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那些年，与你同分同位次的同学都去了哪里？全国各大学在辽宁2020-2024年各专业最低录取分数及录取位次数据，高考志愿必备参考数据
下单系统的Spnigboot和微信小程序实现（全栈微信小程式下单）
该项目是一款基于Java的智能文件管家设计源码，涵盖102个文件，包括29个Java源文件、27个类文件、19个XML配置文件、10个YAML文件、8个列表文件、4个属性文件、4个JAR包文件以及1个Git忽略文件。该系统旨在提供高效便捷的文件管理解决方案。
基于YoloV8的简单目标检测和跟踪，使用KMNET进行鼠标移动（处理多目标移动抖动，处理鼠标平滑移动）
本项目是一款基于Vue和JavaScript开发的心旅途个性化推荐旅游平台设计源码，整合了513个Java文件、76个PNG图片、70个XML配置文件、62个JavaScript文件、42个Vue组件文件、28个CSS样式文件、22个HTML文件、18个YAML配置文件、16个属性文件、11个Vue模板文件，总计919个文件。平台采用现代化前端技术堆栈，旨在为用户提供个性化的旅游推荐服务。
AutoLine是一个基于Python的通用自动化测试开源平台，包含了657个文件，涵盖228个PNG图片、209个CSS样式、95个JavaScript脚本、39个Python源代码、21个HTML文件、19个XML文件、14个GIF图片、6个DS_Store文件、5个文本文件、4个Markdown文件。该平台的设计源码由多种编程语言编写，旨在提供灵活高效的自动化测试解决方案。
微信小程序图像裁剪工具_ e-cropper
【作品名称】：基于MATLAB的答题卡识别系统。带一个GUI可视化界面，通过输入答题卡旋转校正，边缘检测，霍夫曼变换检测答题卡填涂区域 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】： 传统的阅卷方式为流水线的手工作业方式。这样的方式存在很多的问题，因为很容易受到阅卷者的主观因素的影响，从而产生一定的偏差。所以很多人就讨论如何将人为的因素降低到最低，来确保考生的考试成绩的公平公正和准确。 基于MATLAB的答题卡识别系统。带一个GUI可视化界面，通过输入答题卡旋转校正，边缘检测，霍夫曼变换检测答题卡填涂区域，分割，识别属于ABCD等，通过和实现设置好的标准答案excel对比，从而得出最终分数 【资源声明】：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”，代码只能作为参考，不能完全复制照搬。需要有一定的基础能够看懂代码，能够自行调试代码并解决报错，能够自行添加功能修改代码。
本项目深入解析并实现了基于Java核心技术的Nacos配置中心，包含2707个文件，涵盖2180个Java源文件、177个JavaScript文件、52个XML文件、35个SCSS文件、22个PEM文件、20个属性文件、18个Markdown文件、16个Protocol Buffers文件、12个JSON文件、11个字体文件。项目涉及多种语言和技术，旨在提供一个全面的配置中心解决方案。
枝晶生长Comsol仿真模型。 锂枝晶生长过程的 枝晶生长Comsol仿真模型。 锂枝晶生长过程的枝晶形貌，温度场耦合，应力场，浓度场，电势场。 C++程序，基于元胞自动机法模拟枝晶生长，能实现任意角度（偏心正方算法），同时采用LBM考虑了对流作用对枝晶生长的影响
本项目为apple_pro客户关系管理系统的组件化开发源码，采用Python、CSS、HTML和JavaScript等多种语言编写，总计包含1078个文件。其中，Python源文件254个，Python编译后文件244个，CSS样式文件65个，HTML模板61个，JavaScript脚本40个，以及其他类型文件如LESS、SCSS、XML、PNG等。该系统通过组件化设计，旨在提升客户关系管理的效率与用户体验。
微信小程序日历插件_Calendar
另一个小型购物中心。Litemall=Spring Boot后端+Vue管理员前端+微信小程序用户前端+Vue用户移动端_stemall
该项目为基于GitHub的ESPnet语音处理工具包设计源码，包含10633个文件，涵盖Shell脚本、Python、MATLAB、C++等多种编程语言。文件类型包括2872个shell脚本、2303个YAML配置文件、1662个Python脚本、1567个配置文件、306个Markdown文件、223个Perl脚本、39个文本文件、35个Bash脚本、27个PNG图片、21个补丁文件。该项目定期更新，适用于语音处理领域的研究与开发。
该项目是一款基于Python开发的pyecharts可视化图表库源码，包含166个文件，涵盖了121个Python源文件、12个HTML文件、9个JSON文件、6个PNG图片文件、4个Markdown文件、3个文本文件、2个YAML文件以及少量配置和管理文件。该库旨在提供强大的数据可视化解决方案，适用于各种数据分析与展示需求。
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