摘 要：本网上购物系统是一个基于Internet,采用B2C(BusinesstoConsumers)模式，并根据现有的网上购物系统的现状而设计开发的电子商务平台。
它不但可以扩大商家的规模和市场影响力，而且可以减少企业的经营成本，提高工作效率。
本文首先介绍了网上购物系统的现状及开发背景，然后论述了系统的设计目标，系统需求和总体设计方案，较详细的论述了系统的详细设计和实现。
最后，本文对网上购物系统进行了系统检测并提出了还需要改进的问题。
本系统主要为用户提供了会员注册，购物车管理，用户资料修改等功能，为管理员提供了商品管理，用户信息管理等功能。
在设计方面，本系统采用B/S三层结构，同时使用JSP技术进行动态页面的设计，从系统的安全性和代码的可重用性方面考虑，运用JavaBean对程序的关键代码进行封装。
后台数据库选用MySQL数据库。
关键词：B/S结构；
JavaBean；
JSP；
它不但可以扩大商家的规模和市场影响力，而且可以减少企业的经营成本，提高工作效率。
本文首先介绍了网上购物系统的现状及开发背景，然后论述了系统的设计目标，系统需求和总体设计方案，较详细的论述了系统的详细设计和实现。
最后，本文对网上购物系统进行了系统检测并提出了还需要改进的问题。
本系统主要为用户提供了会员注册，购物车管理，用户资料修改等功能，为管理员提供了商品管理，用户信息管理等功能。
在设计方面，本系统采用B/S三层结构，同时使用JSP技术进行动态页面的设计，从系统的安全性和代码的可重用性方面考虑，运用JavaBean对程序的关键代码进行封装。
后台数据库选用MySQL数据库。
关键词：B/S结构；
JavaBean；
JSP；
2025/7/6 6:18:33
1.41MB
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本资源包含了PDF与MATLAB源代码。
由德国波鸿鲁尔大学的HeinzG.Gckler教授和AlexandraGroth博士所著，是近年来德国多采样率数字信号处理领域中的一本权威著作。
《多采样率系统：采样率转换和数字滤波器组》由两大部分组成：第一部分——采样率转换，内容涵盖了采样率转换的基础知识、与多采样率系统有关的滤波器设计以及多采样率系统的高效结构和算法；
第二部分——数字滤波器组，这部分是对第一部分知识的延续应用，并深入到I通道滤波器组的层面。
全书共包括10章，内容精炼新颖，条理清楚，而且专门针对一些复杂又不易掌握的内容，设置了相应的MATLAB可视化程序和附有答案的练习题，方便读者理解。
《多采样率系统：采样率转换和数字滤波器组》适用于高等院校电子和信息技术专业的研究生课程，以及已经具有了必要基础知识的本科高年级学生阅读，也可供该领域的教师和工程技术类人员使用。
由德国波鸿鲁尔大学的HeinzG.Gckler教授和AlexandraGroth博士所著，是近年来德国多采样率数字信号处理领域中的一本权威著作。
《多采样率系统：采样率转换和数字滤波器组》由两大部分组成：第一部分——采样率转换，内容涵盖了采样率转换的基础知识、与多采样率系统有关的滤波器设计以及多采样率系统的高效结构和算法；
第二部分——数字滤波器组，这部分是对第一部分知识的延续应用，并深入到I通道滤波器组的层面。
全书共包括10章，内容精炼新颖，条理清楚，而且专门针对一些复杂又不易掌握的内容，设置了相应的MATLAB可视化程序和附有答案的练习题，方便读者理解。
《多采样率系统：采样率转换和数字滤波器组》适用于高等院校电子和信息技术专业的研究生课程，以及已经具有了必要基础知识的本科高年级学生阅读，也可供该领域的教师和工程技术类人员使用。
2025/7/5 21:07:01
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基于模糊控制的直流电机Simulink仿真，陈力，王凯，针对直流电动机调速系统的非线性和结构参数易变化等特点，本文设计了模糊控制器，建立了转速环为模糊控制的双闭环调速系统。
为了
为了
2025/7/5 19:27:42
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本系统是基于J2ee的学生信息管理系统下载好Myeclipse和Mysql两款软件，可以直接导入系统demo进行运行运行环境:Tomact+JDK编程模式：JSP+SSH后台数据库：MySql系统主要完成的功能如下：.管理员管理.教师管理.学生管理.课程管理.学生选课.成绩查询.成绩录入.教师自评.用户留言页面模块化.三层结构设计程序逻辑结构分用户界面、业务逻辑处理和数据存储.面向对象设计.人性化设计
2025/7/5 10:15:52
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这里主要讲深度学习用在超分辨率重建上的开山之作SRCNN。
超分辨率技术（Super-Resolution）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。
SR可分为两类:从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像和从单张低分辨率图像重建出高分辨率图像。
基于深度学习的SR，主要是基于单张低分辨率的重建方法，即SingleImageSuper-Resolution(SISR)。
SR方法主要可以分为四种模型：基于边缘，基于图像统计，基于样本（基于补丁）的方法。
本文的SRCNN网络结构非常简单，仅仅只有三层网络就是实现了SR。
网络结构如下图所示：
超分辨率技术（Super-Resolution）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。
SR可分为两类:从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像和从单张低分辨率图像重建出高分辨率图像。
基于深度学习的SR，主要是基于单张低分辨率的重建方法，即SingleImageSuper-Resolution(SISR)。
SR方法主要可以分为四种模型：基于边缘，基于图像统计，基于样本（基于补丁）的方法。
本文的SRCNN网络结构非常简单，仅仅只有三层网络就是实现了SR。
网络结构如下图所示：
2025/7/5 4:41:07
84.93MB
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JAVA写的控制台图书管理的小程序，从包的命名，代码的组织，包括连接数据库的类，每一个表的数据更新类，界面类，数据结构类的书写还是比较规范的，代码风格也比较规范，初学者可以参考一下
2025/7/4 20:41:20
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决策树是一个通过训练的数据来搭建起的树结构模型，根节点中存储着所有数据集和特征集，当前节点的每个分支是该节点在相应的特征值上的表现，而叶子节点存放的结果则是决策结果。
通过这个模型，我们可以高效的对于未知的数据进行归纳分类。
每次使用决策树时，是将测试样本从根节点开始，选择特征分支一直向下直至到达叶子节点，然后得到叶子节点的决策结果。
通过这个模型，我们可以高效的对于未知的数据进行归纳分类。
每次使用决策树时，是将测试样本从根节点开始，选择特征分支一直向下直至到达叶子节点，然后得到叶子节点的决策结果。
2025/7/4 16:46:40
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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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