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C++写的宿舍信息管理程序,带源码和课程设计报告

用标准C++从零实现的高校宿舍信息管理系统,不依赖任何第三方库,所有功能都基于基础语法和经典数据结构算法。支持学生住宿信息录入、修改、删除和查询,字段包括学号、姓名、性别、楼号、房号和管理员姓名;提供按学号、姓名、楼号、房号四种条件的精确或模糊查找;支持按楼号升序、学号升序两种排序方式,底层采用冒泡排序实现;核心操作如增删查改全部使用顺序查找逻辑,代码结构清晰,注释完整,可直接编译运行。压缩包里包

Vue2+Element UI实现的B站首页与搜索功能完整前端工程

这个项目用Vue 2.x和Element UI组件库还原了B站核心页面交互体验,重点实现了首页响应式布局(兼容PC和主流平板)、带实时联想的搜索框、以及支持综合/播放量/发布时间排序和分区筛选的搜索结果页。开发阶段通过vue.config.js中的devServer.proxy配置跨域代理,可直连真实B站API或切换为模拟接口。代码结构规范,包含标准的router路由管理、store状态管理、pl

蓝桥杯C++备赛专用:Dev-C++ 5.4.0免配置安装包(含离线API文档与环境说明)

直接解压就能用的蓝桥杯C++竞赛开发环境,集成Dev-C++ 5.4.0正式版、MinGW32编译器、控制台自动暂停工具ConsolePauser.exe和包管理器Packman.exe,所有组件已预设适配蓝桥杯本地评测系统。附带官方离线版c++API.chm帮助文档,覆盖标准库函数、头文件说明及常用语法示例;配套《c选手-竞赛环境须知.doc》详细列出编译器版本要求、支持的标准(C++11)、输

#蓝桥杯
KDD99入侵检测Python实战包:含CNN、SVM、随机森林完整训练流程与预处理脚本

直接可运行的网络入侵检测代码集合,基于经典KDD99数据集(含全量kddcup.data.gz和10%采样版),用Python实现CNN、SVM、随机森林等多种模型。包含数据清洗与编码脚本handle2.py、多模型训练入口(main.py/cnn_main.py/mian_cnn.py)、测试验证脚本test_data.py,以及结构化日志输出目录multi_logs和TensorFlow事件文

#随机森林
SpringBoot网上商城毕业设计全套:源码+数据库+部署文档+论文+答辩PPT

直接可用的SpringBoot电商系统,基于MySQL构建,包含完整前后台功能。后台支持商品分类、商品管理、订单处理、用户管理、评价审核和系统配置;前台涵盖商品浏览、购物车、下单支付、订单查询、收藏夹、个人中心及在线客服;首页集成轮播图、商品推荐、资讯展示和搜索框。项目采用标准Maven结构,代码分层清晰,注释规范,便于理解与二次开发。压缩包内含全部Java源码(src目录)、pom.xml和po

Java拓扑排序验证工具:支持多解校验、环检测与异常响应的轻量测试集

一套开箱即用的Java拓扑排序验证方案,包含DAGSort主实现类和配套JUnit测试类,专注验证有向无环图排序逻辑的正确性。不预设唯一结果,而是动态检查每个输出序列是否满足拓扑约束——所有边u→v都保证u在v之前出现;自动识别并拦截含环图、空节点、非法边等非法输入,对应抛出IllegalArgumentException。测试完全基于标准JUnit 4运行,仅需junit.jar和hamcres

Lexi文本编辑器Java实现:复合文档树、可插拔断行与样式装饰功能源码

一套完整可用的Java版Lexi文本编辑器源码,聚焦设计模式在真实编辑场景中的工程化落地。底层用Composite模式构建字符(Character)、图元(Glyph)、行(Row)组成的递归文档树,支持任意嵌套结构;断行逻辑封装为LineBreakingStrategy接口,内置英式/美式两种策略实现,便于按需切换;字体、颜色、边框等视觉效果通过Decorator模式动态叠加,不侵入核心渲染逻辑

Java人员信息分级建模实战:从继承结构到文件序列化三阶段练习

一套面向Java初学者的递进式编程练习资源,围绕人员信息建模展开。第一阶段(Version1)构建清晰的继承体系:Person为基类,Student和Employee为直接子类;Employee进一步派生Faculty(含办公时间、职称级别)与Staff(含职务称号);Student扩展出Postgraduate子类(含研究方向、导师姓名);所有实体类均封装MyDate日期对象,并重写toStri

自主移动机器人实验项目示例

本文介绍多个基于轮式移动机器人的实验室实践项目,涵盖贝叶斯滤波、扩展卡尔曼滤波与粒子滤波在定位中的应用,以及车辆编队控制和多智能体足球机器人策略。项目可复现于常见教育机器人平台,如Roomba、Pioneer 3-AT和乐高EV3,结合仿真与真实环境实验,适用于教学与研究。

贪吃蛇AI训练工具:用遗传算法调优神经网络,带多代进化动图和最优模型保存

一套开箱即用的贪吃蛇智能体训练代码,把遗传算法和神经网络结合起来做自动优化。训练过程支持多代演化,内置 generation5.gif、generation23.gif 等动图直观展示蛇群行为进步;每轮进化后自动保存表现最好的个体到 top_snakes.pickle。代码模块清晰:snake.py 控制蛇体逻辑,Genetic_algo.py 实现选择、交叉、变异,brain.py 构建和更新神

#神经网络
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