源码下载(实例一): jsp开发完整的博研图书馆后台管理系统,不使用框架开发的,太完美了 源码下载(实例二): javaWeb图书馆管理系统源码mysql版本 源码下载(实例三) GitHub – uboger/LibraryManager: JAVA GUI 图书馆管理系统 源码下载(实例四): java swing开发企业人事管理系统源代码下载
JSP技术是以Java语言作为脚本语言的,JSP网页为整个服务器端的Java库单元提供了一个接口来服务于HTTP的应用程序。我收集了一些JSP开发的网站源代码,从实践中学习,希望对大家有用。
http://www.zuidaima.com/share/2358272909446144.htm
java servlet+jsp+bean开发开源宅商城系统,未用任何java开源框架
浏览器中输入:http://localhost:8080/spring_SimpleFormController/login.jsp 进入登录页面
官方下载:http://code.google.com/p/msysgit/downloads/list,
作为一名音视频从业者,不可避免的会使用到开源实现的多媒体框架,涉及音频、视频,也包含不同的封装格式,还会有后处理,滤镜等等。日常的开发工作中,我们经常会用到各种开源的框架和结构,这样可以省去重复造轮子的精力,也有助于解放我们的精力,进而提供更好的产品,更好的服务不同的场景。本篇就简单罗列下我们常见和常用的一些开源框架:
下载地址:https://docs.open.alipay.com/270/106291/
上手SSM后,一直想做一款后台管理系统,根据所学知识进行一个全面整合。于是也就利用空闲时间写了一套后台权限系统:EasyBMS。这是一套简单易上手的后台权限管理系统,使用Spring、SpringMVC、Mybatis、Shiro、Layui构建。它可以应用到各种Web应用中,比如网站管理后台、CMS、商城、CRM等。另外,对于上手了SSM想进一步进行权限系统构建学习的童鞋,我相信EasyBMS-SSM会是不错的选择,学后个人加以改造升级作为私活开发脚手架也不错~~
> **摘要:**随着时代的进步以及科技的发展,人们越来越多的需要高效地从互联网上获取所需的信息,然而其对网络的要求和一些站点人为的限制,却也制约了用户对网络信息的获取和保存。对此,针对于一项可以实现将网站数据便捷获取并长期保存的网站源代码下载器进行了学习研究设计开发,主要应用了爬虫技术通过伪装成客户端与服务器进行数据交互,实现数据采集。可视化网站源代码下载器将实现对用户输入站点的下载实现长期保存,便于用户访问。
1,引言 晚上翻看《Python网络数据采集》这本书,看到读取PDF内容的代码,想起来前几天集搜客刚刚发布了一个抓取网页pdf内容的抓取规则,这个规则能够把pdf内容当成html来做网页抓取。神奇之处要归功于Firefox解析PDF的能力,能够把pdf格式转换成html标签,比如,div之类的标签,从而用GooSeeker网页抓取软件像抓普通网页一样抓取结构化内容。 从而产生了一个问题:用Python爬虫的话,能做到什么程度。下面将讲述一个实验过程和源代码。 2,把pdf转换成文本的Python源代码 下面的python源代码,读取pdf文件内容(互联网上的或是本地的),转换成文本,打印出来。这段代码主要用了一个第三方库PDFMiner3K把PDF读成字符串,然后用StringIO转换成文件对象。(源代码下载地址参看文章末尾的GitHub源)
这时刚刚整理好的最新的,包含所有的API的源代码,第一次上传的那个Android4.0 API 源代码有部分API没有包含,请点击下面的链接下载最新的。
转载请注明作者和出处:https://blog.csdn.net/finn_wft/article/details/80881946
参考GitHub地址: https://github.com/mxcl/homebrew/wiki/installation
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 最近我们分享了Yolov6和Yolov7两个新框架,但是好多同学希望我们真正的对代码进行详细解读,今天“计算机视觉研究院”就先对Yolov7的性能做一次真实实验对比。 之前“计算机视觉研究院”分享了yolo系列的最新两个版本: Yolov7:最新最快的实时检测框架,最详细分析解释(附源代码) 劲爆!YOLOv6又快又准的目标检测
总的来说,我们可以通过RouteTable的静态属性Routes得到一个基于应用的全局路由表,通过上面的介绍我们知道这是一个类型的RouteCollection的集合对象,我们可以通过调用它的MapPageRoute进行路由映射,即注册URL模板与某个物理文件的匹配关系。路由注册的核心就是在全局路由表中添加一个Route对象,该对象的绝大部分属性都可以通过MapPageRoute方法的相关参数来指定。接下来我们通过实现演示的方式来说明路由注册的一些细节问题。 目录 一、变量默认值
先看效果图: 步骤: 1.先启动Microsoft Expression Design 3 a.画一个正圆,再随便打几个字,同时选中文字和圆 b.选择菜单栏中的"对象"-->"路径上的文本"-->"附
本教程详细介绍了如何使用ssm框架实现支付宝支付功能。本文章分为两大部分,分别是「支付宝测试环境代码测试」和「将支付宝支付整合到ssm框架」,详细的代码和图文解释,自己实践的时候一定仔细阅读相关文档,话不多说我们开始。
Simple Inventory System 项目是用 Python 编写的,使用 Tkinter for GUI。项目文件包含一个 python 脚本 (index.py)。这是一个简单的基于 GUI 的项目,易于理解和使用。用户必须通过登录系统才能获得访问权限。谈到系统,它包含所有必需的功能,包括添加、查看、删除和更新库存项目。在添加库存项目时,用户必须输入产品名称、数量和价格。系统以列表视图显示库存记录。并且用户也可以轻松删除任何库存项目。用户可以搜索项目,因为它也包含搜索功能。
GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台,因为只支持git 作为唯一的版本库格式进行托管,故名GitHub,付费用户可以建私人仓库,我们一般的免费用户只能使用公共仓库,也就是代码要公开。Github 由Chris Wanstrath, PJ Hyett 与Tom Preston-Werner三位开发者在2008年4月创办,除了Git代码仓库托管及基本的 Web管理界面以外,还提供了订阅、讨论组、文本渲染、在线文件编辑器、协作图谱(报表)、代码片段分享(Gist)等功能。
Boost是一个功能强大、构造精巧、跨平台、开源而且完全免费的C++程序库,有着“C++ '准’标准库”的美誉。 Boost是由C++标准委员会部分成员所设立的Boost社区开发并维护,使用了许多现代C++编程技术,内容涵盖字符串处理、正则表达式、容器与数据结构、并发编程、函数式编程等。目前已经更新到了1.72.0版本,官网下载地址为:https://www.boost.org/users/history/version_1_72_0.html,由于我之前在自己Windows10系统上安装的是Boost 1.69.0,其源代码下载地址为:https://sourceforge.net/projects/boost/files/boost/1.69.0/,所以本文直接演示在VS2017下使用boost1.69.0版本,使用32位的debug模式进行测试,其他的64位和VS编译器同理。
在web开发中,有一个经典的功能,就是数据的导入导出。特别是数据的导出,在生产管理或者财务系统中用的非常普遍,因为这些系统经常要做一些报表打印的工作。而数据导出的格式一般是EXCEL或者PDF,我这里就用两篇文章分别给大家介绍下。(注意,我们这里说的数据导出可不是数据库中的数据导出!么误会啦^_^)
我们在学习和研究的时候,需要网站的源代码进行借鉴,但每次需要下载网站源代码,我们都需要找到一个,下载一个,每次只能下载一个文件,非常缓慢,而且还要自己拼凑一下源代码文件。非常不方便。那我们要如何才能快速下载网站的源代码进行研究呢?
准备工作 手机已经root adb.exe 已经放到了系统环境变量,也就是打开cmd 后输入 adb不会报错,如下图 手机能连上电脑,并且手机开启usb调试模式 最后,在cmd窗口内输入 adb
本文介绍了数据字典生成工具的设计、功能、架构以及使用方法。该工具能够根据模版文件快速生成数据库表结构,支持多种数据库类型,并提供了丰富的字段管理功能。同时,工具还支持通过Excel或Word文档导入表结构,生成数据库表和SQL脚本,方便数据库设计和运维。
最近一段时间,随着大语言模型(LLM)的不断发布,LLM 排位赛也变得火热起来,研究者们试图在新的 LLM 评测系统中不断刷新自家模型的分数。
我们在学习和研究的时候,需要网站的源代码进行借鉴,但每次需要下载网站源代码,我们都需要找到一个,下载一个,每次只能下载一个文件,非常缓慢,而且还要自己拼凑一下源代码文件。非常不方便。那我们要如何才能快速下载网站的源代码进行研究呢?
地址:https://github.com/all-things-vits/code-samples
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 随着工业的发展,在生产中对自动化的要求越来越高,视觉技术已被广泛引入工业(工业机械臂)机器人行业,具备视觉的工业(工业机械臂)机器人能更快、更准、更灵活地完成定位抓取、对位组装等。 1 概括 基于图像分析的视觉技术在(工业机械臂)机器人引导相关应用中的主要作用是精确获取对象物(待抓取物体)和目标物(待组装物体)的坐标位置和角度
avidemux 是一款免费的视频编辑器,专为简单的剪切、过滤和编码任务而设计。可以使用项目、作业队列和强大的脚本功能自动执行任务。它支持大多数视频格式,如 DVD、VOB、AVI、WMV、MPG、MP4、AVI、MOV、MKV、DV、FLV 和编解码器,如 H.264/AVC、H.265/HEVC、MPEG4 ASP(DivX、XviD)、MPEG2、MJPEG、HUffYUV、PNG、YV12。avidemux基于Qt开发,跨平台,支持Windows、Linux、MacOS。当然也可以用来在性能分析自动化用例中进行录屏之后数帧,计算某个用例的时延。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2207.02696.pdf 代码地址:https://github.com/WongKinYiu/yolov7 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G YOLOv7相同体量下比YOLOv5精度更高,速度快120%(FPS),比YOLOX快180%(FPS),比Dual-Swin-T快1200%(FPS),比ConvN
这篇文章主要分享的是hanlp自然语言处理源码的下载,数据集的下载,以及将让源代码中的demo能够跑通。Hanlp安装包的下载以及安装其实之前就已经有过分享了。本篇文章主要还是备忘之用,同时算是给新手朋友的一些参考吧!
点击蓝字关注我们 关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 至今,目标检测框架已经百花齐放,各种应用场景、应用限制的要求,今天“计算机视觉研究院”给大家整理一系列检测框架,不再是大家熟悉的Yolo系列框架! 目标检测是现在最热门的研究课题,也一直是工业界重点研究的对象,最近几年内,也出现了各种各样的检测框架,所属于YOLO系列是最经典也是目前被大家认可使用的检测框架。 由于现在越来越多的需求迁移到边缘端,所以对轻量级网络
由于Qt软件提供的windeployqt采用命令行操作,打包程序起来相对繁琐。而现有大多数的打包工具又不能针对Qt而打包,往往是一些库打包不成功,又或者操作繁琐。如果有一个可视化的傻瓜式的打包工具就好
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 冬奥会如火如荼的举行中,吉祥物之一的冰墩墩特别抢手!身为程序员,已经拥有一个“虚拟”的冰墩墩,怎么可以少了一个“雪容融”呢! 雪容融(Shuey Rhon Rhon),是2022年北京冬季残奥会的吉祥物,其以灯笼为原型进行设计创作,主色调为红色,头顶有如意环与外围的剪纸图案,面部带有不规则形状的雪块,身体可以向外散发光芒。2019年
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Yin_A-ViT_Adaptive_Tokens_for_Efficient_Vision_Transformer_CVPR_2022_paper.pdf 代码地址:https://github.com/NVlabs/A-ViT 计算机视觉研究院专栏 作者:E
一种是基于JTAG(SWD)的程序下载方式,这种方式需要仿真器才能高效与快捷地调试STM32单片机系统,例如,J-LINK与U-LINK等均是很好的仿真器,这种方式的好处是能够在线调试,直接用源代码下载。
项目源代码:https://github.com/nnngu/nguSeckill ---- 前端交互流程设计 对于一个系统,需要产品经理、前端工程师和后端工程师的参与,产品经理将用户的需求做成一个开
本教程详细介绍了如何使用 SSM 框架实现支付宝支付功能。本文章分为两大部分,分别是「支付宝测试环境代码测试」和「将支付宝支付整合到 SSM 框架」,详细的代码和图文解释,自己实践的时候一定仔细阅读相关文档,话不多说我们开始。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2206.05836.pdf 代码地址:https://github.com/microsoft/GLIP 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 提出了GLIPv2,一种基于VL的理解模型,它服务于localization任务(例如,目标检测、实例分割)和视觉语言(VL)理解任务(例如,VQA、图像字幕)。 01 概
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 使用OpenCV部署yolov5v-v6.1目标检测,包含C++和Python两个版本的程序。 使用ONNXRuntime部署yolov5-v6.1目标检测,包含C++和Python两个版本的程序。 支持yolov5s,yolov5m,yolov5l,yolov5n,yolov5x, yolov5s6,yolov5m6,yolov5
今天分享一款.NET开源、绿色、安全、无毒的支持一键自动化下载、安装、激活Microsoft Office的利器:LKY_OfficeTools。
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