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多线程的死锁 -
memoryisking：
可以看看这篇文章，这个是struts教程网上一个简单的例子，构 ...
Java5中的线程池实例讲解 -
a123159521：
菜鸟不再菜 写道楼主很明显没有说明守护线程到底是怎么服务Use ...
守护线程总结 -
jjruanlili：
要搞个executor和nio的结合，差不多
Java5中的线程池实例讲解 -
josico：
纠正楼主一个问题‘如果四个队员都在忙时，再有新的任务，这个小组 ...
线程池ThreadPoolExecutor使用简介
package com.softeem.jbs.lesson4;
import java.util.Random;
/**
* 排序测试类
*
* 排序算法的分类如下：
* 1.插入排序（直接插入排序、折半插入排序、希尔排序）；
* 2.交换排序（冒泡泡排序、快速排序）；
* 3.选择排序（直接选择排序、堆排序）；
* 4.归并排序；
* 5.基数排序。
*
* 关于排序方法的选择：
* (1)若n较小(如n≤50)，可采用直接插入或直接选择排序。
* 当记录规模较小时，直接插入排序较好；否则因为直接选择移动的记录数少于直接插人，应选直接选择排序为宜。
* (2)若文件初始状态基本有序(指正序)，则应选用直接插人、冒泡或随机的快速排序为宜；
* (3)若n较大，则应采用时间复杂度为O(nlgn)的排序方法：快速排序、堆排序或归并排序。
*
*/
public class SortTest {
/**
* 初始化测试数组的方法
* @return 一个初始化好的数组
*/
public int[] createArray() {
Random random = new Random();
int[] array = new int[10];
for (int i = 0; i < 10; i++) {
array[i] = random.nextInt(100) - random.nextInt(100);//生成两个随机数相减，保证生成的数中有负数
}
System.out.println("==========原始序列==========");
printArray(array);
return array;
}
/**
* 打印数组中的元素到控制台
* @param source
*/
public void printArray(int[] data) {
for (int i : data) {
System.out.print(i + " ");
}
System.out.println();
}
/**
* 交换数组中指定的两元素的位置
* @param data
* @param x
* @param y
*/
private void swap(int[] data, int x, int y) {
int temp = data[x];
data[x] = data[y];
data[y] = temp;
}
/**
* 冒泡排序----交换排序的一种
* 方法：相邻两元素进行比较，如有需要则进行交换，每完成一次循环就将最大元素排在最后（如从小到大排序），下一次循环是将其他的数进行类似操作。
* 性能：比较次数O(n^2),n^2/2；交换次数O(n^2),n^2/4
*
* @param data 要排序的数组
* @param sortType 排序类型
* @return
*/
public void bubbleSort(int[] data, String sortType) {
if (sortType.equals("asc")) { //正排序，从小排到大
//比较的轮数
for (int i = 1; i < data.length; i++) {
//将相邻两个数进行比较，较大的数往后冒泡
for (int j = 0; j < data.length - i; j++) {
if (data[j] > data[j + 1]) {
//交换相邻两个数
swap(data, j, j + 1);
}
}
}
} else if (sortType.equals("desc")) { //倒排序，从大排到小
//比较的轮数
for (int i = 1; i < data.length; i++) {
//将相邻两个数进行比较，较大的数往后冒泡
for (int j = 0; j < data.length - i; j++) {
if (data[j] < data[j + 1]) {
//交换相邻两个数
swap(data, j, j + 1);
}
}
}
} else {
System.out.println("您输入的排序类型错误！");
}
printArray(data);//输出冒泡排序后的数组值
}
/**
* 直接选择排序法----选择排序的一种
* 方法：每一趟从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素， 顺序放在已排好序的数列的最后，直到全部待排序的数据元素排完。
* 性能：比较次数O(n^2),n^2/2
* 交换次数O(n),n
* 交换次数比冒泡排序少多了，由于交换所需CPU时间比比较所需的CUP时间多，所以选择排序比冒泡排序快。
* 但是N比较大时，比较所需的CPU时间占主要地位，所以这时的性能和冒泡排序差不太多，但毫无疑问肯定要快些。
*
* @param data 要排序的数组
* @param sortType 排序类型
* @return
*/
public void selectSort(int[] data, String sortType) {
if (sortType.equals("asc")) { //正排序，从小排到大
int index;
for (int i = 1; i < data.length; i++) {
index = 0;
for (int j = 1; j <= data.length - i; j++) {
if (data[j] > data[index]) {
index = j;
}
}
//交换在位置data.length-i和index(最大值)两个数
swap(data, data.length - i, index);
}
} else if (sortType.equals("desc")) { //倒排序，从大排到小
int index;
for (int i = 1; i < data.length; i++) {
index = 0;
for (int j = 1; j <= data.length - i; j++) {
if (data[j] < data[index]) {
index = j;
}
}
//交换在位置data.length-i和index(最大值)两个数
swap(data, data.length - i, index);
}
} else {
System.out.println("您输入的排序类型错误！");
}
printArray(data);//输出直接选择排序后的数组值
}
/**
* 插入排序
* 方法：将一个记录插入到已排好序的有序表（有可能是空表）中,从而得到一个新的记录数增1的有序表。
* 性能：比较次数O(n^2),n^2/4
* 复制次数O(n),n^2/4
* 比较次数是前两者的一般，而复制所需的CPU时间较交换少，所以性能上比冒泡排序提高一倍多，而比选择排序也要快。
*
* @param data 要排序的数组
* @param sortType 排序类型
*/
public void insertSort(int[] data, String sortType) {
if (sortType.equals("asc")) { //正排序，从小排到大
//比较的轮数
for (int i = 1; i < data.length; i++) {
//保证前i+1个数排好序
for (int j = 0; j < i; j++) {
if (data[j] > data[i]) {
//交换在位置j和i两个数
swap(data, i, j);
}
}
}
} else if (sortType.equals("desc")) { //倒排序，从大排到小
//比较的轮数
for (int i = 1; i < data.length; i++) {
//保证前i+1个数排好序
for (int j = 0; j < i; j++) {
if (data[j] < data[i]) {
//交换在位置j和i两个数
swap(data, i, j);
}
}
}
} else {
System.out.println("您输入的排序类型错误！");
}
printArray(data);//输出插入排序后的数组值
}
/**
* 反转数组的方法
* @param data 源数组
*/
public void reverse(int[] data) {
int length = data.length;
int temp = 0;//临时变量
for (int i = 0; i < length / 2; i++) {
temp = data[i];
data[i] = data[length - 1 - i];
data[length - 1 - i] = temp;
}
printArray(data);//输出到转后数组的值
}
/**
* 快速排序
* 快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个序列（list）分为两个子序列（sub-lists）。
* 步骤为：
* 1. 从数列中挑出一个元素，称为 "基准"（pivot），
* 2. 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分割之后，该基准是它的最后位置。这个称为分割（partition）操作。
* 3. 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
* 递回的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递回下去，但是这个算法总会结束，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。
* @param data 待排序的数组
* @param low
* @param high
* @see SortTest#qsort(int[], int, int)
* @see SortTest#qsort_desc(int[], int, int)
*/
public void quickSort(int[] data, String sortType) {
if (sortType.equals("asc")) { //正排序，从小排到大
qsort_asc(data, 0, data.length - 1);
} else if (sortType.equals("desc")) { //倒排序，从大排到小
qsort_desc(data, 0, data.length - 1);
} else {
System.out.println("您输入的排序类型错误！");
}
}
/**
* 快速排序的具体实现，排正序
* @param data
* @param low
* @param high
*/
private void qsort_asc(int data[], int low, int high) {
int i, j, x;
if (low < high) { //这个条件用来结束递归
i = low;
j = high;
x = data[i];
while (i < j) {
while (i < j && data[j] > x) {
j--; //从右向左找第一个小于x的数
}
if (i < j) {
data[i] = data[j];
i++;
}
while (i < j && data[i] < x) {
i++; //从左向右找第一个大于x的数
}
if (i < j) {
data[j] = data[i];
j--;
}
}
data[i] = x;
qsort_asc(data, low, i - 1);
qsort_asc(data, i + 1, high);
}
}
/**
* 快速排序的具体实现，排倒序
* @param data
* @param low
* @param high
*/
private void qsort_desc(int data[], int low, int high) {
int i, j, x;
if (low < high) { //这个条件用来结束递归
i = low;
j = high;
x = data[i];
while (i < j) {
while (i < j && data[j] < x) {
j--; //从右向左找第一个小于x的数
}
if (i < j) {
data[i] = data[j];
i++;
}
while (i < j && data[i] > x) {
i++; //从左向右找第一个大于x的数
}
if (i < j) {
data[j] = data[i];
j--;
}
}
data[i] = x;
qsort_desc(data, low, i - 1);
qsort_desc(data, i + 1, high);
}
}
/**
*二分查找特定整数在整型数组中的位置(递归)
*查找线性表必须是有序列表
*@paramdataset
*@paramdata
*@parambeginIndex
*@paramendIndex
*@returnindex
*/
public int binarySearch(int[] dataset, int data, int beginIndex,
int endIndex) {
int midIndex = (beginIndex + endIndex) >>> 1; //相当于mid = (low + high) / 2，但是效率会高些
if (data < dataset[beginIndex] || data > dataset[endIndex]
|| beginIndex > endIndex)
return -1;
if (data < dataset[midIndex]) {
return binarySearch(dataset, data, beginIndex, midIndex - 1);
} else if (data > dataset[midIndex]) {
return binarySearch(dataset, data, midIndex + 1, endIndex);
} else {
return midIndex;
}
}
/**
*二分查找特定整数在整型数组中的位置(非递归)
*查找线性表必须是有序列表
*@paramdataset
*@paramdata
*@returnindex
*/
public int binarySearch(int[] dataset, int data) {
int beginIndex = 0;
int endIndex = dataset.length - 1;
int midIndex = -1;
if (data < dataset[beginIndex] || data > dataset[endIndex]
|| beginIndex > endIndex)
return -1;
while (beginIndex <= endIndex) {
midIndex = (beginIndex + endIndex) >>> 1; //相当于midIndex = (beginIndex + endIndex) / 2，但是效率会高些
if (data < dataset[midIndex]) {
endIndex = midIndex - 1;
} else if (data > dataset[midIndex]) {
beginIndex = midIndex + 1;
} else {
return midIndex;
}
}
return -1;
}
public static void main(String[] args) {
SortTest sortTest = new SortTest();
int[] array = sortTest.createArray();
System.out.println("==========冒泡排序后(正序)==========");
sortTest.bubbleSort(array, "asc");
System.out.println("==========冒泡排序后(倒序)==========");
sortTest.bubbleSort(array, "desc");
array = sortTest.createArray();
System.out.println("==========倒转数组后==========");
sortTest.reverse(array);
array = sortTest.createArray();
System.out.println("==========选择排序后(正序)==========");
sortTest.selectSort(array, "asc");
System.out.println("==========选择排序后(倒序)==========");
sortTest.selectSort(array, "desc");
array = sortTest.createArray();
System.out.println("==========插入排序后(正序)==========");
sortTest.insertSort(array, "asc");
System.out.println("==========插入排序后(倒序)==========");
sortTest.insertSort(array, "desc");
array = sortTest.createArray();
System.out.println("==========快速排序后(正序)==========");
sortTest.quickSort(array, "asc");
sortTest.printArray(array);
System.out.println("==========快速排序后(倒序)==========");
sortTest.quickSort(array, "desc");
sortTest.printArray(array);
System.out.println("==========数组二分查找==========");
System.out.println("您要找的数在第" + sortTest.binarySearch(array, 74)
+ "个位子。（下标从0计算）");
}
}
import java.util.Random;
/**
* 排序测试类
*
* 排序算法的分类如下：
* 1.插入排序（直接插入排序、折半插入排序、希尔排序）；
* 2.交换排序（冒泡泡排序、快速排序）；
* 3.选择排序（直接选择排序、堆排序）；
* 4.归并排序；
* 5.基数排序。
*
* 关于排序方法的选择：
* (1)若n较小(如n≤50)，可采用直接插入或直接选择排序。
* 当记录规模较小时，直接插入排序较好；否则因为直接选择移动的记录数少于直接插人，应选直接选择排序为宜。
* (2)若文件初始状态基本有序(指正序)，则应选用直接插人、冒泡或随机的快速排序为宜；
* (3)若n较大，则应采用时间复杂度为O(nlgn)的排序方法：快速排序、堆排序或归并排序。
*
*/
public class SortTest {
/**
* 初始化测试数组的方法
* @return 一个初始化好的数组
*/
public int[] createArray() {
Random random = new Random();
int[] array = new int[10];
for (int i = 0; i < 10; i++) {
array[i] = random.nextInt(100) - random.nextInt(100);//生成两个随机数相减，保证生成的数中有负数
}
System.out.println("==========原始序列==========");
printArray(array);
return array;
}
/**
* 打印数组中的元素到控制台
* @param source
*/
public void printArray(int[] data) {
for (int i : data) {
System.out.print(i + " ");
}
System.out.println();
}
/**
* 交换数组中指定的两元素的位置
* @param data
* @param x
* @param y
*/
private void swap(int[] data, int x, int y) {
int temp = data[x];
data[x] = data[y];
data[y] = temp;
}
/**
* 冒泡排序----交换排序的一种
* 方法：相邻两元素进行比较，如有需要则进行交换，每完成一次循环就将最大元素排在最后（如从小到大排序），下一次循环是将其他的数进行类似操作。
* 性能：比较次数O(n^2),n^2/2；交换次数O(n^2),n^2/4
*
* @param data 要排序的数组
* @param sortType 排序类型
* @return
*/
public void bubbleSort(int[] data, String sortType) {
if (sortType.equals("asc")) { //正排序，从小排到大
//比较的轮数
for (int i = 1; i < data.length; i++) {
//将相邻两个数进行比较，较大的数往后冒泡
for (int j = 0; j < data.length - i; j++) {
if (data[j] > data[j + 1]) {
//交换相邻两个数
swap(data, j, j + 1);
}
}
}
} else if (sortType.equals("desc")) { //倒排序，从大排到小
//比较的轮数
for (int i = 1; i < data.length; i++) {
//将相邻两个数进行比较，较大的数往后冒泡
for (int j = 0; j < data.length - i; j++) {
if (data[j] < data[j + 1]) {
//交换相邻两个数
swap(data, j, j + 1);
}
}
}
} else {
System.out.println("您输入的排序类型错误！");
}
printArray(data);//输出冒泡排序后的数组值
}
/**
* 直接选择排序法----选择排序的一种
* 方法：每一趟从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素， 顺序放在已排好序的数列的最后，直到全部待排序的数据元素排完。
* 性能：比较次数O(n^2),n^2/2
* 交换次数O(n),n
* 交换次数比冒泡排序少多了，由于交换所需CPU时间比比较所需的CUP时间多，所以选择排序比冒泡排序快。
* 但是N比较大时，比较所需的CPU时间占主要地位，所以这时的性能和冒泡排序差不太多，但毫无疑问肯定要快些。
*
* @param data 要排序的数组
* @param sortType 排序类型
* @return
*/
public void selectSort(int[] data, String sortType) {
if (sortType.equals("asc")) { //正排序，从小排到大
int index;
for (int i = 1; i < data.length; i++) {
index = 0;
for (int j = 1; j <= data.length - i; j++) {
if (data[j] > data[index]) {
index = j;
}
}
//交换在位置data.length-i和index(最大值)两个数
swap(data, data.length - i, index);
}
} else if (sortType.equals("desc")) { //倒排序，从大排到小
int index;
for (int i = 1; i < data.length; i++) {
index = 0;
for (int j = 1; j <= data.length - i; j++) {
if (data[j] < data[index]) {
index = j;
}
}
//交换在位置data.length-i和index(最大值)两个数
swap(data, data.length - i, index);
}
} else {
System.out.println("您输入的排序类型错误！");
}
printArray(data);//输出直接选择排序后的数组值
}
/**
* 插入排序
* 方法：将一个记录插入到已排好序的有序表（有可能是空表）中,从而得到一个新的记录数增1的有序表。
* 性能：比较次数O(n^2),n^2/4
* 复制次数O(n),n^2/4
* 比较次数是前两者的一般，而复制所需的CPU时间较交换少，所以性能上比冒泡排序提高一倍多，而比选择排序也要快。
*
* @param data 要排序的数组
* @param sortType 排序类型
*/
public void insertSort(int[] data, String sortType) {
if (sortType.equals("asc")) { //正排序，从小排到大
//比较的轮数
for (int i = 1; i < data.length; i++) {
//保证前i+1个数排好序
for (int j = 0; j < i; j++) {
if (data[j] > data[i]) {
//交换在位置j和i两个数
swap(data, i, j);
}
}
}
} else if (sortType.equals("desc")) { //倒排序，从大排到小
//比较的轮数
for (int i = 1; i < data.length; i++) {
//保证前i+1个数排好序
for (int j = 0; j < i; j++) {
if (data[j] < data[i]) {
//交换在位置j和i两个数
swap(data, i, j);
}
}
}
} else {
System.out.println("您输入的排序类型错误！");
}
printArray(data);//输出插入排序后的数组值
}
/**
* 反转数组的方法
* @param data 源数组
*/
public void reverse(int[] data) {
int length = data.length;
int temp = 0;//临时变量
for (int i = 0; i < length / 2; i++) {
temp = data[i];
data[i] = data[length - 1 - i];
data[length - 1 - i] = temp;
}
printArray(data);//输出到转后数组的值
}
/**
* 快速排序
* 快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个序列（list）分为两个子序列（sub-lists）。
* 步骤为：
* 1. 从数列中挑出一个元素，称为 "基准"（pivot），
* 2. 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分割之后，该基准是它的最后位置。这个称为分割（partition）操作。
* 3. 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
* 递回的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递回下去，但是这个算法总会结束，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。
* @param data 待排序的数组
* @param low
* @param high
* @see SortTest#qsort(int[], int, int)
* @see SortTest#qsort_desc(int[], int, int)
*/
public void quickSort(int[] data, String sortType) {
if (sortType.equals("asc")) { //正排序，从小排到大
qsort_asc(data, 0, data.length - 1);
} else if (sortType.equals("desc")) { //倒排序，从大排到小
qsort_desc(data, 0, data.length - 1);
} else {
System.out.println("您输入的排序类型错误！");
}
}
/**
* 快速排序的具体实现，排正序
* @param data
* @param low
* @param high
*/
private void qsort_asc(int data[], int low, int high) {
int i, j, x;
if (low < high) { //这个条件用来结束递归
i = low;
j = high;
x = data[i];
while (i < j) {
while (i < j && data[j] > x) {
j--; //从右向左找第一个小于x的数
}
if (i < j) {
data[i] = data[j];
i++;
}
while (i < j && data[i] < x) {
i++; //从左向右找第一个大于x的数
}
if (i < j) {
data[j] = data[i];
j--;
}
}
data[i] = x;
qsort_asc(data, low, i - 1);
qsort_asc(data, i + 1, high);
}
}
/**
* 快速排序的具体实现，排倒序
* @param data
* @param low
* @param high
*/
private void qsort_desc(int data[], int low, int high) {
int i, j, x;
if (low < high) { //这个条件用来结束递归
i = low;
j = high;
x = data[i];
while (i < j) {
while (i < j && data[j] < x) {
j--; //从右向左找第一个小于x的数
}
if (i < j) {
data[i] = data[j];
i++;
}
while (i < j && data[i] > x) {
i++; //从左向右找第一个大于x的数
}
if (i < j) {
data[j] = data[i];
j--;
}
}
data[i] = x;
qsort_desc(data, low, i - 1);
qsort_desc(data, i + 1, high);
}
}
/**
*二分查找特定整数在整型数组中的位置(递归)
*查找线性表必须是有序列表
*@paramdataset
*@paramdata
*@parambeginIndex
*@paramendIndex
*@returnindex
*/
public int binarySearch(int[] dataset, int data, int beginIndex,
int endIndex) {
int midIndex = (beginIndex + endIndex) >>> 1; //相当于mid = (low + high) / 2，但是效率会高些
if (data < dataset[beginIndex] || data > dataset[endIndex]
|| beginIndex > endIndex)
return -1;
if (data < dataset[midIndex]) {
return binarySearch(dataset, data, beginIndex, midIndex - 1);
} else if (data > dataset[midIndex]) {
return binarySearch(dataset, data, midIndex + 1, endIndex);
} else {
return midIndex;
}
}
/**
*二分查找特定整数在整型数组中的位置(非递归)
*查找线性表必须是有序列表
*@paramdataset
*@paramdata
*@returnindex
*/
public int binarySearch(int[] dataset, int data) {
int beginIndex = 0;
int endIndex = dataset.length - 1;
int midIndex = -1;
if (data < dataset[beginIndex] || data > dataset[endIndex]
|| beginIndex > endIndex)
return -1;
while (beginIndex <= endIndex) {
midIndex = (beginIndex + endIndex) >>> 1; //相当于midIndex = (beginIndex + endIndex) / 2，但是效率会高些
if (data < dataset[midIndex]) {
endIndex = midIndex - 1;
} else if (data > dataset[midIndex]) {
beginIndex = midIndex + 1;
} else {
return midIndex;
}
}
return -1;
}
public static void main(String[] args) {
SortTest sortTest = new SortTest();
int[] array = sortTest.createArray();
System.out.println("==========冒泡排序后(正序)==========");
sortTest.bubbleSort(array, "asc");
System.out.println("==========冒泡排序后(倒序)==========");
sortTest.bubbleSort(array, "desc");
array = sortTest.createArray();
System.out.println("==========倒转数组后==========");
sortTest.reverse(array);
array = sortTest.createArray();
System.out.println("==========选择排序后(正序)==========");
sortTest.selectSort(array, "asc");
System.out.println("==========选择排序后(倒序)==========");
sortTest.selectSort(array, "desc");
array = sortTest.createArray();
System.out.println("==========插入排序后(正序)==========");
sortTest.insertSort(array, "asc");
System.out.println("==========插入排序后(倒序)==========");
sortTest.insertSort(array, "desc");
array = sortTest.createArray();
System.out.println("==========快速排序后(正序)==========");
sortTest.quickSort(array, "asc");
sortTest.printArray(array);
System.out.println("==========快速排序后(倒序)==========");
sortTest.quickSort(array, "desc");
sortTest.printArray(array);
System.out.println("==========数组二分查找==========");
System.out.println("您要找的数在第" + sortTest.binarySearch(array, 74)
+ "个位子。（下标从0计算）");
}
}
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技术选型 【后端】：Java 【框架】：springboot 【前端】：vue 【JDK版本】：JDK1.8 【服务器】：tomcat7+ 【数据库】：mysql 5.7+ 项目包含前后台完整源码。 项目都经过严格调试，确保可以运行！ 具体项目介绍可查看博主文章或私聊获取 助力学习实践，提升编程技能，快来获取这份宝贵的资源吧！ 在当今快速发展的信息技术领域，技术选型是决定一个项目成功与否的重要因素之一。基于以下的技术栈，我们为您带来了一份完善且经过实践验证的项目资源，让您在学习和提升编程技能的道路上事半功倍。以下是该项目的技术选型和其组件的详细介绍。 在后端技术方面，我们选择了Java作为编程语言。Java以其稳健性、跨平台性和丰富的库支持，在企业级应用中处于领导地位。项目采用了流行的Spring Boot框架，这个框架以简化Java企业级开发而闻名。Spring Boot提供了简洁的配置方式、内置的嵌入式服务器支持以及强大的生态系统，使开发者能够更高效地构建和部署应用。 前端技术方面，我们使用了Vue.js，这是一个用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架。Vue以其易上手、灵活和性能出色而受到开发者的青睐，它的组件化开发思想也有助于提高代码的复用性和可维护性。 项目的编译和运行环境选择了JDK 1.8。尽管Java已经推出了更新的版本，但JDK 1.8依旧是一种成熟且稳定的选择，广泛应用于各类项目中，确保了兼容性和稳定性。 在服务器方面，本项目部署在Tomcat 7+之上。Tomcat是Apache软件基金会下的一个开源Servlet容器，也是应用最为广泛的Java Web服务器之一。其稳定性和可靠的性能表现为Java Web应用提供了坚实的支持。 数据库方面，我们采用了MySQL 5.7+。MySQL是一种高效、可靠且使用广泛的关系型数据库管理系统，5.7版本在性能和功能上都有显著的提升。 值得一提的是，该项目包含了前后台的完整源码，并经过严格调试，确保可以顺利运行。通过项目的学习和实践，您将能更好地掌握从后端到前端的完整开发流程，提升自己的编程技能。欢迎参考博主的详细文章或私信获取更多信息，利用这一宝贵资源来推进您的技术成长之路！
# 基于Spring、Struts和Hibernate的OA系统 ## 项目简介 本项目是一个基于Spring、Struts和Hibernate框架的办公自动化（OA）系统。该系统主要用于企业内部的日常办公管理，包括用户登录、组织管理、权限管理等功能。系统前端使用现成的模板和JavaScript、jQuery技术，后端通过Struts、Hibernate和Spring框架实现业务逻辑和数据持久化。 ## 项目的主要特性和功能 ### 登录模块 防止多设备登录系统能够检测到同一账号在不同设备上的登录情况，并在检测到异地登录时通知用户并强制下线。 WebSocket支持使用WebSocket技术实现实时通知功能。 ### 组织管理模块 部门管理支持部门的增删改查操作，包括查看部门信息、职位信息和员工数量。 用户管理支持用户的增删改查操作，包括指定用户所在部门、职位和角色。 角色管理支持角色的增删改查操作，包括查看角色权限和修改角色权限。
基于MySQL、express框架、Vue3的光谷智慧交通系统源码+数据库+文档说明（高分项目），该项目是个人毕设项目，答辩评审分达到98分，代码都经过调试测试，确保可以运行！欢迎下载使用，可用于小白学习、进阶。该资源主要针对计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用，亦可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。项目整体具有较高的学习借鉴价值！基础能力强的可以在此基础上修改调整，以实现不同的功能。 基于MySQL、express框架、Vue3的光谷智慧交通系统源码+数据库+文档说明（高分项目）基于MySQL、express框架、Vue3的光谷智慧交通系统源码+数据库+文档说明（高分项目）基于MySQL、express框架、Vue3的光谷智慧交通系统源码+数据库+文档说明（高分项目）基于MySQL、express框架、Vue3的光谷智慧交通系统源码+数据库+文档说明（高分项目）基于MySQL、express框架、Vue3的光谷智慧交通系统源码+数据库+文档说明（高分项目）基于MySQL、express框架、Vue3的光谷智慧交通系统源码+数据库+文档说明（高
open3d python 给点云每个点设置不同的颜色
Matlab领域上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
HengCe-18900-2024-2030中国室内木门市场现状研究分析与发展前景预测报告-样本.docx
# 基于ASP.NET Web API的供应链管理系统 ## 项目简介 供应链管理系统（SCM）是一个基于ASP.NET Web API框架开发的企业级应用，旨在帮助企业高效管理供应链中的各个环节。系统涵盖了供应商管理、采购管理、库存管理、订单管理等多个模块，通过API接口实现数据的增删改查操作，确保供应链的顺畅运作。 ## 项目的主要特性和功能 1. 供应商管理 供应商信息的增删改查操作。 供应商联系人管理。 供应商评级和分类管理。 2. 采购管理 采购订单的创建、编辑和删除。 采购产品的状态管理。 采购合同的生成和管理。 3. 库存管理 库存产品的入库和出库管理。 库存状态的实时监控。 4. 订单管理 订单的创建、编辑和删除。 订单状态的跟踪和管理。 5. 用户管理 用户登录和权限管理。 用户角色的分配和管理。
系统主要包括首页，个人中心，学生管理，教师管理，班级信息管理，课程信息管理，签到信息管理，考勤信息管理，请假信息管理，考勤统计管理等功能模块。
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DICOM文件+DX放射平片—数字X射线图像DICOM测试文件，文件为.dcm类型DICOM图像文件文件,仅供需要了解DICOM或相关DICOM开发的技术人员当作测试数据或研究使用，请勿用于非法用途。
ASP.NET仓储管理系统源码 一、 程序说明 该程序大部分使用于生产制造厂,其中结合了制造厂的采购,销售,生产等. 开源部分是仓库系统后台管理系 统, 在给客户实施的过程中利用到了很多硬件设备, 设计到Wince系统,Android系统等PDA设备,各种打印 机,条码打印机,感应设备等,而且这些可能在整个项目中占据主导，而后台管理系统只是辅助作用的。 该程序使用的.NET MVC开发，大量使用到了jQuery,以及Bootstrap。 数据库使用了SQL Server.
环境说明： 开发语言：Java/php JDK版本：JDK1.8 数据库：mysql 5.7及以上 数据库工具：Navicat11及以上 开发软件：eclipse/idea 小程序框架：uniapp/原生小程序 开发工具：HBuilder X/微信开发者
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一个基于qt开发的包含各种基础图像处理技术的桌面应用，图像处理算法基于halcon，有直接调用halcon脚本和执行halcon C++代码方式。 导入图片，预处理，滤波，边缘检测，阈值分割，形态学变换，图像增强，图像变换，
技术选型 【后端】：Java 【框架】：springboot 【前端】：vue 【JDK版本】：JDK1.8 【服务器】：tomcat7+ 【数据库】：mysql 5.7+ 项目包含前后台完整源码。 项目都经过严格调试，确保可以运行！ 具体项目介绍可查看博主文章或私聊获取 助力学习实践，提升编程技能，快来获取这份宝贵的资源吧！ 在当今快速发展的信息技术领域，技术选型是决定一个项目成功与否的重要因素之一。基于以下的技术栈，我们为您带来了一份完善且经过实践验证的项目资源，让您在学习和提升编程技能的道路上事半功倍。以下是该项目的技术选型和其组件的详细介绍。 在后端技术方面，我们选择了Java作为编程语言。Java以其稳健性、跨平台性和丰富的库支持，在企业级应用中处于领导地位。项目采用了流行的Spring Boot框架，这个框架以简化Java企业级开发而闻名。Spring Boot提供了简洁的配置方式、内置的嵌入式服务器支持以及强大的生态系统，使开发者能够更高效地构建和部署应用。 前端技术方面，我们使用了Vue.js，这是一个用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架。Vue以其易上手、灵活和性能出色而受到开发者的青睐，它的组件化开发思想也有助于提高代码的复用性和可维护性。 项目的编译和运行环境选择了JDK 1.8。尽管Java已经推出了更新的版本，但JDK 1.8依旧是一种成熟且稳定的选择，广泛应用于各类项目中，确保了兼容性和稳定性。 在服务器方面，本项目部署在Tomcat 7+之上。Tomcat是Apache软件基金会下的一个开源Servlet容器，也是应用最为广泛的Java Web服务器之一。其稳定性和可靠的性能表现为Java Web应用提供了坚实的支持。 数据库方面，我们采用了MySQL 5.7+。MySQL是一种高效、可靠且使用广泛的关系型数据库管理系统，5.7版本在性能和功能上都有显著的提升。 值得一提的是，该项目包含了前后台的完整源码，并经过严格调试，确保可以顺利运行。通过项目的学习和实践，您将能更好地掌握从后端到前端的完整开发流程，提升自己的编程技能。欢迎参考博主的详细文章或私信获取更多信息，利用这一宝贵资源来推进您的技术成长之路！
固定资产管理系统源码（带条码打印） 功能介绍 1.基本信息管理：包括资产分类，基本资料，资产编号规则，保存列间距和选择资产显示列等功能； 2.固定资产管理：包括资产增加，资产更新，资产删除，资产清理，资产清理查询和资产折旧核算 3.数据维护管理：包系统数据初始化，系统数据备份/恢复等功能； 4.系统维护管理：包括本单位信息和操作员管理等功能； 5.系统辅助工具：包括计算器和记事本等功能； 6.条码打印：对条码进行打印等功能；
文件名：Realistic Car Controller v3.95.unitypackage Realistic Car Controller 是一款在 Unity 中用于实现高度真实感的车辆控制和物理效果的插件。它提供了一整套车轮物理、动力学、碰撞检测以及其他重要功能，能够帮助开发者轻松创建逼真的汽车模拟或赛车游戏。以下是该插件的一些主要特点和功能： 主要特点： 真实的物理模拟： 提供高度精确的车轮物理，能够模拟真实的轮胎与地面之间的互动。 支持复杂的悬挂系统，可以根据地形变化调整汽车的行驶方式。 引擎、转向、刹车和加速等系统都基于真实物理算法，提供更真实的驾驶体验。 多种驾驶模式： 提供不同的控制方式，适合不同类型的游戏。包括传统的赛车游戏控制、模拟驾驶以及更轻松的街机式驾驶控制。 支持手动和自动变速器，用户可以自由设置。 高级车体控制： 支持不同类型的汽车（如运动型、SUV、卡车等）定制，可以调整每辆车的重量、引擎力量、车轮配置等参数。 车辆能够根据不同的地面情况（如草地、雪地、泥地等）表现出不同的牵引力和滑移效果。 细致的视觉效果： 支持实时反射..
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