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C# WinForm图书管理系统源码包(含SQL Server建库脚本与三层架构完整实现)

直接运行就能用的C#图书管理桌面程序,基于WinForm界面+SQL Server数据库,严格按DAL/BLL/Models三层结构组织代码。包里有VS2019及以上可打开的BSM.sln解决方案,登录页login.html和主界面main.html(部分前端资源残留但不影响核心功能),配套sql.txt建表脚本——复制粘贴到SQL Server Management Studio执行即可生成图书

Java Web在线投票系统(Servlet+JSP+MySQL,含环境配置与一键运行指南)

基于标准Java Web技术栈实现的完整在线投票系统,采用Servlet处理请求、JSP渲染页面、MySQL存储数据,结构遵循MVC分层规范。源码包含用户端功能(注册登录、创建投票、多选提交、实时计票)和管理员后台(投票管理、结果导出、用户审核)。项目已预置数据库建表脚本、Tomcat 8/9兼容配置、详细部署文档及本地编译验证记录,所有模块在真实开发环境中完成测试。WebContent目录集中存

C++实现的轻量LISP解释器+编译器,带完整测试集与语言规范文档

用标准C++写的LISP子集运行环境,支持源码解析、AST构建、字节码生成和求值执行。核心代码分三部分:mylisp.cpp负责词法语法分析,interpreter.cpp实现解释执行逻辑,mylisp.h和predef.h定义S表达式结构、内存管理机制及内置函数(如car/cdr/cons/if/lambda等)。Makefile封装编译流程,一键生成可执行文件。测试覆盖全面:8个合法样例(te

Django招聘数据看板:Python清洗+ Echarts实时图表,含热力图、词云、薪资分布等可视化组件

一套即装即用的招聘数据分析系统,后端基于Django搭建,内置Python脚本自动处理从招聘平台采集的原始数据(涵盖职位名称、薪资范围、工作城市、学历要求、经验门槛等字段),清洗后存入SQLite数据库;前端通过Echarts渲染多种交互式图表,包括按城市分布的岗位热力图、各职类薪资对比柱状图、高频岗位关键词词云、工作经验年限占比饼图等;项目结构规范,包含完整Django应用模块(models定义

酒店多角色协同管理系统:含后台管理、前台操作与客户预订全流程Java源码

基于SpringBoot开发的酒店业务系统,支持管理员、前台员工、普通客户三类角色独立使用。管理员可配置房型、维护房间信息、管理操作员账号;前台员工能实时办理入住登记(自动计算预估费用)、快速退房结账、查看预订状态、维护客户档案,并生成日/月业务统计报表;客户可通过网页浏览酒店信息、注册登录、查询实时房态、在线选房预订及管理个人订单。技术栈采用Java语言,整合Spring MVC、Spring

Qt项目直接调用的NC气象数据读取C++封装库(含netCDF-3/4支持)

专为Qt环境设计的轻量级NetCDF C++封装工具包,开箱即用读取一维到四维NC格式气象、海洋和遥感数据。提供ncFile、ncDim、ncVar、ncAtt、ncGroup等面向对象接口,完整映射NetCDF-3与NetCDF-4标准,支持变量属性、分组结构、压缩过滤器识别(如zlib、szip)、多种数据类型(int/double/string/uint64/vlen等)及异常安全机制。头文

LOL国服玩家数据调用工具:基于TGP源的开箱即用Java工程

一套直接可用的英雄联盟国服数据获取工具,底层对接TGP平台公开接口,封装成标准Java项目结构。包含完整src源码、main启动类、test测试用例、独立lol-api-master依赖模块,以及配套Maven构建环境(pom.xml、mvnw、mvnw.cmd)。所有模块已在真实环境验证,拉取代码后无需修改配置即可编译运行,支持快速接入玩家资料查询、对局战绩拉取、英雄胜率统计等基础数据需求。项目

Discord机器人快速启动模板:Node.js + Discord.js v14,带命令系统、事件分发与配置分离

开箱即用的Discord机器人基础工程,基于Node.js和Discord.js v14+构建,支持slash命令与传统消息命令双模式。项目结构清晰,events/目录集中管理各类Discord事件(如messageCreate、ready、interactionCreate),commands/目录按功能分类存放命令文件(Fun、Info、Manage Server等),handlers/目录封

智能机器人感知决策执行闭环

本文介绍基于双目SLAM、AGV路径规划与六轴机械臂控制的智能机器人系统,阐述环境感知、运动决策与末端执行的技术协同机制,并探讨MATLAB/Simulink在系统集成与验证中的应用,实现从建图到操作的自主闭环。

PyTorch版7层CNN垃圾分类模型:含训练代码、测试图与四分类数据集

直接运行就能识别可回收物、厨余垃圾、有害垃圾、其他垃圾的PyTorch图像分类项目。整个模型是纯手工搭建的7层卷积神经网络,包含2个卷积块和2层全连接层,不依赖预训练模型或黑盒封装。main.py统一调度训练和预测流程,mynet.py清晰定义网络结构,utils.py负责图像读取、归一化、数据增强和批次加载。rubbish_classes文件夹里按类别分好4个子目录,每类都有真实场景下的生活垃圾

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