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我想问下楼主一个问题啊,url-pattern中配置是/bp/ ...
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受教了,面试的学问可真大呀。
找工作的一些经验
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# 基于C++和Java的TeamTalk企业即时通讯系统 ## 项目简介 TeamTalk是一套开源的企业办公即时通讯软件,TTServer作为其核心组件,提供了用户登录、消息转发及存储等基础服务。TTServer包含多种服务器模块,如LoginServer、MsgServer、RouteServer、FileServer、MsfsServer和DBProxy,分别负责不同的功能,共同构建了一个完整的企业即时通讯系统。 ## 项目的主要特性和功能 私人聊天支持用户之间的私密聊天。 群组聊天支持多人参与的群组聊天。 文件传输提供在线及离线文件传输服务。 多点登录允许多设备同时登录同一账号。 组织架构设置支持企业组织架构的管理和设置。 ## 安装使用步骤 ### C++部分 1. 编译 整体编译运行srcbuild.sh脚本,例如.build.sh version 0.0.1。
内容概要:本文提供了从准备到最终配置完整的 Ubuntu 20.04 安装教程,主要分为六个部分讲解。首先介绍了下载所需 ISO 镜像的方法以及使用不同操作系统来制作启动用的 U 盘,然后详述了安装步骤,包括选择语言、联网方式、分区决策以及创建用户账户的具体操作流程,并给出了对于初学者较为友好的磁盘分配建议。此外,还强调了一些关键配置点如系统更新和常用工具的安装。 适用人群:对 Linux 感兴趣的新手或者打算把 Ubuntu 作为日常操作系统使用的用户,也包括希望基于 Ubuntu 构建个人或小型团队开发环境的技术爱好者们。 使用场景及目标:适用于计划搭建一台新的计算机并运行高效稳定的 Linux 工作站或服务器的情况;旨在提供给用户快速上手且安全可靠的环境搭建方法,满足日常工作任务和个人兴趣探索的需求。 其他说明:文中涉及的操作命令均适用于大多数 Unix-like 操作系统的终端窗口,所有命令都尽可能地进行了注释以便理解每个动作的意义。
# 基于Python的机器学习实战项目 ## 项目简介 本项目是一个基于Python的机器学习实战项目,涵盖了多种机器学习算法和应用场景。项目内容包括集成学习、决策树、KNN算法、逻辑回归以及朴素贝叶斯等算法的实现。通过这些算法,项目展示了如何处理不同类型的数据集,并进行分类、预测和可视化。 ## 项目的主要特性和功能 1. 集成学习 实现AdaBoost集成学习算法,通过构建多个弱分类器并进行集成,优化模型性能。 支持数据集的分类训练和预测。 2. 决策树 实现基于信息增益的决策树分类器,能够处理多维数据集。 提供决策树的可视化功能,帮助理解决策树的构建过程。 3. KNN算法 实现K最近邻算法,用于手写数字识别和约会问题分类。 支持数据的标准化处理,提高模型性能。 4. 逻辑回归 实现逻辑回归模型,用于分类任务。
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532足球青训俱乐部管理后台系统,系统包含两种角色:用户、管理员,系统分为前台和后台两大模块,主要功能如下: 1 学员功能模块的实现 学员注册界面 未有账号的学员可进入注册界面进行注册操作。 学员登录界面 学员要想进行商品购买操作,必须登录系统。 商品详情界面 学员在商品详情界面可查看商品详细信息,登录后可加入购物车或者立即购买。 课程安排详情界面 学员可选择课程安排查看详情信息,登录后可进行上课签到操作。 上课签到界面 学员登录后可进行上课签到操作。 个人中心界面 学员登录后可对个人信息进行管理。 我的订单界面 学员可进入我的订单界面查看个人已有订单信息。 2 管理员功能模块的实现 管理员登录界面 管理员要进入系统后台进行管理操作,必须登录系统。 公告信息管理界面 管理员可增删改查公告信息。 学员管理界面 管理员可查看、添加、修改和删除学员信息。 商品信息管理界面 管理员可增删改查商品信息。 课程安排管理界面 管理员可添加、修改和删除课程安排信息。
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内容概要:本文详细介绍了LaTeX的一种轻量级发行版TinyTeX的下载和使用教程。TinyTeX旨在减小体积以减少不必要的冗余文件,并支持多种操作系统的高效安装方法。特别强调了在Mac环境下借助R语言包进行的安装流程,并讲解了创建和使用TinyTeX-Docker镜像的方法,还展示了英文和中文LaTeX模板的实际应用测试。此外,文中还提供了遇到的问题及其解决方案,以确保用户能够顺利地进行LaTeX文档编辑及自动化报告生产。 适用人群:熟悉R编程或者正在研究生物信息学相关领域的科研工作者,或是任何有志于掌握更高效的文献写作工具的学习者。 使用场景及目标:帮助用户在不同的计算环境中快速部署稳定的LaTeX环境;实现高质量科研文章排版及复杂项目文档的批量生产;辅助自动化实验数据处理与结果汇报。 其他说明:文中提供的技巧不仅局限于TinyTeX本身的使用指导,同时也适用于其他依赖LaTeX的开源软件栈,比如Knitr用于集成统计计算结果到PDF文件中。同时,在实际案例部分提供了一个简单易行的方式来进行环境验证。
# 基于Python和ESP32的智能电表系统 ## 项目简介 本项目是一个基于Python和ESP30的智能电表系统,旨在通过物联网技术实现电表数据的实时采集与处理。系统通过串行通信与Arduino设备交互,并将采集到的数据存储在Google Sheets中进行进一步分析。 ## 项目的主要特性和功能 1. 串行通信通过Python脚本与Arduino设备进行串行通信,实现数据的实时传输与交互。 2. 数据采集ESP32设备负责采集电表数据,并通过串行通信将数据发送到Python脚本。 3. 数据存储采集到的数据通过Google Apps Script存储在Google Sheets中,便于后续的数据分析与处理。 4. 用户交互用户可以通过输入数字与Arduino设备进行交互,并实时查看设备的响应。 ## 安装使用步骤 ### 1. 环境准备 Python环境确保系统中已安装Python 3.x。