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
1
曾有产品经理说：“产品规划方案谁都会写”，是的，没错！有些产品经理甚至一天可以写好几个方案，但我们要知道，并不是所有方案都能得到认可。
这里面就涉及一个是否可衡量的问题，方案具备可衡量性很关键。
通常，下属在给老板汇报、老板在给投资方汇报时，基本上都会被问：“你做什么？有什么价值？为什么要做？如何做到？”看似简单的四个问题，足以问倒很大一批人。
首先得回答：做什么？做什么，是规划的结论。
这个结论通常需要你仔细想清楚，比如：服务于什么用户，提供什么产品，满足什么需求。
没有人会相信，你连要做什么都含含糊糊说不清楚，将来这事的结果会是一片大好。
这里看似是在测试你使用5W3H分析法的熟练程度。
实际上是帮助你
这里面就涉及一个是否可衡量的问题，方案具备可衡量性很关键。
通常，下属在给老板汇报、老板在给投资方汇报时，基本上都会被问：“你做什么？有什么价值？为什么要做？如何做到？”看似简单的四个问题，足以问倒很大一批人。
首先得回答：做什么？做什么，是规划的结论。
这个结论通常需要你仔细想清楚，比如：服务于什么用户，提供什么产品，满足什么需求。
没有人会相信，你连要做什么都含含糊糊说不清楚，将来这事的结果会是一片大好。
这里看似是在测试你使用5W3H分析法的熟练程度。
实际上是帮助你
2025/10/29 19:13:18
531KB
1
Spring+SpringMVC+MyBatis框架（SSM）是比较热门的中小型企业级项目开发的框架，对于新手来说也是比较容易学习入门的。
虽说容易，但在框架搭建过程中仍然遇到了许多问题，这个实例使用的是sql2005数据库，需要先在微软官网下载依赖包（微软不支持Maven直接下载包），再把包放入Maven的本地仓库中，之后pom中导入（请按照pom中的路径放入文件夹，懂得也可以自己修改），依赖包压缩文件内有-文件名（sqljdbc4）
虽说容易，但在框架搭建过程中仍然遇到了许多问题，这个实例使用的是sql2005数据库，需要先在微软官网下载依赖包（微软不支持Maven直接下载包），再把包放入Maven的本地仓库中，之后pom中导入（请按照pom中的路径放入文件夹，懂得也可以自己修改），依赖包压缩文件内有-文件名（sqljdbc4）
2025/10/29 19:08:57
893KB
1
在easyui官方最新版jQueryEasyUI的基础上重新设计所有组件，与easyui默认皮肤一样，可以很方便的进行替换设置，并且也可以很方便的对本套皮肤组件进行颜色和图片的替换，几分钟时间就可以变成另外不同颜色风格的模板。
模板还另外提供了几个利用组件制作的特殊页面，兼容IE6以上所有浏览器。
模板还另外提供了几个利用组件制作的特殊页面，兼容IE6以上所有浏览器。
2025/10/29 18:01:33
3.55MB
1
10万英语单词mysql数据库sql文件包含中文/音标可以直接导入数据库
2025/10/29 13:42:08
12.32MB
1
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
1
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
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
2025/10/29 10:38:37
1.56MB
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实验三TCPTahoe与Reno运行机制对比分析以及ns2.35环境变量配置问题，关于实验及ns安装时碰到的问题，详情可以搭配博客食用
2025/10/29 7:12:29
485KB
1
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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