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VS可直接运行的C++航空订票系统课设源码(含航班管理、订退票、中文注释)

一套开箱即用的C++航空客运订票系统课程设计源码,基于Visual Studio开发环境构建,支持Windows平台,兼容VS 2019及以上版本。项目包含完整解决方案文件(.sln)、工程配置(.vcxproj)、头文件(.h)和主程序(.cpp),所有核心逻辑均配有清晰中文注释,便于理解与教学。功能覆盖航班信息增删改查、乘客信息登记、实时余票查询、在线订票与退票处理;底层采用链表、栈、队列等典

Vue3搭建的极简个人博客源码包,含首页/日记/文章/相册/源码/关于页,开箱即用

一套基于Vue3 + Vite构建的轻量级个人博客源码,结构清晰、组件解耦,包含主页、我的日记、我的文章、我的相册、我的源码、认识我六大页面,全部采用响应式布局,PC端和手机端浏览体验一致。项目无需复杂配置,VS Code打开后执行 npm run dev 即可本地运行;支持直接修改文字、替换图片、更新内容数据,适合技术博主日常记录、应届生作品集展示或小型内容站点快速上线。压缩包内含完整可运行工程

Java控制台版银行账户管理程序:含登录验证、存取款与余额查询功能

用Java写的纯命令行银行账户操作小系统,适合编程入门练习或课程设计作业。运行后通过银行卡号和密码登录,验证成功才允许进入主界面;主菜单用数字键选择功能——1是存款,2是取款,3查当前余额,0安全退出。每次操作都实时更新余额,并做基础校验,比如取款不能超过账户余额、密码输错三次自动锁定、输入非数字直接提示重试。代码结构清晰,包含User类(保存姓名、卡号、密码、余额)、Bank类(处理业务逻辑调用

Vue3 + .NET Core 构建的轻量WMS系统源码,含Docker一键部署配置

这套仓库管理系统源码专为中小团队设计,前端用Vue3 + Vite开发,后端基于.NET Core 6+,前后端分离结构清晰,开箱即用。项目内置完整仓储业务功能:支持入库登记、出库操作、实时库存查询、货位可视化管理,以及基础用户权限控制。配套提供开发与生产双环境配置(.env.development/.env.production)、ESLint + Prettier代码规范、TypeScript

纯Python跳绳计数工具:支持摄像头实时识别与视频回放计数(含演示+源码)

用普通电脑就能跑的跳绳自动计数程序,不依赖GPU,靠OpenCV分析视频里的人体动作节奏——重点捕捉手臂摆动频率、绳子旋转轨迹和双脚起落时机,三者协同判断一次有效跳跃。直接运行rope_skipping_counter.py,可接入USB摄像头做实时计数,也能拖入MP4格式的跳绳录像进行离线统计;输出带跳数叠加显示的处理后视频(mda-kc1e2xm7b3t9vzgt_output.mp4)和动态

安川PLC上位机通信封装库(含C#与VB.NET双语言工程源码)

专为安川PLC设计的上位机通信封装库,基于MEMOBUS协议,支持串口和以太网连接,兼容MP2000、SPH等主流型号。提供完整可编译的Visual Studio解决方案(.sln),包含C#和VB.NET双语言项目文件(.vbproj)、设计器代码(.Designer.vb)、资源文件(.resx)、配置目录(My Project)及编译输出结构(bin/obj)。控件已封装底层通信逻辑、寄存器

农产品电商全栈项目源码:SpringBoot后端+Vue前端+MySQL数据库+部署文档+界面截图

一个开箱即用的农产品线上销售系统,后端基于SpringBoot开发,前端采用Vue.js实现,前后端完全分离。支持用户端完整购物流程:首页展示、分类浏览、关键词搜索、加入购物车、模拟支付、订单提交与状态跟踪;后台提供农产品信息增删改查、供应商管理、订单审核、销售数据统计等核心功能。配套MySQL数据库脚本(rongxiaotong.sql)已预置测试数据,所有Java和Vue代码均含清晰中文注释,

C++控制台程序:模拟火车按栈规则进出站的所有合法排列

输入火车数量N,程序自动计算并列出所有符合栈操作规则的出站顺序。每列火车按1到N编号依次进站,进站即入栈,出站即出栈,不能跳过或重排入站顺序。输出结果为全部合法出站序列,每行一组数字序列,如N3时输出123、132、213、231、321共5种(非全排列)。代码写在单个1.cpp文件中,纯标准C++实现,不依赖第三方库,支持g++和MSVC直接编译运行。适合用于理解栈的后进先出特性、验证调度可行性

老版本Eclipse也能用的JCOP智能卡Java开发工具包

一套适配旧版Eclipse IDE(如3.x系列)的JCOP智能卡开发支持组件,包含插件jar包(如com.ibm.bluez.jcop.eclipse_3.1.2.jar)、功能描述文件(site.xml)、样式与模板(site.css、site.xsl)、网页资源(web/目录下HTML及配套内容),以及完整更新站点结构。直接复制到Eclipse的plugins目录即可启用,或通过Help →

pLDA Python工具包:高维小样本分类的正则化线性判别分析实现

这个Python工具包实现了惩罚线性判别分析(pLDA),专为高维特征、小样本量场景设计,比如基因表达数据或金融风控中的稀疏建模。核心算法封装在penalized_lda.py中,支持L1/L2混合惩罚,可稳定求解传统LDA在p≫n情况下失效的问题。配套提供sun.csv(含多类别高维观测)和folds.csv(预划分交叉验证折),开箱即用。Jupyter Notebook(penalized_l

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