内容概要：包括该项目（https://blog.csdn.net/darkgray11/article/details/135274027）的完整技术文档，以及完整实验环境。拓扑和配置都是完成的，启动后就能通。 适合人群：具备一定网络基础，需要进行综合技术应用的人员，如在校毕设学生或在职人员。 能学到什么：包含很多企业网络中的常用技术，如VLAN、Trunk、RSTP、DHCP、VRRP、OSPF、PPP、PPPoE、CHAP、Telnet、ACL、NAT等。 阅读建议：解压后，可以结合PDF文档学习配置思路、并按照各网络设备的配置方法自行实施一遍整个综合实验。另外，也可将拓扑文件直接在eNSP中打开并启动，所有网络设备均以配置完成，启动后即通。可以对照进行学习。并对自己的实验进行排错和调试。

内容概要：包括该项目（https://blog.csdn.net/darkgray11/article/details/135548028）的完整技术文档，以及完整实验环境。拓扑和配置都是完成的，启动后就能通。 适合人群：具备一定网络基础，需要进行综合技术应用的人员，如在校毕设学生或在职人员。 能学到什么：包含很多企业网络中的常用技术，如VLAN、Trunk、DHCP、OSPF、BGP、EBGP、BFD、NAT等。 阅读建议：解压后，可以结合PDF文档学习配置思路、并按照各网络设备的配置方法自行实施一遍整个综合实验。另外，也可将拓扑文件直接在eNSP中打开并启动，所有网络设备均以配置完成，启动后即通。可以对照进行学习。并对自己的实验进行排错和调试。

内容概要：包括该项目的完整技术文档，以及完整实验环境。拓扑和配置都是完成的，启动后就能通。 适合人群：具备一定网络基础，需要进行综合技术应用的人员，如在校毕设学生或在职人员。 能学到什么：包含很多企业网络中的常用技术，如MPLS、BGP、V空格P空格N、OSPF、MSTP、VLAN、Trunk、VRRP、DHCP等。 阅读建议：解压后，可以结合PDF文档学习配置思路、并按照各网络设备的配置方法自行实施一遍整个综合实验。另外，也可将拓扑文件直接在eNSP中打开并启动，所有网络设备均以配置完成，启动后即通。可以对照进行学习。并对自己的实验进行排错和调试。

最近体验了火爆全网的 CharGPT，深刻体会了其强大的能力，这让我们程序猿对AI的未来突然有了广大的畅想空间。 我也在网上看到不少大牛通过 CharGPT 来获取收益，就寻思着能否自己接入 ChatGPT 的 API 来做些什么事情。 然后到网上找了不少 Java 接入 ChatGPT 的文章案例，成功实现了接入，而本文就是我整理了这些案例后，使用 Forest 框架重写了一遍接入方法。

1.创建项目WBS 2.设置与分配资源 3.管理任务成本 4.跟踪任务进度 太原理工大学 软件工程专业 IT项目管理课程 使用project2016软件完成

万岳同城外卖(food delivery) 系统开源版，前端uniapp+后台php搭建，系统包含商家端、配送端、用户端以及总管理后台、城市配送后台 软件开发设计：PHP、应用软件开发、系统软件开发、移动应用开发、网站开发C++、Java、python、web、C#等语言的项目开发与学习资料 硬件与设备：单片机、EDA、proteus、RTOS、包括计算机硬件、服务器、网络设备、存储设备、移动设备等 操作系统：LInux、IOS、树莓派、安卓开发、微机操作系统、网络操作系统、分布式操作系统等。此外，还有嵌入式操作系统、智能操作系统等。 网络与通信：数据传输、信号处理、网络协议、网络与通信硬件、网络安全网络与通信是一个非常广泛的领域，它涉及到计算机科学、电子工程、数学等多个学科的知识。 云计算与大数据：数据集、包括云计算平台、大数据分析、人工智能、机器学习等，云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。

Python合法网页爬虫工具项目分享 内容概览： 这个分享包涵了我开发的Python爬虫工具项目，主要用于合法爬取某些网页信息。以下是主要内容： 源代码：包括Python代码和相关脚本。这些代码展示了如何使用Python进行网页抓取、解析和数据提取。 项目文件：除了代码，我还分享了整个项目的文件，包括设计稿、图标、图片等资源。这些资源对于理解项目背景和设计思路至关重要。 文档与操作手册：为了方便他人理解和使用我的作品，我编写了详细的操作手册和使用说明，同时提供了一份Markdown格式的文档，概述了项目的主要功能和特点。 学习笔记：在项目开发过程中，我记录了大量的学习笔记和心得体会。这些笔记不仅有助于理解项目的开发过程，还能为学习Python爬虫技术提供宝贵的参考资料。 适用人群： 这份项目合集适用于所有对Python爬虫开发感兴趣的人，无论你是学生、初学者还是有一定经验的开发者。无论你是想学习新的技术，还是想了解一个完整的项目开发流程，这份资料都将为你提供极大的帮助。 使用建议： 按部就班地学习：建议从基础的Python爬虫开发开始，逐步深入到实际应用中。通过实践，逐步掌握Python爬虫开发的各项技能。 参考项目文件和笔记：项目文件和笔记提供了丰富的背景信息和开发经验。在学习的过程中，不妨参考这些资料，以帮助你更好地理解和学习。 动手实践：Python爬虫开发是一门实践性很强的技能。通过实际操作，你可以更好地掌握Python爬虫开发的各项技能，并提高自己的实践能力。Python合法网页爬虫工具项目分享 内容概览： 这个分享包涵了我开发的Python爬虫工具项目，主要用于合法爬取某些网页信息。以下是主要内容： 源代码：包括Python代码和相关脚本。这些代码展示了如何使用Python进行网页抓取、解析和数据提取。 项目文件：除了代码，我还分享了整个项目的文件，包括设计稿、图标、图片等资源。这些资源对于理解项目背景和设计思路至关重要。 文档与操作手册：为了方便他人理解和使用我的作品，我编写了详细的操作手册和使用说明，同时提供了一份Markdown格式的文档，概述了项目的主要功能和特点。 学习笔记：在项目开发过程中，我记录了大量的学习笔记和心得体会。这些笔记不仅有助于理解项目的开发过程，还能为学习Python爬虫技术提供宝贵的参考资料。 适用人群： 这份项目合集适用于所有对Python爬虫开发感兴趣的人，无论你是学生、初学者还是有一定经验的开发者。无论你是想学习新的技术，还是想了解一个完整的项目开发流程，这份资料都将为你提供极大的帮助。 使用建议： 按部就班地学习：建议从基础的Python爬虫开发开始，逐步深入到实际应用中。通过实践，逐步掌握Python爬虫开发的各项技能。 参考项目文件和笔记：项目文件和笔记提供了丰富的背景信息和开发经验。在学习的过程中，不妨参考这些资料，以帮助你更好地理解和学习。 动手实践：Python爬虫开发是一门实践性很强的技能。通过实际操作，你可以更好地掌握Python爬虫开发的各项技能，并提高自己的实践能力。Python合法网页爬虫工具项目分享 内容概览： 这个分享包涵了我开发的Python爬虫工具项目，主要用于合法爬取某些网页信息。以下是主要内容： 源代码：包括Python代码和相关脚本。这些代码展示了如何使用Python进行网页抓取、解析和数据提取。 项目文件：除了代码，我还分享了整个项目的文件，包括设计稿、图标、图片等资源。这些资源对于理解项目背景和设计思路至关重要。 文档与操作手册：为了方便他人理解和使用我的作品，我编写了详细的操作手册和使用说明，同时提供了一份Markdown格式的文档，概述了项目的主要功能和特点。 学习笔记：在项目开发过程中，我记录了大量的学习笔记和心得体会。这些笔记不仅有助于理解项目的开发过程，还能为学习Python爬虫技术提供宝贵的参考资料。 适用人群： 这份项目合集适用于所有对Python爬虫开发感兴趣的人，无论你是学生、初学者还是有一定经验的开发者。无论你是想学习新的技术，还是想了解一个完整的项目开发流程，这份资料都将为你提供极大的帮助。 使用建议： 按部就班地学习：建议从基础的Python爬虫开发开始，逐步深入到实际应用中。通过实践，逐步掌握Python爬虫开发的各项技能。 参考项目文件和笔记：项目文件和笔记提供了丰富的背景信息和开发经验。在学习的过程中，不妨参考这些资料，以帮助你更好地理解和学习。 动手实践：Python爬虫开发是一门实践性很强的技能。通过实际操作，你可以更好地掌握Python爬虫开发的各项技能，并提高自己的实践能力。Python合法网页爬虫工具项目分享 内容概览： 这个分享包涵了我开发的Python爬虫工

基于大数据反电信诈骗管理系统是一个高级的Python项目，旨在通过分析海量通信数据来识别和预防电信诈骗活动。该系统结合了大数据分析、自然语言处理（NLP）、机器学习等技术，以提高检测诈骗电话和短信的准确性。 主要功能可能包括： 1. **实时监控与分析**：系统能够实时收集并分析通话记录和短信内容，使用预定义的规则和模式识别潜在的诈骗行为。 2. **智能报告系统**：生成关于可疑通信行为的报告，包括时间、频率、通信双方等信息，供进一步分析和调查。 3. **用户反馈机制**：允许用户标记和报告诈骗电话或短信，系统据此更新诈骗数据库和检测规则。 4. **风险评估模型**：构建风险评估模型，根据历史数据和行为模式预测单个电话号码或短信的诈骗概率。 5. **教育和预防措施**：提供教育用户的模块，普及如何识别和防范电信诈骗的知识。 6. **接口友好的管理平台**：提供一个易于使用的Web界面，让管理人员可以轻松地查看分析结果、管理报告和调整系统设置。 技术栈通常涉及： - Python编程语言：作为主要的后端逻辑和数据处理工具。 - 数据库技术：如MySQL、PostgreSQL或MongoDB，用于存储通信日志和诈骗数据库。 - 前端技术：HTML, CSS, JavaScript以及框架（如React或Vue.js），用于构建用户界面。 - 机器学习库：如scikit-learn或TensorFlow，用于构建和训练诈骗检测模型。 - NLP工具：如NLTK或Spacy，用于分析短信内容和识别诈骗语言模式。 部署方式可能包括： - 本地部署：在内部网络中配置环境运行系统，确保数据安全性。 - 云服务部署：利用云服务提供商的可扩展性和高可用性优势进行托管。 该系统对于提高公众对电信诈骗的防范意识、减少诈骗成功率具有重要作用。同时，它为电信运营商、安全机构和金融机构提供了一个强有力的工具来保护其客户不受诈骗活动的侵害。通过大数据分析和机器学习，系统能够不断学习和适应新的诈骗手段，从而持续提升防护能力。

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此源码包含1.7和1.9版本。众多国内使用ue4来做数字孪生的项目都参考研究过此项目，对学习了解使用ue4，5来做数字孪生有很大帮助。