之前寒假写的一个小项目，idea写的，用了maven工程，Spring+SpringMVC+MyBatis框架技术实现校园超市系统。
有几个类似功能还没有实现，比如：只实现了系统用户的条件搜索查询，因用户雷同没有实现。
有几个类似功能还没有实现，比如：只实现了系统用户的条件搜索查询，因用户雷同没有实现。
2025/10/30 1:16:33
65.86MB
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完整英文版ANSI/CAN/UL1973：2018BatteriesforUseinStationary,VehicleAuxiliaryPowerandLightElectricRail(LER)Applications（用于固定式、车辆辅助动力和轻轨(LER)应用的电池）,本安规要求涵盖了本标准定义的电池系统，用作固定应用（例如，PV，风力涡轮机存储或UPS等）的储能。
还涵盖了本标准定义的更好的系统，可用于轻型电动轨道（LER）应用和固定轨道应用，例如轨道变电站
还涵盖了本标准定义的更好的系统，可用于轻型电动轨道（LER）应用和固定轨道应用，例如轨道变电站
2025/10/29 21:36:19
24.36MB
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关于LaravelLaravel是一个具有表达力，优雅语法的Web应用程序框架。
我们认为，发展必须是一种令人愉悦的创造力，才能真正实现。
Laravel通过减轻许多Web项目中使用的常见任务来减轻开发工作的痛苦，例如：。
。
用于和存储的多个后端。
直观的表达。
数据库不可知。
。
。
Laravel易于访问，功能强大，并提供大型，强大应用程序所需的工具。
学习LaravelLaravel拥有所有现代Web应用程序框架中最广泛，最全面的和视频教程库，因此轻而易举地开始使用该框架。
如果您不想读书，可以使用帮助。
Laracasts包含1500多个视频教程，涉及各种主题，包括Laravel，现代PHP，单元测试和JavaScript。
深入我们全面的视频库，提高您的技能。
Laravel赞助商我们要感谢以下赞助Laravel开发的赞助商。
如果您有兴趣成为赞助
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2025/10/29 19:24:08
68.86MB
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本系统在设计方面采用B/S模式，同时使用JSP技术进行基本页面的设计与功能实现，后台数据库选用SQLServer2000-2008数据库。
本系统的设计实施为火车票订票管理系统的运行做基础，为火车票订票管理系统提供良好的条件。
主要用在计算机毕业设计的学习和参考。
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2025/10/29 19:39:47
15.31MB
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操作系统实验报告（2个）利用Java实现的作业调度以及银行家算法用eclipse编写的源代码，以及实验报告文档
2025/10/29 19:32:06
114KB
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用于退出极域电子教室学生端，使用方法请看本人博文极域九法。
请勿用于非正当用途！POWEREDBYPHANTOOM(LSH）
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2025/10/29 13:15:06
7.46MB
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一款很好用的网站目录扫描器，内含中文使用手册，使用简单，可以很方便的扫描网站的目录、后台、数据库备份文件、配置文件、敏感文件，实属渗透测试的利器，我经常使用。
2025/10/29 11:52:11
1.14MB
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分子识别特征（MoRF）是内在无序蛋白（IDP）的关键功能区域，它们在细胞的分子相互作用网络中起重要作用，并与许多严重的人类疾病有关。
鉴定MoRF对于IDP的功能研究和药物设计都是必不可少的。
本研究采用人工智能的前沿机器学习方法，为改进MoRFs预测开发了强大的模型。
我们提出了一种名为enDCNNMoRF（基于集成深度卷积神经网络的MoRF预测器）的方法。
它结合了利用不同特征的两个独立的深度卷积神经网络（DCNN）分类器的结果。
首先，DCNNMoRF1使用位置特定评分矩阵（PSSM）和22种氨基酸相关因子来描述蛋白质序列。
第二种是DCNNMoRF2，它使用PSSM和13种氨基酸索引来描述蛋白质序列。
对于两个单一分类器，都采用了具有新颖的二维注意机制的DCNN，并添加了平均策略以进一步处理每个DCNN模型的输出概率。
最后，enDCNNMoRF通过对两个模型的最终得分进行平均来组合这两个模型。
当与应用于相同数据集的其他知名工具进行比较时，新提出的方法的准确性可与最新方法相媲美。
可以通过http://vivace.bi.a.utokyo.ac.jp:8008/fang
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本研究采用人工智能的前沿机器学习方法，为改进MoRFs预测开发了强大的模型。
我们提出了一种名为enDCNNMoRF（基于集成深度卷积神经网络的MoRF预测器）的方法。
它结合了利用不同特征的两个独立的深度卷积神经网络（DCNN）分类器的结果。
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第二种是DCNNMoRF2，它使用PSSM和13种氨基酸索引来描述蛋白质序列。
对于两个单一分类器，都采用了具有新颖的二维注意机制的DCNN，并添加了平均策略以进一步处理每个DCNN模型的输出概率。
最后，enDCNNMoRF通过对两个模型的最终得分进行平均来组合这两个模型。
当与应用于相同数据集的其他知名工具进行比较时，新提出的方法的准确性可与最新方法相媲美。
可以通过http://vivace.bi.a.utokyo.ac.jp:8008/fang
2025/10/29 10:38:37
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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