统技术手册.doc 需要者请联系: e_mail:fzlotuscn@yahoo.com.cn QQ:595563946
2021-12-12 21:15:44 1.08MB stock
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大学二手书店 这是一个演示项目,它是二手书店的在线平台。 视频演示可在以下链接中找到 该项目是使用以下技术创建的:Java,Java Servlet,JSP,Struts Framework,Tomcat,MySQL 这是一个在线平台,使学生可以在自己之间买卖二手书。 在卖方模式下,学生可以发布其图书的信息和图像,设置价格标签以及设置发布时间。 可以浏览所有已发布的书籍。 可以将已售出的图书的状态更改为“已售出”,因此买家无法再发送购买请求。 在购买模式下,学生可以看到按时间顺序发布的图书。 有一个搜索功能,可以根据名称,作者,ISBN,价格范围等来搜索书籍。对书籍感兴趣时,可以对该特定书籍进行请求,并通过电子邮件和电子邮件将通知发送给卖方。网站上的通知功能。
2021-12-12 16:42:47 3.9MB Java
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人才交易网站设计借鉴.pdf
2021-12-12 11:00:17 450KB
随着计算机网络技术、通信技术及数据库技术的进一步发展,基于internet技术 的电子商务也得到了快速发展。目前上网已经成为大学生活不可或缺的一部分,在校大学生平均上网率达到92% ,其中每周上网时间超过10 h的学生占在校学生总数的1/3[5]。而现在的大学生网上交易除了以BBS方式外,还包括淘宝网、当当网、58同城网等,此类网站虽然众多,但没有针对性校园二手交易网站。校园二手交易平台为在校学生提供一个供需平台,学生可以将自己不用的东西放在网上,也可在网上找到自己需要的东西,物美价廉,达到双赢。
2021-12-12 07:45:55 79KB 开题报告
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量化交易策略—利用量化分析技术创造盈利交易程序的电子文档资料供大家学习参考,文件名:量化交易策略—利用量化分析技术创造盈利交易程序.pdf
2021-12-12 02:51:25 452KB 量化交易 交易策略 量化分析
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这是一本python实践开发的书籍,开发的内容是当今最火的量化交易,量化交易仁者见仁,智者见智,多学习总是好的。
2021-12-12 01:30:45 66.63MB 量化交易 python
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机械交易系统,量化交易系统构建方面很好的参考书。 国外的经典专著
2021-12-12 01:29:46 42.53MB 交易系统 量化交易
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校园二手物品交易网开题报告,里面包括开题报告应有的几个部分,详细,使用,格式正确
2021-12-11 21:14:22 52KB 校园二手网 开题报告
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资产经理 基于Fabric超级账本为可持续的企业资产管理,交易,防伪,溯源一体化的开源区块链解决方案 项目说明 安装说明 基础环境&链码安装 采用docker部署 需要fabric 1.0版本的网络环境支持 安装链码 网页API和网页 GO语言环境,打包即可运行 独立的vue前端项目,采用NGINX运行 使用说明 暂无 API结构 参加 (仅跟随加入时间排名) T4Cloud: 执照 GNU通用公共许可证v2.0 GNU GPL是使用最广泛的自由软件许可证,并且对copyleft的要求很高。 分发派生作品时,必须以相同的许可证提供作品的源代码。 GNU GPL有多种变体,每种都有不同的要
2021-12-11 19:13:07 16.32MB golang fabric blockchain webapp
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包的安装: 采用Anaconda 3进行代码的编译,Anaconda 3里基础的数据分析包都已经准备好,我们需要安装的就是sklearn,lightgbm和xgboost包。 Anaconda可以支持我们采取多种方式安装所需要的包。可以采用pip,conda和从PYPI下载相关包等方式。这里采用的是pip方式。 pip install scikit-learn pip install lightgbm pip install xgboost 因为之前一直在进行Arcpy的开发工作,因此我电脑里装配的是Anaconda 2 32位,这在安装lightgbm和xgboost的过程中遇到了错误。因
2021-12-11 16:46:49 189KB eda 二手车 大数据
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