当前位置:首页 - 第514页

12月15日

java-net-php-python-java租房管理系统计算机毕业设计程序

发布 : shanchahua | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 287次
java-net-php-python-java租房管理系统计算机毕业设计程序

java-net-php-python-java租房管理系统计算机毕业设计程序java-net-php-python-java租房管理系统计算机毕业设计程序本源码技术栈:项目架构:B/S架构开发语言:Java语言开发软件:ideaeclipse前端技术:Layui、HTML、CSS、JS、JQuery等技术后端技术:JAVA运行环境:Win10、JDK1.8数据库:MySQL5.7/8.0源码地址:https://pan.baidu.com/s/1zLjtZcRre41E5Wo7QB9M1A?pwd=h1cp最新计算机专业原创开发毕业设计源码+数据库是近期作品【1】JSP在线学校论坛网站系统【2】ssm快递物流管理【3】springboot校园实习管理系统

12月15日

Android13源码下载及全编译流程

发布 : shanchahua | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 576次
Android13源码下载及全编译流程

一、源码下载1.1、配置要求       官方推荐配置请参考:https://source.android.google.cn/docs/setup/start/requirements?hl=zh-cn,重点有如下几项:1.1.1、硬件配置要求       1、内存至少16GB,实测建议至少32G。       2、磁盘至少250GB,实测建议至少512G。1.1.2、软件要求        推荐使用Ubuntu18.04(BionicBeaver)、Docker、Linux。        2021年6月22日起,不再支持Windows或MacOS上构建。        2020年1月1日起,不再支持python2,请使用python

12月15日

[附源码]Python计算机毕业设计SSM基于的餐厅管理系统(程序+LW)

发布 : shanchahua | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 297次
[附源码]Python计算机毕业设计SSM基于的餐厅管理系统(程序+LW)

项目运行环境配置:Jdk1.8+Tomcat7.0+Mysql+HBuilderX(Webstorm也行)+Eclispe(IntelliJIDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持)。项目技术:SSM+mybatis+Maven+Vue等等组成,B/S模式+Maven管理等等。环境需要1.运行环境:最好是javajdk1.8,我们在这个平台上运行的。其他版本理论上也可以。2.IDE环境:IDEA,Eclipse,Myeclipse都可以。推荐IDEA;3.tomcat环境:Tomcat7.x,8.x,9.x版本均可4.硬件环境:windows7/8/101G内存以上;或者MacOS;5.是否Maven项

12月12日

混检阳性概率的计算(贝叶斯定理的一个应用例)

发布 : shanchahua | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 2868次
混检阳性概率的计算(贝叶斯定理的一个应用例)

目录1.混检阳性概率的计算2.混管阳性时你阳性的概率有多大?2.1贝叶斯分析结果的解释1.混检阳性概率的计算        目前核酸混检的基本做法是十混一,如果阳性人群分布完全随机,那么做十混一混检为阳性的概率有多大呢?        假设人群整体感染率为p,        十个人中任意一个人为阳性的话,混检结果为阳性。        只有十个人都是阴性时,混检结果才为阴性。    这样为了方便,我们假定混检的漏检概率为0,即任何一个人是阳性的话肯定能够得到混检阳性的结果;虚警概率也为0,即十个人全阴性的条件下不会报告阳性。        由于人群整体感染率为p,所以任意某人为阴性的概率为(1-p),十个人全部是阴性的概率为。        因此,十混

12月10日

最新最全面的Spring详解(一)——Spring概述与IOC容器

发布 : shanchahua | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 368次
最新最全面的Spring详解(一)——Spring概述与IOC容器

前言本文为【Spring】Spring概述与IOC容器相关知识,下边将对Spring概述,IOC容器(包括:IOC概述、配置元数据、容器实例化与使用、Bean的概述、依赖注入DependencyInjection、Bean作用范围(作用域)、更多Bean的特性、基于注解的容器配置、容器的启动过程、classpath扫描和组件管理)等进行详尽介绍~?博主主页:小新要变强的主页?Java全栈学习路线可参考:【Java全栈学习路线】最全的Java学习路线及知识清单,Java自学方向指引,内含最全Java全栈学习技术清单~?算法刷题路线可参考:算法刷题路线总结与相关资料分享,内含最详尽的算法刷题路线指南及相关资料分享~?Java微服务开源项目可参考:企业级Java微服务开源项

12月10日

Vue--》详解vue组件及其组件化的使用

发布 : shanchahua | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 341次
Vue--》详解vue组件及其组件化的使用

目录Vue组件非单文件组件单文件组件组件的组成部分组件中定义methods方法vue-cli中组件的使用步骤vue-cli中注册全局组件组件的props属性props中的常用属性组件间的样式冲突Vue组件vue是一个支持组件化开发的前端框架。什么是组件化开发?组件化开发是指:根据封装的思想,把页面上可重用的UI结构封装为组件,从而方便项目的开发与维护。vue中规定:组件的后缀名是.vue。用vue-cli搭建自动生成的App.vue文件本质上就是一个vue组件。组件:定义:用来实现局部(特定)功能效果的代码集合(html/css/js/images...)作用:一个界面的功能很复杂,组件能复用编码,简化项目编码,提高运行效率组件化:当应用中的

11月30日

python中json的使用dump,dumps,loads,load简单了解

发布 : shanchahua | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 359次
python中json的使用dump,dumps,loads,load简单了解

参考:https://www.runoob.com/python3/python3-json.html,https://zhuanlan.zhihu.com/p/264393909json的作用JSON(JavaScriptObjectNotation)是一种轻量级的数据交换格式(图片是参考链接中的图片)json.dumps():对数据进行编码,把python对象转换为字符串数据json.loads():对数据进行解码,把json的字符串转换为python对象python和json的数据相对转换关系(参考链接中)json的方法的使用,参考:https://blog.csdn.net/qq_46293423/article/details/105785007

11月30日

MySQL数据库事务控制

发布 : shanchahua | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 329次
MySQL数据库事务控制

目录一、事务控制概念二、事务控制特性三、事务控制相关命令1、测试begin和commit(开始事务和提交事务)2、测试事务回滚rollback四、总结1、事务的ACID特性2、事务之间的相互影响3、事务的隔离级别一、事务控制概念    在MySQL中用于处理操作量大、复杂度高的数据。比如在人员管理系统中,删除一个人员,既需要删除人员的基本信息,也需要删除和该人员相关的信息,如信箱、文章、发起的事务等等,这些数据的操作语句就构成了一个事务。    当然只有使用了Innodb数据引擎的数据库或表才支持事务,在使用过程中药保证成批的SQL语句要么全部执行,要么全部执行,这样的事务处理可以维护数据库数据的完整性。一般在事务中会出现insert、update、d

11月29日

Linux下top命令详解

发布 : shanchahua | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 2216次
Linux下top命令详解

Linux下top命令用法详解作为一名Linux软件攻城狮,top命令大家应该并不陌生。top命令是Linux下常用的性能分析工具,能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况。top可以动态显示过程,不断刷新当前状态。top命令提供了实时的对系统处理器的状态监视。它将显示系统中的任务列表,内存使用和执行时间对任务进行排序。1、top命令的使用方式top命令的格式:top[-][d][p][q][c][C][S][s][n]选项功能-d指定每两次屏幕信息刷新之间的时间间隔,如希望每秒刷新一次,则使用:top-d1-p通过指定PID来监控某个进程的状态-S指定累计模式-s使top命令在安全模式中运行。这将去除交互命令所带来的潜在危险-i使top不显示任何闲置或者僵死

11月29日

3D卷积神经网络详解

发布 : shanchahua | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 513次
3D卷积神经网络详解

13d卷积的官方详解 22D卷积与3D卷积1)2D卷积    2D卷积:卷积核在输入图像的二维空间进行滑窗操作。2D单通道卷积    对于2维卷积,一个3*3的卷积核,在单通道图像上进行卷积,得到输出的动图如下所示:  2D多通道卷积    在之前的2D单通道的例子中,我们在一张图像上使用卷积核进行扫描,得到一张特征图。这里的“被扫描图像”是一个通道,而非一张彩色图片。如果卷积核每扫描一个通道,就会得到一张特征图,那多通道的图像应该被怎样扫描呢?会有怎样的输出呢?    在一次扫描中,我们输入了一张拥有三个通道的彩色图像。对于这张图,拥有同样尺寸、但不同具体数值的三个卷积核会分别在三个通道上进行扫描,得出三个相应的“新通道”。由于同一张图

关于我们 | 我要投稿 | 免责申明

Copyright © 2020-2022 ZhangShiYu.com Rights Reserved.豫ICP备2022013469号-1