- 浏览: 37708 次
- 性别:
- 来自: 太原
最新评论
-
bio327:
可以提供下载地址吗?
eshopcms最新版本发布 -
zhanzhan123:
可以开源不?
中小企业简洁办公系统最新版本发布 -
zhaojuan8:
不知道楼主发布的开源版本 自己是否测试过 都不可以运行
eshopcms 最新版本功能更新发布 -
osacar:
楼主,你好,请教个菜鸟问题。我是初学者。在 WEB-INF\f ...
eshopcms 最新版本功能更新发布 -
osacar:
楼主,你好,请教个菜鸟问题。我是初学者。在 WEB-INF\f ...
eshopcms最新版本发布
相关推荐
**EShopCMS电商系统**是一个综合性的电子商务平台,它基于三个主流的Java开发框架:Struts、Hibernate和Spring。这个系统对于开发者来说,是一个理想的学习和实践平台,可以帮助他们深入理解如何将这些技术融合在...
**STRUTS**是基于JAVA的开源MVC框架,它简化了构建Web应用的过程,将模型、视图和控制器分离,使得代码更易于管理和测试。在EShopCMS中,STRUTS负责处理HTTP请求,调用业务逻辑,然后更新视图。通过Action和...
1. Eshopcms开源B2B、B2C系统 - 小型平台适用:适用于构建包含电子商务功能的专业网站,提供全面的企业信息管理。 - 大型平台适用:适合大型商业社区和购物平台,支持代销、分销、同城购物等多种模式。 - 商品...
EShopCMS电子商务系统是领先网络科技开发,采用全新稳定的技术框架,整合流行的技术,为适应多变和发展Swift的电子商务而开发。 前台界面预览 网站结构:系统采用主站+分站各自独立又能代销商品,独立结算的理念,很...
2023-04-06-项目笔记-第二百八十九阶段-课前小分享_小分享1.坚持提交gitee 小分享2.作业中提交代码 小分享3.写代码注意代码风格 4.3.1变量的使用 4.4变量的作用域与生命周期 4.4.1局部变量的作用域 4.4.2全局变量的作用域 4.4.2.1全局变量的作用域_1 4.4.2.287局变量的作用域_287- 2024-10-17
毕业设计论文
16
该数据集由蚂蚁在树叶和土壤上移动的图像和它们的注释组成。注释是.txt文件,包含图像中所有完全可见的 ant 的边界框的坐标。坐标采用 [xmin, ymin, xmax, ymax] 格式。其中 xmin, ymin - 边界框左上角的坐标,xmax, ymax - 边界框右下角的坐标 该数据集分为测试集和训练集,分别包含 71 张和 284 张图像。
三维地球_使用React+Three.js开发的三维地球前端_优质项目实战
深度估计_使用Pytorch实现的实时多视图深度估计算法_优质项目实战
管理员模块的实现 商品信息管理 “衣依”服装销售平台的系统管理员可以管理员商品,可以对商品信息添加修改删除操作 尺码信息管理 系统管理员可以对尺码进行添加,修改,删除操作 商品分类管理 系统管理员可以对商品分类进行添加,修改,删除操作 用户模块的实现 首页 用户登录后,可以查看首页,会显示商品新闻 商品 用户登录后,首页点击商品,可以查看商品信息并且可以购买操作 购买商品订单管理 用户登录后可以个人后台查看属于自己的购买商品订单管理
内容概要:本文提出了一种基于深度强化学习(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)的基站无人机路径规划算法(DDPGTD)。该算法旨在解决地面用户移动引起的无人机网络性能下降问题,通过计算无人机在连续动作空间内的飞行方向和距离,实现实时跟踪地面移动用户,提高用户与基站无人机之间的无线通信速率,增强网络性能。仿真结果显示,该算法在网络吞吐量上优于三种基准方法。 适合人群:无线通信领域的研究人员和技术开发者,尤其是对无人机网络和深度强化学习感兴趣的读者。 使用场景及目标:适用于需要优化无人机网络性能的实际场景,如灾后应急通信、移动互联网覆盖等,目标是提高网络吞吐量,提升用户体验。 其他说明:本文不仅详细介绍了算法的设计和实现,还包括了仿真实验的设置、结果分析以及与其他算法的对比,有助于读者深入了解算法的优势和应用前景。
MATLAB和opnet联合调试步骤,使用opnet做网络仿真的朋友
ARCSWAT中文手册
FTPserver-client
基于vue3,setup语法糖,实现的用户名密码登录,进入列表查询页面,可以根据关键词,分页查询。 数据是模拟的,不支持后端交互
kafka介绍及使用,还有demo代码
Lecture 01 Introduction
全A逐笔tick数据 包含股票,可转债,热门etf,逐笔tick数据
内容概要:本文介绍了使用鲸鱼优化算法(WOA)、卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建的多输入单输出回归预测模型的完整实现过程。该模型适用于处理复杂的时序数据,如金融市场预测和气象数据分析。文章详细描述了数据预处理、模型构建、训练和评估的具体步骤,并展示了如何通过WOA优化模型的超参数,提升预测性能。 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,对机器学习和深度学习有一定了解的研发人员。 使用场景及目标:应用于金融市场的趋势预测、气象数据的分析等领域,提升模型的准确性和稳定性。 其他说明:本项目的实现代码和详细注释提供了完整的实现步骤,方便读者理解和复现。未来可探索更多的优化方法和集成学习技术,进一步提升模型性能。