小问号：蒋老师，告诉你一个好消息，我应聘成功了！谢谢您！回头再打给您，我要告诉爸妈一声。
蒋老师：恭喜你！嘟……
小问号：多亏您给我这次实践的机会，我把这次应聘过程给您汇报一下。
面试官：简历写的都差不多，那你有经验吗？做过什么？
我：中原市国土资源管理局的网站是我做的，网址：http://www.xxxx.gov.cn请您过目。
面试官：上线了，凭什么说这个是你做的呢？
我：您看,Design by 小问号!（呵呵！幸亏留了一个心眼，加了注释）。
面试官：像那么回事，还不够好！
我忙说：是不是没有用DIV+CSS布局，也没有静态化，也没有用三层架构！
面试官：好，有自知之明，孺子可教，正是用人之际，给你一个机会，好好努力噢！如果没有问题，下周一去人事部报到吧！
我：谢谢，我一定加倍努力，报效公司！
蒋老师：真替你高兴，这次应聘成功一半在运气，你这是刚刚踏入软件开发的门槛！以后的路还很长……
小问号：有空我去看您，和我一样菜鸟太多了，蒋老师，你也帮帮他们吧！
我们把时光推移到一个月之前，那时小问号垂头丧气地找到我说：帮帮我吧，到处没有人要我，别人对我的毕业设计看都不看，就扔一句：不要没经验的！我真的很笨吗？
我打量了已没有大学生朝气的小问号一下，问道：你会什么呢？
小问号：蒋老师，DreamWeaver、HTML、Javascript、SQL Server2005和C#都懂一些，想做点东西，又感觉无从下手，照着课本做的总感觉不是那么一回事？你能告诉我怎么开始吗？
蒋老师：当然可以，我所提倡的正是学以致用，我们就以一个网站开始吧！
小问号：从什么时候开始呢？
蒋老师：现在！
我把小问号的学习过程，搬到网上，就成了我们今天的教程，希望对你有所帮助。我们的目标是做一个这样的网站：中原市国土资源管理局,参考网址：http://www.genwoxue.com/zhongyuan（由于版权关系我虚拟为中原市），包括前台、后台以及申请域名、购买空间的全过程。
如果你已经是久经沙场的程序员高手，可能对于一个网站不屑一顾，那是因为你已经是过来人了，但是谁没有“过去时”呢？想想你是不是也曾经为第一个作品而兴奋不已呢？
我们这个案例的面向对象是有一定编程基础但从来没有从真正意义上做过一个东东的朋友而开始的（你最好和小问号的基础差不多）。
我们从申请域名开始，如果哪一块你熟悉，可以跳过！是不是吓住你了，哇，这么复杂啊，别担心，一步一步来，你一定可以学会的。
1. 申请域名
2. 购买空间
3. 备案
4. 使用photoshop完成设计与切图
5. 使用dreamweaver建立站点
6. 使用HTML完成滚动公告
7. 使用Javascript完成显示当前日期和过渡动画并填充首页面内容
8. 使用SQL SERVER2005建立数据库和表
9. 使用VS2005完成站点建立
9.1 首页
（１）从index.html转为index.aspx
（２）使用DataList变成文章列表
（３）网上调查
9.2 二级页面
（1）使用Reapeater完成详细内容页面
（2）二级页面文章列表
（3）整站搜索
10. 总结
（1）总结
如果你是从（１）开始坚持到（10），一个**站已经完成了，发现并不难！这个网站比较简单，我们发现已经用到了很多学科的内容，这也是为什么我们在编程任务列了那么多学科，很多初学者不理解，我要学编程语言，不要学其它！你如果是一个大学老师，讲一门课，你可以不管其它；但是你如果想当一名软件工程师，则必须懂得更多！
正像我前面说的那样，小问号应聘成功有一半是运气。如果应聘都是老手，小问号则可能失败无疑了。也正像小问号说的“是不是没有用DIV+CSS布局，也没有静态化，也没有用三层架构！”，这是小问号的第一个版本V1.0，我们还需要V2.0、V3.0…
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【项目资源】： 物联网项目适用于从基础到高级的各种项目，特别是在性能要求较高的场景中，比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者，可以从简单的控制台程序开始练习；如果是进阶开发者，可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【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。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等，一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络，若是侵权请联系删除。
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# 基于Python的KMeans和EM算法结合图像分割项目 ## 项目简介 本项目结合KMeans聚类和EM（期望最大化）算法，实现对马赛克图像的精准分割。通过Gabor滤波器提取图像的多维特征，并利用KMeans进行初步聚类，随后使用EM算法优化聚类结果，最终生成高质量的分割图像。 ## 项目的主要特性和功能 1. 图像导入和预处理: 支持导入马赛克图像，并进行灰度化、滤波等预处理操作。 2. 特征提取: 使用Gabor滤波器提取图像的多维特征向量。 3. 聚类分析: 使用KMeans算法对图像进行初步聚类。 利用KMeans的聚类中心初始化EM算法，进一步优化聚类结果。 4. 图像生成和比较: 生成分割后的图像，并与原始图像进行比较，评估分割效果。 5. 数值比较: 通过计算特征向量之间的余弦相似度，量化分割效果的提升。 ## 安装使用步骤 ### 假设用户已经下载了项目的源码文件 1. 环境准备:
HCIP第一次作业：静态路由综合实验
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内容概要：本文详细介绍了Johnson-SU分布的参数计算与优化过程，涵盖位置参数γ、形状参数δ、尺度参数ξ和伸缩参数λ的计算方法，并实现了相应的Python代码。文中首先导入必要的库并设置随机种子以确保结果的可复现性。接着，分别定义了四个参数的计算函数，其中位置参数γ通过加权平均值计算，形状参数δ基于局部均值和标准差的比值，尺度参数ξ结合峰度和绝对偏差，伸缩参数λ依据偏态系数。此外，还实现了Johnson-SU分布的概率密度函数（PDF），并使用负对数似然函数作为目标函数，采用L-BFGS-B算法进行参数优化。最后，通过弹性网络的贝叶斯优化展示了另一种参数优化方法。; 适合人群：具有Python编程基础，对统计学和机器学习有一定了解的研究人员或工程师。; 使用场景及目标：①需要对复杂数据分布进行建模和拟合的场景；②希望通过优化算法提升模型性能的研究项目；③学习如何实现和应用先进的统计分布及优化技术。; 阅读建议：由于涉及较多数学公式和编程实现，建议读者在阅读时结合相关数学知识，同时动手实践代码，以便更好地理解和掌握Johnson-SU分布及其优化方法。
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自动发布Java项目（Tomcat）Shell脚本
# 基于webpack和Vue的前端项目构建方案 ## 项目简介 本项目是基于webpack和Vue构建的前端项目方案，借助webpack强大的打包能力以及Vue的开发特性，可用于快速搭建现代化的前端应用。项目不仅完成了基本的webpack与Vue的集成配置，还在构建速度优化和代码规范性方面做了诸多配置。 ## 项目的主要特性和功能 1. 打包功能运用webpack进行模块打包，支持将scss转换为css，借助babel实现语法转换。 2. Vue开发支持集成Vue框架，能使用Vue单文件组件的开发模式。 3. 构建优化采用threadloader实现多进程打包，cacheloader缓存资源，极大提高构建速度开启热更新功能，开发更高效。 4. 错误处理与优化提供不同环境下的错误映射配置，便于定位错误利用webpackbundleanalyzer分析打包体积。
Hands-On Large Language Models - Jay Alammar 袋鼠书 《动手学大语言模型》PDF
资源内项目源码是来自个人的毕业设计，代码都测试ok，包含源码、数据集、可视化页面和部署说明，可产生核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源，毕设答辩评审绝对信服的保底85分以上，放心下载使用，拿来就能用。包含源码、数据集、可视化页面和部署说明一站式服务，拿来就能用的绝对好资源！！！ 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.txt文件，仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
# 基于Arduino Feather M0和Raspberry Pi的传感器数据采集与监控系统 ## 项目简介 本项目是一个基于Arduino Feather M0和Raspberry Pi的传感器数据采集与监控系统。系统通过Arduino Feather M0采集传感器数据，并通过WiFi将数据传输到Raspberry Pi。Raspberry Pi运行BalenaOS，集成了MySQL、PHP、NGINX、Apache和Grafana等工具，用于数据的存储、处理和可视化。项目适用于环境监测、物联网设备监控等场景。 ## 项目的主要特性和功能 1. 传感器数据采集使用Arduino Feather M0和AM2315传感器采集温度和湿度数据。 2. WiFi数据传输Arduino Feather M0通过WiFi将采集到的数据传输到Raspberry Pi。
资源内项目源码是来自个人的毕业设计，代码都测试ok，包含源码、数据集、可视化页面和部署说明，可产生核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源，毕设答辩评审绝对信服的保底85分以上，放心下载使用，拿来就能用。包含源码、数据集、可视化页面和部署说明一站式服务，拿来就能用的绝对好资源！！！ 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.txt文件，仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
【项目资源】： 适用于从基础到高级的各种项目，特别是在性能要求较高的场景中，比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者，可以从简单的控制台程序开始练习；如果是进阶开发者，可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【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。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等，一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络，若是侵权请联系删除。
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# 基于Arduino的WiFi按钮项目 ## 一、项目简介 本项目是一个基于ESP8266芯片的Arduino项目，主要实现WiFi连接、电压检测、LED灯控制以及向服务器发送POST请求等功能。通过简单的按钮操作，可以实现与服务器通信并获取相关信息，同时能检测电池电压并提示用户。 ## 二、项目的主要特性和功能 1. WiFi连接项目能够自动连接到指定的WiFi网络。 2. 电压检测通过ADC（模数转换器）检测电池电压，并在电压低于阈值时发出警告。 3. LED灯控制通过控制LED灯的亮灭来提示用户不同的状态信息（如连接成功、电压低等）。 4. 服务器通信项目可以向指定的服务器发送POST请求并处理返回的HTTP响应。 ## 三、安装使用步骤 1. 环境准备确保已安装Arduino IDE和ESP8266插件。 2. 下载源码下载项目的源码文件并解压。 3. 打开项目在Arduino IDE中打开解压后的main.cpp文件。