本项目是基于SpringBoot框架与Android平台开发的跳蚤市场管理系统，旨在构建一个便捷的二手商品交易平台。系统采用前后端分离架构，后端使用SpringBoot实现业务逻辑处理与数据管理，前端通过Android客户端提供交互界面15。核心功能包括用户注册登录、商品发布与检索（支持模糊搜索、价格/时间排序及协同过滤推荐）、订单全流程管理（创建、支付、物流跟踪等），以及管理员的商品审核、数据统计和分类管理功能136。数据库采用MySQL存储用户信息、商品数据及交易记录，结合Redis实现缓存优化27。项目还集成短信验证、图片上传、消息推送等实用模块，提升用户体验46。开发此项目旨在解决传统线下跳蚤市场时空限制、信息不对称等问题，促进校园资源循环利用，同时为Java与移动开发提供实践案例37。毕设项目源码常年开发定制更新，希望对需要的同学有帮助。

loadrunner必备，初学者所需的好书，51testing精品

目录 第1章 性能测试基础 　1.1 性能测试工程师的标准及挑战 　　1.1.1 性能测试工程师的考评指标 　　1.1.2 性能测试工程师的挑战 　1.2 性能测试基础 　　1.2.1 性能 　　1.2.2 性能指标 　　1.2.3 性能分析及调优 　　1.2.4 单机软件性能与网络架构软件性能 　　1.2.5 性能测试的流程 　　1.2.6 性能测试的注意要点 　　1.2.7 性能测试招聘要求 　小结 第2章 LoadRunner综述 　2.1 LoadRunner简介

Element UI 提供了大部分UI控件，但对于拖拽，确实是个短板，于是就需要额外的控件来补充了，即本文档的主角vuedraggable。 从实战角度，以低代码配置功能为例，说明vuedraggable的属性、方法、用法，以及使用过程中遇到的一些坑点及解决方案。 要点如下： group属性的要点 update和sort事件的差别 add事件如何获取数据 如何处理属性重复添加问题 不同列表间拖动group属性无效 实例： 某个业务实体，如用户管理，常见的菜单对应一个列表页面，顶部为页面级功能按钮，如新增、删除、导出等，中间为查询区域，可以放几个常用的查询条件，最下面则是查询结果，以表格形式展现行列数据。查询结果表格的行记录，最后一列放一些针对于该行数据的快捷按钮，如删除、编辑等。 这个配置功能，一方面涉及到元素的排序，如按钮的次序、查询条件的次序、查询结果中列的次序；另一方面涉及到列表间元素的移动，如将实体属性添加到查询列表或查询结果中。如采用传统模式，需要选中某个元素，点击左移、右移等按钮，既不直观，操作也繁琐。而采用拖拽式操作，所见即所得，用户体验大幅提升。 在Vue.js应用中，我们经常需要实现拖拽功能来增强用户体验，特别是在构建低代码平台或者配置界面时。Element UI虽然提供了丰富的UI组件，但对拖拽功能的支持相对较弱。这时，我们可以借助第三方库vuedraggable来实现。vuedraggable是基于Sortable.js的Vue组件，它提供了一套完整的拖拽解决方案，包括触摸设备支持、文本选择、智能滚动、不同列表间的拖放等特性，并且与Vue 2.x的过渡动画兼容。 我们需要安装vuedraggable库。在项目中运行以下命令： ```bash npm install vuedraggable -S ``` 然后，在Vue组件中引入并使用Draggable组件： ```javascript import Draggable from 'vuedraggable'; ``` vuedraggable的核心属性和方法包括： 1. **v-model**: 用于绑定数据，通常是一个数组，表示拖动的元素列表。 2. **group**: 用于设置拖动元素的分组，可以防止不同组间的元素相互干扰。 3. **@sort**: 当元素在组内排序时触发，提供新的元素顺序。 4. **@update**: 在拖放操作结束后触发，无论是否改变了元素顺序，都会触发此事件。 5. **@add**: 当元素添加到列表时触发，可以通过此事件获取新添加的数据。 在实际应用中，例如页面按钮配置场景，我们可以这样设置： ```html {{ item.name }} ``` 在这个例子中，`buttonList`是存储按钮信息的数组，`group`属性定义了拖动分组，`updateSort`和`update`是处理排序和更新的回调函数。`@close`和`@click`事件分别用于删除和修改按钮。 在实际使用中，可能会遇到一些问题，比如元素重复添加和不同列表间拖动group属性无效。为了解决这些问题，我们需要在处理`@add`事件时进行数据校验，确保不添加重复元素。对于group属性无效的问题，通常是因为不同列表间的group值没有正确设置或没有设置。 vuedraggable提供了强大的拖拽功能，可以轻松实现列表排序和元素移动。通过合理利用其属性和事件，我们可以构建出直观易用的界面，提升用户体验。在开发过程中，遇到问题时，可以查阅官方文档或社区资源找到解决方案，确保功能的稳定实现。

"selenium Python 实战项目.zip" 提供了一个使用Python编程语言和Selenium库进行Web自动化测试的实际项目。Selenium是一个强大的浏览器自动化工具，它允许开发者模拟用户行为，如点击、输入、导航等，以测试网页应用程序的功能。在这个项目中，你将深入学习如何利用Python与Selenium相结合来实现自动化测试流程。 "python项目"表明这是一个基于Python语言的工程，Python是目前非常流行的脚本语言，尤其在数据分析、机器学习和Web开发等领域广泛应用。在这个Python项目中，你将有机会提升你的编程技能，并学习如何将Python与其他工具结合，例如Selenium，来解决实际问题。 "python项目"进一步强调了这个项目的核心编程语言是Python。Python以其简洁明了的语法和丰富的库支持，使得它成为初学者和专业人士的理想选择。通过参与这个项目，你可以深化对Python的理解，特别是在Web自动化测试这一特定领域。 【压缩包子文件的文件名称列表】未提供具体文件名，但通常一个Selenium Python实战项目可能包含以下关键组件： 1. **环境配置**：项目可能包括`requirements.txt`文件，列出了所有必需的Python库和它们的版本，如Selenium、BeautifulSoup（用于HTML解析）或Pandas（用于数据处理）。 2. **测试脚本**：主要的代码文件，通常以`.py`为扩展名，这些脚本包含了使用Selenium编写的自动化测试逻辑。这些脚本会定义浏览器驱动（如ChromeDriver），打开特定URL，与页面元素交互，验证预期结果。 3. **测试数据**：如果项目涉及数据驱动的测试，可能包含`.csv`或`.json`文件，存储测试用例或预期输出。 4. **日志文件**：运行测试时可能会生成的日志文件，记录了每个步骤的详细信息，有助于调试和分析测试结果。 5. **文档**：可能包含`README.md`或类似的文件，详细说明项目的目的、安装指南、如何运行测试以及预期输出。 6. **示例HTML页面**：如果项目涉及到自定义网页，可能会有HTML文件作为测试的目标。 通过这个项目，你将学习到： 1. **Selenium基本用法**：如何初始化Webdriver，打开网页，定位元素，模拟用户交互（点击、输入、选择等）。 2. **异常处理**：如何编写健壮的测试脚本，处理可能出现的错误和异常。 3. **等待策略**：学习如何有效地处理页面加载和元素出现的时间差异，如显式等待和隐式等待。 4. **断言技巧**：验证页面元素状态，确保测试结果符合预期。 5. **测试框架集成**：可能涉及unittest或pytest等测试框架，以便更高效地组织和运行测试。 6. **测试报告**：了解如何生成测试报告，记录和展示测试结果。 完成这个项目后，你不仅可以掌握Selenium的实战应用，还能提升Python编程能力，同时对Web自动化测试有更深入的理解。

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《iText in Action 2nd Edition》是一本深入探讨如何使用iText库进行PDF文档处理的实战指南。这本书是第二版，作者通过丰富的实例和详细解释，为读者提供了全面了解和掌握iText库的宝贵资源。iText是一个开源Java库，它允许开发者在Java和.NET平台上创建、修改和处理PDF文档。 本书首先介绍了PDF的基础知识，包括PDF格式的基本结构、对象模型以及元数据。这一部分对于初学者来说非常重要，因为理解PDF的基本原理是有效利用iText的前提。接下来，书中详细阐述了iText库的安装和配置过程，以及如何在项目中集成iText。 在文本处理章节，作者讲解了如何使用iText添加、格式化和操作文本，包括字体、颜色、对齐方式、列表和表格等元素。此外，书中还涵盖了图像处理，如插入、缩放和旋转图片，这对于创建富有表现力的PDF文档至关重要。书中还深入讨论了超链接、注释和书签的添加，这些功能可以增强PDF的互动性和导航性。 在更高级的主题中，作者探讨了如何使用iText创建复杂的表单，包括交互式表单和AcroForms，以及如何处理签名验证和数字签名。此外，书中还涉及了PDF的安全性，如设置访问权限、加密文档以及防止非法复制和编辑。 书中还专门有一章讲解了如何从HTML、XML和其他文档格式转换为PDF，这对于需要将现有内容迁移到PDF格式的开发者非常有用。这一章节不仅介绍了基本的转换方法，还涵盖了样式和布局的保持，确保转换后的PDF尽可能接近源文档的外观。 源代码部分是本书的一大亮点。每个示例代码都经过精心设计，以便读者能够直接运行并学习。这些代码覆盖了从简单文本输出到复杂表单和安全功能的各种应用场景，为读者提供了实践iText技能的机会。 《iText in Action 2nd Edition》是一本全面、实用的教程，适合想要深入了解PDF处理和iText库的开发者。通过阅读本书，读者不仅可以学习到iText的基本用法，还能掌握高级特性和最佳实践，从而在实际项目中高效地使用iText创建高质量的PDF文档。同时，提供的源代码进一步促进了学习和实践，帮助读者巩固理论知识并提升动手能力。尽管本书主要面向Java开发人员，但其内容也对.NET平台的开发者具有参考价值，因为iText也有.NET版本。无论你是初学者还是有经验的开发者，这本书都能为你提供宝贵的指导。

内容概要：本文详述了使用 DeepSeek R1 Distill 实现大模型微调入门的实际操作。主要内容涵盖如何利用 unsloth 工具快速加载和设置 DeepSeek R1 模型（包括 LLaMA 和 Qwen），并对模型进行了医学问题回答的实验，指出了初步效果欠佳的现象。接着，采用一种最小可行性实验方法对模型进行小规模微调以改善问答质量，具体展示了从数据集准备、模型设置、训练启动到初步验证的全过程。最后扩展到了全量数据的大规模微调，提升了医学专业问答的效果，实现了更为精确的答案输出。 适合人群：从事深度学习研究和技术人员，特别是对大规模语言模型及其医学应用场景感兴趣的科研人员及工程师。 使用场景及目标：本教程适合希望通过快速入门和动手实践深入了解大模型在医学领域的问答系统建设的专业人士。通过此项目的学习，读者可以掌握如何有效地使用 unsloth 对现有大模型进行特定领域内的精细调整，并优化其性能。 其他说明：为了更好地理解和复现实验过程，文中不仅提供了必要的代码片段，还给出了详细的配置细节。此外，在实验过程中涉及的关键参数选择也有较为深入的介绍。

【汇川机器人项目实战DEMO】是一个针对汇川技术公司推出的机器人应用的实践教程，旨在帮助用户深入理解和掌握汇川机器人的操作与编程。在这个DEMO中，我们可以通过实际操作来学习汇川机器人的功能、控制逻辑以及在不同场景下的应用。 汇川技术是一家专注于工业自动化领域的高新技术企业，其产品涵盖了伺服驱动器、变频器、PLC、人机界面等，而机器人则是其自动化解决方案的重要组成部分。汇川机器人以其高效、精准、稳定的特点，在制造业、物流、医疗等多个领域有着广泛的应用。 在DEMO中，我们可以看到以下几个主要的知识点： 1. **机器人基础**：了解汇川机器人的硬件组成，包括机械臂、控制器、传感器等，并理解它们在机器人系统中的作用。同时，还会接触到机器人的运动学和动力学原理，这是理解机器人运动控制的基础。 2. **编程语言**：汇川机器人通常使用专用的编程语言，如RAPID或类似的语言进行编程。学习如何编写控制机器人动作的程序，包括关节运动、直线运动、圆周运动等基本指令。 3. **示教编程**：通过示教器进行离线编程，学习如何手动引导机器人完成一系列动作，记录这些动作并形成程序。这一步骤对于初学者来说非常直观，有助于快速上手。 4. **路径规划**：理解如何规划机器人在工作空间中的运动路径，避免碰撞和优化效率。这涉及到工件坐标系、工具坐标系的设置，以及路径规划算法的理解。 5. **I/O通信**：了解汇川机器人如何与其他设备（如传感器、PLC）进行通信，实现自动化生产线的集成。学习I/O信号的配置和处理，以便机器人与其他设备协同工作。 6. **安全控制**：学习汇川机器人的安全功能，包括安全区域设定、急停机制以及安全防护措施，确保在实际操作中的人员安全。 7. **应用实例**：通过DEMO中的具体案例，如装配、搬运、焊接等，了解汇川机器人在实际生产环境中的应用和解决方案。 8. **故障诊断与维护**：学习如何识别和解决机器人在运行中可能出现的问题，以及进行日常维护和保养，确保机器人系统的正常运行。 通过这个【汇川机器人项目实战DEMO】，不仅可以提升对汇川机器人的理论认知，还能提升实际操作技能，为从事相关工作的工程师提供宝贵的实践经验。同时，对于想要入行或提升技能的学习者，这是一个不可多得的资源。在实践中不断探索和学习，才能更好地驾驭汇川机器人，发挥其在自动化领域的潜力。

图像风格迁移是一种人工智能技术，它将一幅图像的内容与另一幅图像的风格相结合，创造出具有独特视觉效果的新图像。这项技术的基础是深度学习，尤其是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）。在这个代码实战中，我们将深入探讨如何实现图像风格迁移，并通过具体的实践来加深理解。 我们需要了解卷积神经网络。CNN是一种专门处理像素数据的神经网络结构，广泛应用于图像识别和图像处理任务。在图像风格迁移中，CNN用于提取输入图像的内容特征和风格特征。 内容表示通常由网络的深层特征层捕获，这些层对图像的结构和形状有更高级别的理解。另一方面，风格表示则来自网络的浅层特征层，它们捕获图像的颜色、纹理和局部样式。为了实现风格迁移，我们需要定义一个损失函数，该函数同时考虑内容损失和风格损失。 内容损失衡量了生成图像与内容图像在内容特征层上的相似度，以保持原始图像的基本结构。而风格损失则比较生成图像与风格图像在风格特征层上的差异，以确保新图像具有目标风格。 在实践中，我们可能使用预训练的CNN模型，如VGG19，因为它在ImageNet数据集上进行了充分的训练，可以有效地提取图像特征。通过调整损失函数的权重，我们可以控制内容和风格之间的平衡，从而创建出不同风格混合的图像。 这个"style-transfer-master"文件可能是包含实现图像风格迁移算法的完整代码仓库。通常，它会包含以下部分： 1. 数据预处理：将输入图像转换为适合神经网络的格式。 2. 模型加载：加载预训练的CNN模型，如VGG19。 3. 特征提取：计算内容图像和风格图像在特定层的特征。 4. 损失函数定义：结合内容损失和风格损失，定义总损失。 5. 优化器选择：使用如梯度下降等优化方法来最小化损失函数。 6. 反向传播：通过反向传播更新生成图像，使其接近于目标风格。 7. 结果展示：显示和保存经过风格迁移处理后的图像。 通过实际操作这个代码库，你将有机会理解每一步的作用，以及如何调整参数来获得理想的艺术效果。此外，这也可以作为你进一步探索深度学习和计算机视觉领域的起点，例如研究如何应用到其他领域，如视频风格迁移或实时风格迁移应用。图像风格迁移代码实战将带你进入一个充满创意和技术的世界，让你在实践中掌握这一前沿技术。