☆☆资源说明：☆☆☆主要功能：☆新闻发布系统由后台管理和前后新闻浏览两部分组成。
后台管理对新闻作了详细的分类，前台以分类形式显示新闻的详细信息，满足了人们浏览新闻时分类查看新闻信息的要求。
同时前台还提供查询新闻信息功能，方便浏览者查找相关的新闻信息；
☆具体功能：☆通过网络，浏览各行业新闻及相关信息；
新闻分类显示相关信息；
提供站内新闻全面搜索功能；
设置本站为首页和收藏本站；
为后台管理提供管理入口；
后台编辑各行业新闻并且管理新闻信息；
支持其他网站的友情链接；
☆系统特点：☆界面设计友好、美观，数据存储安全、可靠；
新闻添加模块能够准确有效地添加新闻信息；
强大的查询功能，保证数据查询的灵活性；
新闻搜索和删除模块能够很好地查询和删除新闻信息；
后台中提供新闻编辑功能可以方便地对新闻进行修改；
前台提供全站搜索引擎的功能，可以快速地在整个站点中进行搜索；
采用人机交互的操作方式，方便管理员的日常操作；
系统最大限度地实现了易维护性和易操作性；
后台管理对新闻作了详细的分类，前台以分类形式显示新闻的详细信息，满足了人们浏览新闻时分类查看新闻信息的要求。
同时前台还提供查询新闻信息功能，方便浏览者查找相关的新闻信息；
☆具体功能：☆通过网络，浏览各行业新闻及相关信息；
新闻分类显示相关信息；
提供站内新闻全面搜索功能；
设置本站为首页和收藏本站；
为后台管理提供管理入口；
后台编辑各行业新闻并且管理新闻信息；
支持其他网站的友情链接；
☆系统特点：☆界面设计友好、美观，数据存储安全、可靠；
新闻添加模块能够准确有效地添加新闻信息；
强大的查询功能，保证数据查询的灵活性；
新闻搜索和删除模块能够很好地查询和删除新闻信息；
后台中提供新闻编辑功能可以方便地对新闻进行修改；
前台提供全站搜索引擎的功能，可以快速地在整个站点中进行搜索；
采用人机交互的操作方式，方便管理员的日常操作；
系统最大限度地实现了易维护性和易操作性；
2025/8/8 22:03:53
1.03MB
1
包含基于特征降维的语音情感识别、基于支持向量机的语音情感识别、基于神经网络的语音情感识别、基于K近邻分类算法的语音情感识别程序
2025/8/8 16:40:15
15.59MB
1
matlab基于BP神经网络的人脸识别，包含matlab代码及所需要的ORL人脸库，采用了主成分分析法进行特征提取，取得不错的效果。
2025/8/8 8:52:04
6.19MB
1
液晶为16管脚LCD12864，内附于某51单片机开发板，代码也基于该51单片机开发板的例程代码，我们认真分析了代码的每一行每一个函数，对其中小部分不合理（至少是我们认为不合理）的代码进行了优化和修改，并增添了一些新的内容。
我们尽最大努力最大程度上保证代码没有bug，发布前进行了上机编译并实际运行于所应用的设备，希望能帮助新手更快更好的学习！文件中参考了大量网络资料，但并非单纯网络资料的简单堆砌，网上资料虽多，但解释详细力度以及正确率都有待考察，我们在参考大量资料基础上加上自己的理解汇总成有关该模块的文档。
鉴于我们目前能力有限，其中一些理解存在误区或者不当，还请大神能够提出指正，一定虚心接受，大家互相学习！
我们尽最大努力最大程度上保证代码没有bug，发布前进行了上机编译并实际运行于所应用的设备，希望能帮助新手更快更好的学习！文件中参考了大量网络资料，但并非单纯网络资料的简单堆砌，网上资料虽多，但解释详细力度以及正确率都有待考察，我们在参考大量资料基础上加上自己的理解汇总成有关该模块的文档。
鉴于我们目前能力有限，其中一些理解存在误区或者不当，还请大神能够提出指正，一定虚心接受，大家互相学习！
2025/8/8 2:28:51
5.7MB
1
高校学生信息服务系统为高校整体信息化建设带来了很大的便利，但系统的信息化安全问题受到很大的关注，网络和信息安全问题已经成为急需解决的问题，特别是Web安全问题，已成为高校学生信息服务系统安全瓶颈。
本文根据高校学生信息服务系统的特点，论述了针对高校学生信息服务系统的渗透入侵测试服务的步骤，详述了对高校学生信息服务系统在不影响正常运行的情况下，具体进行渗透入侵测试实施过程和完成后的效果评估。
本文根据高校学生信息服务系统的特点，论述了针对高校学生信息服务系统的渗透入侵测试服务的步骤，详述了对高校学生信息服务系统在不影响正常运行的情况下，具体进行渗透入侵测试实施过程和完成后的效果评估。
2025/8/8 2:49:52
837KB
1
2016年下半年（11月份）软考网络规划设计师上午真题及答案解析，全网最清晰，答案最正确的真题资料。
小任老师出品，必属精品。
小任老师出品，必属精品。
2025/8/7 22:47:32
904KB
1
MATLAB工具包DEEPLEARNINGTOOLBOX(一)DeepLearningToolbox提供了一个用于通过算法、预训练模型和应用程序来设计和实现深度神经网络的框架。
我们可以使用卷积神经网络（ConvNet、CNN）和长短期记忆(LSTM)网络对图像、时序和文本数据执行分类和回归。
我们可以使用卷积神经网络（ConvNet、CNN）和长短期记忆(LSTM)网络对图像、时序和文本数据执行分类和回归。
2025/8/7 5:03:13
25.37MB
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
15KB