目录1．绪论 11.1课题背景介绍 11.2技术要求 11.3我的研究工作 12．开发环境和开发工具介 32.1JAVA简介 32.2MYSQL数据库介绍 32.3TOMCAT应用服务器 42.4MYECLIPSE介绍 43．开发过程相关技术和框架介绍 53.1WEB开发－JSP技术 53.2JAVABEAN简介 53.3STRUTS框架 64.需求分析与可行性分析 74.1需求分析 74.1.1任务概述 74.1.2系统平台架构 74.1.3系统软件架构 84.2可行性分析 84.2.1经济可行性 84.2.2技术可行性 84.2.3操作可行性 94.2.4社会可行性 95．系统概要设计 105.1系统的设计思想 105.2用户角色模型 105.3用户数据库表E-R图 115.4教学网站数据流程图 116．网站的详细设计与实现 126.1系统数据库详细设计与实现 126.2用户管理功能具体说明 196.3网站首页的设计 196.4管理员用户登录设计与实现 206.5系统后台管理设计与实现 226.6文章管理设计与实现 246.7栏目管理设计与实现 246.8公告管理设计与实现 256.9留言板的设计与实现 267．测试与总结 287.1测试方案概述 287.2测试方法 287.3功能测试 287.4性能测试 297.5测试结论 30总结 31致谢 32参考文献 32附录一：英文资料原文 33附录二：英文资料译文 44

供应链计划知识供应链计划知识供应链计划知识供应链管理系统开发必备

图书馆信息管理系统利用SqlServer2000数据库+javaEE满足学习和实际需要，代码很规范，是一个不错的系统。
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基本要求以栈模拟停车场，以队列模拟车场外的便道，按照从终端读入的输入数据序列进行模拟管理。
每一组输入数据包括三个数据项：汽车“到达”或“离去”信息、汽车牌照号码以及到达和离去的时刻。
对每一组输入数据进行操作后的输出信息为：若是车辆到达，则输出汽车在停车场内或便道上的停车位置；
若是车辆离去，则输出汽车在停车场内停留的时间和应缴纳的费用（在便道上停留的时间不收费）。
栈以顺序结构实现，队列以链表结构实现。
实现提示需另设一个栈，临时停放为给要离去的汽车让路而从停车场退出来的汽车，也用顺序存储结构实现。
输入数据按到达或离去的时刻有序。
栈中每个元素表示一辆汽车，包含两个数据项：汽车的牌照号码和进入停车场的时刻。

车票管理系统一车站每天有n个发车班次,每个班次都有一班次号(1、2、3…n),固定的发车时间,固定的路线(起始站、终点站),大致的行车时间，固定的额定载客量。
如班次发车时间起点站终点站行车时间额定载量已定票人数18:00郫县广汉2453026:30郫县成都0.5404037:00郫县成都0.54020410:00郫县成都0.5402…(一)功能要求：用c/c++设计一系统，能提供下列服务：(1)录入班次信息(信息用文件保存),可不定时地增加班次数据(2)浏览班次信息,可显示出所有班次当前状态(如果当前系统时间超过了某班次的发车时间,则显示“此班已发出”的提示信息)。
(3)查询路线：可按班次号查询,可按终点站查询(4)售票和退票功能A：当查询出已定票人数小于额定载量且当前系统时间小于发车时间时才能售票，自动更新已售票人数B：退票时，输入退票的班次，当本班车未发出时才能退票，自动更新已售票人数(二)其它要求：(1)只能使用C/C++语言，源程序要有适当的注释，使程序容易阅读(2)至少采用文本菜单界面(如果能采用图形菜单界面更好)(3)学生可自动增加新功能模块

本文详细介绍了在GoogleEarthEngine（GEE）中提取水体边界的方法和步骤。
首先，需要选择合适的卫星影像数据，如Landsat或Sentinel系列。
其次，通过水体指数法（如NDWI和MNDWI）增强水体信息，并设置合适的阈值提取水体。
接着，使用边缘检测算法（如Canny或Sobel）获取精确边界。
最后，进行后续处理以优化结果。
文章还提供了一个简化的GEE代码示例，展示了如何使用NDWI指数和阈值法提取水体边界。
整个过程涉及数据选择、指数计算、阈值提取、边缘检测和后续处理，通过合理调整参数和方法可获得准确的水体边界信息。
在当今世界，遥感技术与地理信息系统（GIS）在环境监测、资源管理和各种地球科学研究领域中发挥着巨大作用。
GoogleEarthEngine（GEE）作为一款强大的云平台工具，为这些研究提供了便捷的途径，尤其在水体边界提取方面，GEE提供了操作方便、计算高效的优势，使得复杂的数据处理过程变得简单快捷。
利用GEE平台获取遥感影像数据是水体边界提取的第一步。
通常，研究者倾向于选择多时相、多光谱的卫星数据，例如Landsat或Sentinel系列。
这些数据源具有较高的空间分辨率和较短的重访周期，能够满足不同时间尺度的水体变化监测需求。
获取数据后，研究者需通过一系列图像处理技术来提取水体信息。
水体指数法是遥感影像水体信息提取的常用方法，它通过特定算法计算每个像元的水体指数值，该值可以用来区分水体和非水体区域。
常用的水体指数包括归一化差异水体指数（NDWI）和改进型归一化差异水体指数（MNDWI）。
这些指数通过反映水体在近红外波段的低反射率和在绿光波段的高反射率特性，将水体和其他地物有效区分。
在实际操作中，研究者需要根据具体应用场景选择合适的水体指数，并通过实验确定最佳阈值来提取水体边界。
提取出的水体边界往往需要进一步的处理来优化结果。
边缘检测算法，如Canny或Sobel算法，能够帮助识别和提取水体的轮廓线。
这些算法通过分析影像中亮度的梯度变化来确定边界的位置，其效果受到多种因素影响，包括所选算法的特性和影像质量等。
为了确保水体边界的准确性，后续处理工作至关重要。
这包括影像预处理、滤波、平滑以及可能的目视检查等。
预处理步骤主要是为了减少噪声干扰和改善影像质量，例如进行大气校正、云和云影去除等。
滤波和平滑操作有助于消除边缘检测过程中产生的毛刺和凹凸不平。
在实际应用中，研究者还需结合实际水体的形态特征和地理知识，对提取结果进行修正和补充，以确保水体边界的准确度。
文章中提到的GEE代码示例，简化了整个提取过程，向用户展示了如何使用NDWI指数和阈值法来提取水体边界。
这不仅有助于理解整个提取过程，而且便于用户在实际工作中根据自己的数据进行相应的调整和应用。
此外，考虑到遥感数据的多源性和多样性，软件开发人员也在不断地完善和更新GEE平台的相关软件包。
这些软件包集成了各种常用的遥感影像处理功能，使得用户无需从头编写复杂的代码，就能在平台上直接进行水体边界提取等操作。
这大大降低了用户的技术门槛，提高了工作效率。
在GEE平台中，提取水体边界是一套系统的工程，它涉及到影像数据的获取、水体指数的计算、阈值的设定、边缘检测算法的应用以及后续处理的优化等多个环节。
这些环节相互关联，每个环节的精准度都直接影响着最终结果的准确度。
随着遥感技术的不断进步和GEE平台的持续优化，提取水体边界的方法将变得更加高效和精确。

ETOP01全球地形高程数据是地球表面地貌特征的一种精细表示，其精度达到了每分钟1度，也就是大约1.86公里的空间分辨率。
这种数据集对于地理信息系统（GIS）、气候研究、海洋学、地质学以及环境科学等领域具有重要价值。
ETOP01是由美国国家地理信息与分析中心（NGDC）发布的，它包含了全球范围内的陆地和海洋的地形高程信息。
"etopo1_ice_g_f4.flt"文件是数据主体，通常以浮动点（float）格式存储，用于保存精确的海拔高度数据。
这种格式能够容纳较大的数值范围，并且在处理大量数据时能保持较高的计算效率。
而"etopo1_ice_g_f4.hdr"文件则是头文件，它包含了关于数据集的元信息，如坐标系统、数据类型、行列数、空间范围等，这对于正确解读和使用FLAT数据文件至关重要。
海洋部分的高程数据涵盖了全球各大洋及海盆的深度，对于海洋学研究来说，可以用于分析水深分布、海洋环流模式以及海底构造特征。
例如，通过分析这些数据，科学家可以推断海底山脉的位置、海沟的深度以及板块构造活动的痕迹。
高程数据对于大气科学研究同样重要。
在气候模型中，地形高度影响着风向、风速、温度分布以及降水模式。
高精度的地形数据可以帮助气象学家更准确地模拟和预测天气现象，比如山地风、山谷风以及风暴路径等。
此外，ETOP01数据也可应用于地理信息系统，结合其他遥感数据，可以创建高分辨率的地形图，用于城市规划、灾害评估、交通路线设计以及自然资源管理等。
在环境科学领域，它有助于理解生态系统的分布规律，比如植被类型、水资源分布以及生物多样性。
ETOP01全球地形高程数据是一个强大的资源，其详尽的1分钟分辨率使得它在多个领域都具有广泛的应用。
通过解析和利用"etopo1_ice_g_f4.flt"和"etopo1_ice_g_f4.hdr"这两个文件，科研人员和专业人士可以深入探索地球表面的复杂地形特征，从而推动各种领域的科学研究和技术进步。

破解discuz后台管理员密码，只要复制tools.php到站点根目录，运行就可以

美食网站包括了前台用户、商家用户和后台管理员用户。
前台用户主要是用户注册、用户登录、美食搜索、查看美食、评论美食商家用户主要是商家注册、商家登录、发布美食、管理美食、美食推荐管理、美食评论管理。
后台管理员用户主要是管理员登录、前台用户管理、商家用户管理、美食管理、修改登录密码。

代码可编译，利用java编写，有对用户管理使用的是mysql数据库

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。