下载后释放到 $ORACLE_HOME/demo/schema/human_resources/目录下。 2、在该目录下执行:sqlplus / as sysdba; 3、执行SQL>@hr_main.sql创建HR数据库。 1、使用管理者system身份登录，登陆成功后输入 alter user hr identified by hr(默认密码为hr) account unlock;就可以用了； 2、登录conn hr/hr,然后输入select table_name from tabs就可以看到以下hr用户的几张表： 3、记住，因为HR实例数据库默认的account_status是lock的，所以你必须加上account unlock才能正常使用。

【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

项目介绍 基于 SpringBoot 的自助点餐系统，类似于肯德基自助点餐小程序，包含了用户页面和后台管理，可提供便捷的餐饮服务 技术架构 前端：Vue、Axios、Element-UI 后端：Spring、SpringMVC、SpringBoot、MyBatis、Mybatis-Plus、MySQL、Redis 开发环境 JDK 1.8 SpringBoot 2.4.5 Swagger 3.0.2 数据库 MySQL 5.7.24 Druid 1.1.23 Sharding-JDBC 4.0.0-RC1 功能模块 用户页面 用户登录：输入手机号获取验证码进行登录，包括登出 购物车：将菜品添加到购物车或移除购物车中的菜品 下单支付：提交订单并跳转到支付页面，支付成功后生成取餐码（支付功能暂未开发） 我的订单：查询用户的历史订单和取餐码 优惠卷

项目介绍 乐优商城是一个全品类的电商购物网站（B2C） 用户可以在线购买商品，加入购物车，下单，秒杀商品 可以评论已购买商品； 管理员可以在后台管理商品的上下架，促销活动 管理员可以监控商品销售状况 系统架构 ####架构图： ####架构图介绍： ** 后台管理** 后台系统主要包含以下功能： 商品管理，包括商品分类，品牌，商品规格等信息的管理 销售管理，包括订单统计，订单退款处理，促销活动生成等 用户管理，包括用户控制，冻结，解锁等 权限管理，整个网站的权限控制，采用智威汤逊鉴权方案，对用户及API进行权限控制 预览图: 前台门户 前台门户面向的是客户，包含与客户交互的一切功能例如： 搜索商品 加入购物车 下单 评价商品等等 前台系统我们会使用Thymeleaf模板引擎技术来完成页面开发。出于SEO优化的考虑，我们将不采用单页应用。 无论是前台还是后台系统，都共享相同的微服务集群，包括

周公解梦数据库适用于web开发，里面包含大量，周公解梦类容与用户表

试题库和试卷管理是高校信息化建设和计算机辅助教学的重要组成部分。这不仅有利于教考分离，也可以减轻教考老师的组卷压力，提高考试效率。目前，这类系统的实现主要采用.NET或者SSM，node.js等框架，都存在系统响应慢，扩展性差等问题。本文采用了前后端分离的技术，主要包括SpringBoot框架、Vue.js模板、ElementUI组件库和MySQL数据库等，开发出智能试卷生成系统。系统具有创建题库、自动生成试卷、在线考试等功能，并可对答卷情况进行管理和统计分析。与其他技术相比，基于SpringBoot+Vue技术框架的试卷系统具有成本低、界面友好、稳定性高、可扩展性强等优点。

本源码演示VC ADO连接数据库的方法、ListCtrl控件的使用方法：使用ADO连接数据库并实现数据查询，介绍了三个知识点：ADO数据库连接、数据库查询、数据列表ListCtrl的使用。具体一点就是实现了数据库的打开、关闭、记录集读娶ListCtrl控件的使用等，本示例运行效果如下图所示。

基于Hadoop的商品推荐系统源码+数据库文件+使用教程.zip已获导师指导并通过的高分项目 安装教程 创建数据库并导入sql脚本 运行com.cy.store.StoreApplication 主程序 打开浏览器 localhost:8081 访问 大数据运行: 解压 hadoop推荐算法 zip 搭建Hadoop然后运行，数据已经分析导入mysql，不再赘述 软件架构 大数据架构: 基于物品的协同过滤算法主要有两步： 1、计算物品之间的相似度：可依据物品共现次数、余弦夹角、欧氏距离这三种方法计算得到物品之间的相似度。 2、根据物品的相似度和用户的历史购买记录给用户生成推荐列表 最终推荐的是什么物品，是由推荐度决定的。 核心：找出所有两两同时被购买商品出现的次数， 现在其中有用户购买了其中一个商品，推荐该商品组合另外一件商品 后端架构: springboot + mybatis 框架 前端架构： HTML Ajax 基于Hadoop的商品推荐系统源码+数据库文件+使用教程.zip基于Hadoop的商品推荐系统源码+数据库文件+使用教程.zip基于Hadoop的商品推荐系统源码+数据库

大家好，今天跟大家介绍一款 Topling 的新产品——MyTopling。MyTopling 是基于 ToplingDB ，兼容 MySQL 的 云原生数据库，ToplingDB 和 MyTopling 的关系，相当于 InnoDB 和 MySQL 的关系。 MyTopling 是真正的云原生数据库，架构上基于存储计算分离，并且实现了前台计算与后台计算的分离，把耗费 CPU 最多的后台计算转移到了专门的计算集群中，这是 MyTopling 特有的一个优势，市面上的其它数据库都还没有做到这一点，例如亚马逊的 Aurora 和阿里云的 PolarDB。 同时，MyTopling 还拥有非常优异的压缩能力，相比原版 MySQL，能节省 5 倍以上的存储空间，并且提供更高的查询性能。MyTopling 还有很多其它的优势，具体详情可以看我们详细的测试报告。 现在，MyTopling 已经开放邀请内测，接下来，让我们一起来体验一下内测流程。

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