毕业设计论文含代码和所有报告(软件工程,信息管理专业,计算机专业),JAVA,JSP+SQL。
影碟租赁；
租赁关系管理；
JSP

本合集涵盖了2015-2019年发表在计算机视觉三大顶级会议上的基于深度学习的图像超分辨率算法的大多数论文。

1.实现了对文件、文件夹的复制、粘贴、剪切、删除功能；
2.实现了对文件夹的双击打开、对多种类型的文件的双击打开查看功能；
3.实现了主窗体左边驱动器树形视图(显示各驱动器及内部各文件夹列表)、右边文件列表视图（显示当前文件夹下所包含的文件和下一级文件夹）的显示，以及两者的联动显示。
左右窗体间设有分隔条，拖动可改变左右窗体大小。
文件列表视图中包含了名称、修改日期、类型、大小四个字段；
4.实现了在主窗体右边文件列表视图进行右键时弹出的上下文菜单，该菜单会根据当前是否选中某一文件项而将菜单项加以调整。
例如，右键时，若当前没有选中文件项，则可以显示出“查看”、“新建文件”、“新建文件夹”等菜单项；
但是若当前选中了某一文件项，则可以显示出“复制”、“剪切”、“重命名”等菜单项；
5.实现了主窗体地址栏、状态栏的显示和隐藏可以由用户控制；
6.实现了文件、文件夹属性的查看；
7.实现了对当前计算机的进程、线程简单管理功能；
8.实现了在当前路径下“返回上一级目录”的功能；
9.实现了在主窗体上方地址栏直接输入文件路径，然后直接回车查看该路径下的文件列表的功能；
10.实现了对当前计算机文件、文件夹的监控功能。
可定制化程度较高，既可以实现对特定路径的监控，也可以实现对具体磁盘驱动器的监控，甚至是全盘监控。
监控过程中的日志均高亮显示在监控窗口中，也支持将日志保存到特定路径；
11.将重命名功能加以改进，实现了类似windows的”选定-＞再单击-＞出现重命名状态-＞进行重命名“功能；
12.实现了对当前计算机的文件/文件夹的权限管理功能。
权限管理包括：完全控制、修改、读取和执行、列出文件夹内容、读取、写入共6个模块;13.实现了”最近访问“的功能，用户可以在该功能区找到最近使用的文件，并双击打开查看；
14.实现了新建文件功能，用户可以根据自己的需要在弹出的窗口中输入文件的全名（包括“文件名+拓展名”），从而新建各种类型的文件；
15.实现了用户在主窗体右边文件列表中的历史访问路径的前进、后退功能；
16.实现了对文件/文件夹的快速搜索功能（基于多线程）。
使用时先在地址栏输入特定文件路径（或者直接进入特定文件路径），然后直接在主窗体上方搜索框中输入你所要搜索的文件名或关键字，最后回车即可在当前文件列表区中显示出搜索到的结果，搜索到的文件/文件夹支持直接双击查看或编辑。
实测时，比windows自带的文件/文件夹搜索功能快一点。
.......支持开源精神，需要详细了解这个Demo的朋友可以移步：https://github.com/Yuziquan/MyFileManager欢迎star~~~

计算机与通信专业英语(第四版)徐秀兰北京邮电大学出版社

这是一个经典的三层架构源码的，里面还有毕业论文等信息，适合于大学计算机毕业答辩的使用，并且这个项目是电子商务，也可以参考，后期没有维护，应该会有一些Bug，不过不影响，这里有图片的源地址，可以看看适合不适合自己学习！

《计算机考研复试上机指导全书》2014版高清扫描-孙肇博，张飞飞[天勤论坛·天勤计算机考研系列]

计算机组成原理考研历年试题与答案计算机组成原理考研历年试题与答案

《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材，第3版提供了高清英文原版的PDF版本。
这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用，是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。
我们要理解图像处理的基本概念。
图像处理涉及到对数字图像进行各种操作，以改善其质量、提取有用信息或进行分析。
这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。
例如，图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果；
去噪则通过滤波器去除图像中的噪声；
图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别，便于进一步分析。
机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域，它使计算机能够“看”并理解图像。
在《MilanSonka》一书中，读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。
这包括特征检测（如边缘检测、角点检测）、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。
这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。
此外，书中还涵盖了与机器学习相关的主题，如监督学习和无监督学习，它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。
支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习框架（如卷积神经网络CNN）等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。
深度学习，尤其是深度卷积网络，已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展，极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。
书中还涉及到了图像分析，这是对图像内容进行理解和解释的过程。
这包括图像理解、场景分析和行为识别。
图像理解需要从图像中提取高级语义信息，比如识别出图像中的物体、场景和事件。
场景分析则涉及环境的理解，例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。
行为识别则关注动态图像中的动作和活动，如行人跟踪和运动分析。
书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法，这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。
实验部分通常会介绍如何使用编程语言（如MATLAB或Python）实现所讨论的算法，并提供数据集和代码示例。
《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益匪浅。
通过深入学习这本书，你可以掌握图像处理的基本原理，理解机器视觉的核心技术，并了解如何将这些知识应用于实际项目中。

OpenCV计算机视觉的常用测试图，里面包含baboon、man、monarch、sailboat、soccer、lena、tiffany等！里面还有标准测试图

包含该实验书的8个实验的详细作业过程:1、实验3子网掩码与划分子网---2、实验4交换机基本配置---3、实验6虚拟局域网（VLAN）实验---4、实验7三层交换机的配置---5、实验8三层交换机的访问控制---6、实验9路由器的基本配置---7、静态路由实验---8、访问控制列表实验

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。