Video_Codec_SDK_9.0.20 (2).zip是nvidia sdk 。编译opencv时出现cuda10引起的错误，需要将nvidia sdk中的 nvcuvid.h 拷贝到 /usr/local/cuda/include/

本项目是一个基于Web的旅游推荐系统，采用Spring Boot框架进行开发。系统的主要功能包括用户管理、景点推荐、行程规划和个人信息管理。用户可以通过注册和登录功能创建个人账户，系统根据用户的偏好和历史浏览记录，利用协同过滤算法和机器学习技术，智能推荐适合的旅游景点，并提供详细的景点信息和用户评价。行程规划功能允许用户自定义旅行路线，系统会根据推荐结果和用户需求生成个性化的行程安排。此外，用户可以在个人信息管理模块中更新个人信息和查看历史订单。 该项目旨在利用现代信息技术提升旅游推荐的准确性和用户满意度，通过智能化推荐和个性化服务，帮助用户更好地规划旅行，提升旅行体验。系统设计注重用户体验和数据的准确性，采用模块化设计，便于后期维护和功能扩展。 项目为完整毕设源码，先看项目演示，希望对需要的同学有帮助。

# 基于PHP的图书馆管理系统 ## 项目简介 这是一个基于PHP的图书馆管理系统，用于管理图书的借阅、归还、上架、下架等操作，同时提供了用户管理、权限管理、书籍评论、用户设置等功能。系统采用PHP和MySQL数据库交互，实现了基本的管理功能，并通过HTML和JavaScript提供了用户友好的界面。 ## 项目的主要特性和功能 用户登录和注册功能，支持用户身份验证。 书籍管理功能，包括书籍的添加、修改、删除和展示。 用户管理功能，包括用户信息的修改和权限的提升。 书籍借阅和归还功能，支持借书日志的查询。 书籍评论功能，允许用户对书籍进行评论。 用户设置功能，允许用户修改个人信息。 管理员功能，包括书籍的批量操作（如上架、下架）和权限管理。 简单的SQL查询功能，允许管理员执行自定义的SQL查询。 用户阅读历史展示功能，显示用户过去借阅的书籍。 ## 安装使用步骤 1. 下载并解压本项目源代码。

《GE Dash监护仪数据解析与应用》 在医疗设备领域，GE Dash监护仪是一款广泛应用的设备，用于实时监测患者的生命体征。本文将深入探讨如何通过"VSCaptureDashv1.002Source.zip"这个压缩包文件，对接GE Dash监护仪，实现数据的实时读取与分析。 我们要理解GE Dash监护仪的功能特性。它能够监测包括心率、血压、血氧饱和度、呼吸频率等关键生理指标，并以数字或波形的形式显示出来。这样的实时数据对于临床医生进行诊断和决策至关重要。 "VSCaptureDash"是这个压缩包中的核心程序，很可能是用Visual Studio编写的一个数据捕获和解析工具。该程序可能包含了以下关键功能： 1. 设备连接：具备与GE Dash监护仪建立通信的能力，可能通过串行端口、蓝牙或网络接口进行连接。 2. 实时数据流解析：程序能够接收监护仪发送的数据流，并进行解析，将原始数据转化为可理解的格式。 3. 数据筛选与存储：根据用户需求，程序可以筛选出特定的生命体征数据，如连续的心率记录，然后保存到本地或上传至云端。 4. 用户界面：提供直观的用户界面，展示实时数据，允许用户设置数据获取参数和查看历史数据。 5. 数据分析：可能包含基础的数据分析功能，如趋势分析、异常检测等，帮助医护人员识别潜在的健康问题。 在实际应用中，"VSCaptureDash"可能被用于以下几个方面： 1. 远程监护：通过无线连接，让医生能在远离监护仪的地方获取患者数据，提升医疗服务的灵活性。 2. 数据研究：收集大量监护数据，进行临床研究，以改进疾病诊断和治疗方案。 3. 康复管理：在患者出院后，持续监测其生命体征，确保康复过程顺利。 4. 教育培训：模拟真实环境，为医疗人员提供数据模拟训练。 在操作"VSCaptureDash"前，用户需了解监护仪的通信协议和数据格式，以及程序的配置和使用方法。这通常涉及到医疗设备通讯技术、编程知识，以及一定的医学背景。 "VSCaptureDashv1.002Source.zip"提供的工具是连接GE Dash监护仪和数据处理的关键，它的有效利用可以极大地优化医疗数据的管理和利用，从而提高医疗服务的质量和效率。对于医疗软件开发者和临床工作者而言，理解并掌握这类工具的应用是至关重要的。

《“笨办法”学 Python 3》是一本深受Python初学者欢迎的教程，它通过一系列逐步的练习，帮助读者从零基础开始学习Python编程。在提供的压缩包文件中，可能包含了书中各个章节的代码示例以及作者或读者的学习笔记。由于没有具体的文件详细列表，我将基于通常的教程结构来介绍Python 3的基础知识。 1. **Python 3基础知识**： - **变量与数据类型**：Python 3中的基本数据类型包括整型（int）、浮点型（float）、字符串（str）和布尔型（bool）。此外，还有列表（list）、元组（tuple）、字典（dict）和集合（set）等复合数据类型。 - **运算符**：包括算术运算符、比较运算符和逻辑运算符。 - **流程控制**：如if-else语句用于条件判断，for循环和while循环用于迭代操作。 - **函数**：Python中的函数定义使用`def`关键字，可以有参数和返回值。 - **模块与导入**：Python通过import语句引入其他模块，方便复用代码。 2. **Python 3进阶概念**： - **异常处理**：使用try-except语句捕获并处理程序运行时可能出现的错误。 - **类与对象**：Python是面向对象的语言，通过class定义类，实例化对象，实现封装、继承和多态。 - **文件操作**：学习如何打开、读取、写入和关闭文件。 - **标准库与第三方库**：Python拥有丰富的标准库，如os、sys、math等，同时还有许多强大的第三方库，如numpy、pandas、matplotlib等。 3. **Python编程实践**： - **调试技巧**：使用pdb模块进行程序调试，理解断点、单步执行等概念。 - **版本控制**：了解Git的基本操作，如克隆、提交、分支和合并，用于协作开发。 - **代码规范**：遵循PEP 8编码规范，提高代码可读性。 - **测试驱动开发**：使用unittest或pytest进行单元测试，确保代码质量。 4. **学习笔记**： - 笔记可能涵盖了学习过程中的难点、问题解决方案，或者是对书中概念的个人理解与总结，对于初学者来说是宝贵的参考资料。 5. **实战项目**： - 书中可能包含一些小型项目，如文本处理、数据分析、网页爬虫等，帮助读者将所学知识应用于实际问题。 通过这本书的学习，读者不仅可以掌握Python 3的基本语法，还能建立起良好的编程习惯，为后续深入学习和开发工作打下坚实基础。如果压缩包中的"Kwan1117"包含这些内容的实现代码和笔记，那么这将是一个非常有价值的资源，可以帮助读者更直观地理解和应用Python 3的知识。

《京东大数据技术白皮书》是一份详尽的文献，旨在揭示京东集团在大数据领域的先进技术与实践。全书共120页，涵盖了京东在大数据技术应用上的深度探索，为读者提供了一个全面了解京东技术架构体系的机会。这篇白皮书的重要性在于它不仅展示了京东的技术实力，还为业界提供了宝贵的参考和学习资料。 大数据，作为21世纪信息技术的核心部分，已经深入到各个行业的骨髓。京东，作为中国乃至全球领先的电商平台，利用大数据技术实现了业务的高效运营和智能化决策。在这份白皮书中，我们可以期待看到以下几个方面的内容： 1. **大数据基础架构**：京东的大数据平台可能包括分布式存储系统、流处理引擎、批处理框架等关键组件。例如，可能会介绍Hadoop、Spark、Flink等在京东的部署和优化情况，以及如何处理PB级别的数据量。 2. **数据采集与整合**：京东每天产生海量的交易、用户行为、物流等数据，白皮书可能会阐述京东如何通过ETL（提取、转换、加载）过程进行数据收集和整合，确保数据的实时性和准确性。 3. **数据分析与挖掘**：京东可能运用机器学习和人工智能技术进行用户画像构建、商品推荐、市场预测等，提升用户体验和商业价值。这里可能涉及深度学习、神经网络等前沿算法的应用实例。 4. **大数据安全与隐私保护**：京东作为数据密集型企业，对于数据安全有着极高的要求。白皮书可能会讨论京东如何在保障用户隐私的同时，实现数据的有效利用。 5. **实时大数据处理**：在电子商务环境中，实时数据分析至关重要。京东可能介绍了其如何利用流计算技术实现秒级响应，如用户行为分析、订单处理等。 6. **大数据治理与标准化**：有效的数据治理能保证数据质量，提高数据资产的价值。白皮书可能阐述了京东的数据标准制定、数据质量管理等方面的经验。 7. **大数据创新应用**：京东可能会分享一些基于大数据的创新实践，如智能供应链、金融风控、物流优化等，展示大数据技术如何推动企业创新和产业升级。 8. **未来展望**：白皮书可能会描绘京东在大数据领域的发展蓝图，探讨新技术趋势如边缘计算、量子计算等对大数据的影响。 《京东大数据技术白皮书》将是一本深度解析京东大数据战略和技术实践的宝典，对于从事相关领域工作或者对此感兴趣的人来说，无疑是一份极具价值的学习资源。通过深入阅读，我们可以了解到大数据技术如何在实际业务中发挥重要作用，以及如何为企业带来显著的业务效益。

PHP在线生成查询产品防伪证书系统源码，源码自带90套授权证书模板，带PSD公章模板，证书PSD源文件。 环境要求：PHP+MYSQL，PHP 版本请使用PHP5.1 ~5.3 源码安装说明 1.上传所有文件至你的空间服务器。 2.在浏览器内输入 你的域名/install运行网站安装向导，按步骤完成网站安装。 安装完成后，后台地址为 你的域名/admin，初始管理员用户名：admin，密码：admin。 等级版代理商登录后台为你的域名/mblogin，初始用户名为微信号，密码为：12345678。

此资源还是hadooponwindows-master，原地址为https://github.com/sardetushar/hadooponwindows/，为了方便上传，我把它换了一个名字，无意修改。 方便观看博客的人能够使用，请谅解。

：“管理系统系列--python-django-web 工资管理系统.zip”揭示了使用Python的Django框架构建的一个web应用程序，其主要功能是处理工资管理。这个项目可能包括员工信息存储、工资计算、薪资发放记录以及可能的报表生成等功能。Django作为强大的Web开发框架，以其MVC（模型-视图-控制器）架构模式，提供了高效且安全的解决方案。 ：“管理系统系列--python-django-web 工资管理系统”表明这是一个多部分的教程或者项目系列，专注于使用Python的Django Web框架来设计和实现一个工资管理系统。这样的系统对于任何组织来说都是至关重要的，因为它有助于自动化和准确地处理与员工薪酬相关的复杂任务，如考勤、福利计算、税务处理等。 ：虽然没有提供具体的标签，但我们可以推测这个项目涉及到以下关键知识点： 1. Python编程：Python是Django的基础，了解其语法、数据类型、控制流和函数是必要的。 2. Django框架：理解Django的模型、视图、模板和URL配置，以及如何使用其ORM（对象关系映射）进行数据库交互。 3. 数据库管理：可能会用到SQLite或MySQL等数据库，涉及数据建模、查询和事务处理。 4. HTML/CSS/JavaScript：用于创建用户界面和提升用户体验。 5. 模板语言：Django模板语言用于动态生成HTML，包括变量、过滤器和标签。 6. 管理接口：Django内置的admin接口，可用于快速管理数据库对象。 7. 用户认证和权限：Django的内置认证系统用于处理用户登录、权限控制和角色管理。 8. 表单处理：Django表单处理允许用户输入数据并验证其有效性。 9. RESTful API：如果系统包含API接口，可能需要了解REST原则和Django的视图、序列化器。 10. 身份验证和安全：确保敏感数据如员工薪资信息的安全，可能需要使用HTTPS、CSRF保护等。 11. 部署：将应用部署到服务器，如使用Gunicorn/Nginx或Apache等。 【压缩包子文件的文件名称列表】：由于只有一个名为“kwan02251353”的文件，这可能是源代码文件、数据库文件或项目的一部分。通常，Django项目会包含以下结构： - manage.py：Django项目的命令行入口点。 - requirements.txt：列出项目依赖的Python库。 - app_name/：包含模型、视图、模板和URL配置的Django应用目录。 - settings.py：Django项目的配置文件。 - urls.py：项目的URL配置。 - wsgi.py：WSGI兼容的服务器接口。 - static/：存放静态文件，如CSS、JavaScript和图片。 - templates/：存放HTML模板文件。 - media/：用于用户上传的文件。 - migrations/：数据库迁移文件。 通过研究这个项目，开发者可以深入理解Django的实战应用，学习如何构建复杂的web应用，并掌握现代企业级应用开发的关键技术。同时，这也是一个很好的机会去实践Python和Web开发的最佳实践，提高在实际工作中解决问题的能力。

在深度学习领域，文本分类是一个重要的研究方向，它涉及到将文本数据根据内容分配到不同的类别中。在众多的文本分类任务中，情感分析尤为突出，其中IMDb数据集是一个常用于情感分析的基准数据集，包含大量的电影评论文本及相应的情感标签（正面或负面）。 近年来，随着深度学习技术的发展，各种新型的网络结构如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、以及最新的Transformer模型被广泛应用于文本分类任务，并取得了显著的成果。CNN在捕捉局部特征方面表现出色，LSTM擅长处理序列数据中的长期依赖问题，而Transformer模型则利用自注意力机制有效捕捉序列内各部分之间的依赖关系。 在本研究中，研究者采用了CNN、LSTM和Transformer等深度学习模型对IMDb数据集进行文本分类。这些模型通过多层处理可以提取出文本数据的深层特征，并通过分类层将这些特征映射到不同的类别标签上。CNN在模型中负责提取局部的关键词汇特征，LSTM处理整个句子的上下文信息，而Transformer通过其自注意力机制有效地编码整个序列的全局依赖关系，三者相互结合构建出强大的文本分类器。 在实验过程中，研究者需要对数据集进行预处理，包括分词、去除停用词、构建词向量等。之后，通过在IMDb数据集上训练不同的模型，研究者能够比较CNN、LSTM和Transformer各自的优劣，并探索它们的组合在文本分类任务中的实际表现。实验结果将表明这些模型在处理大规模文本数据时的效率和准确性，为未来的情感分析和其他文本分类任务提供了有价值的参考。 本研究的文件名称“imdb--master”可能指代了整个项目的主文件或者核心代码文件，这将是一个包含数据处理、模型设计、训练和评估所有相关步骤的综合代码库。这个文件是整个项目的关键，它不仅包含了模型的架构定义，还可能涉及如何加载和预处理数据集、如何训练模型以及如何评估模型性能等关键步骤。 本项目将展示如何利用当前最先进的深度学习技术对电影评论进行情感分类，体现了模型融合和技术创新在文本分析领域的应用潜力。通过对比不同模型的性能，研究者不仅能够验证各模型在实际应用中的有效性和局限性，还能为未来的研究方向提供实证基础。