本系统致力于对超市日常进销存进行高效、可靠、全面的管理。
此系统主要基于软件工程的思想，主要进行一下功能模块的设计与实现：（1） 登录模块：用户登录，确定登录用户对各模块的实用权限；
（2） 用户信息维护模块：最高权限者完成对用户详细信息及其他用户权限的增删改；
（3） 商品进货管理模块：完成对已进货物的数据入库处理，包含手动输入和已发订单入的库确认。
完成应付实付账款的更新；
（4） 商品库存管理模块：查看各商品库存和详细信息，包含智能订单订单生成系统和人工订单生成系统；
（5） 商品销售模块：完成对销售商品和促销商品数据的录入，生成销售单；
（6） 商品促销管理模块：包含人工促销和智能促销，依据不同条件生成促销商品单；
（7） 商品折耗管理模块：完成对退换货商品或折耗商品的数据导入，统计折耗损失；
（8） 业务数据管理模块：导出业务数据；
（9） 业务统计模块：统计利润及损失，查看账目

几乎所有代码都带有注释，适合新手入门理解运作原理，再决定要不要继续在这条路走下去。
实现了多种功能（各种道具功能，敌人控制，玩家控制，子弹控制，计分系统...），依靠很少的知识点和简单算法就可以实现多种多样效果！！！（之前的那份注释不全面，现在加了全注释，修复一个小BUG，前面的资源删除不掉了，积分不够）

企业全面上云成功路径与实践方法论-Alibaba.pdf

Android文件系统全面讲解。
这是博客《Android文件系统全面讲解》的示例项目。
欢迎访问：http://blog.csdn.net/codingending

nSSIDer分两个版本，一个是基础班，另一个是inSSIDerOffice专业版，本版本最新的就是4.2.1.109版，区别就是专业版功能更多。
这里分享的是已注册的版本，可以无条件的使用基本版的所有功能，有了它你将轻松选择无线信号强、网络稳定、信道不拥挤的最佳无线网络热点。
查看2.4GHz频段信道使用情况，这是inSSIDer非常有亮点的一个功能（纵坐标：信号强度，横坐标：14信道）。
在这里我们不仅可以看到每个无线热点所占用的无线信道，还能看到该热点的信号强度。
此时，信号强度强，占用信道不拥挤的无线热点就是你的最佳选择。
除了常见上述功能，inSSIDer还提供了新闻报道，网络过滤，GPS等附加功能，感兴趣的用户可以自己尝试。
使用它可以看到每个热点的MAC地址、网络名称（SSID）、无线信号强度、使用的信道、加密方式、最大无线传输速率和网络类型等主要信息，非常的全面。
其中纵坐标越高，表明信号强度越强，而横坐标越平滑，则表明无线信号越稳定。
所以inSSIDer是专门查看wifi是不是稳定的，对于买了一款比较好的wifi路由器而言，用此工具来检验wifi信号的稳定性和性能强度是再好不过了。

数字图像处理是研究如何通过计算机技术处理和分析图像的学科，主要应用于图像增强、恢复、分割、特征提取和识别等任务。
数字图像处理的第三版由RafaelC.Gonzalez和RichardE.Woods编写，二人来自田纳西大学和MedDataInteractive公司。
这本书对数字图像处理领域进行了全面的介绍，涵盖了数字图像处理的历史背景、基本概念、技术和算法。
冈萨雷斯的这本书被认为是该领域的重要参考资料。
数字图像处理可以应用于医疗成像、遥感、安全监控、图像压缩、机器视觉等多个领域。
例如，在医疗成像中，数字图像处理可以帮助医生更清晰地观察患者身体组织的结构，从而提高诊断的准确性；
在遥感领域，通过处理和分析遥感图像可以获取地球表面的信息，用于天气预报、地理信息系统的建立等。
数字图像处理涉及的算法和工具主要包括图像的采集、处理、分析和理解等步骤。
图像采集是使用摄像头、扫描仪等设备将图像转换为计算机可以处理的数据形式；
图像处理通常包括图像的预处理（如去噪、对比度增强）、图像变换（如傅里叶变换、小波变换）和图像恢复等；
图像分析主要涉及到图像分割、特征提取、模式识别等内容；
图像理解则试图使计算机能够解释图像内容，达到类似于人类理解图像的水平。
数字图像处理的起源可以追溯到20世纪50年代末60年代初，当时人们开始使用计算机技术对图像进行处理。
早期的数字图像处理主要用于空间探索、卫星图像处理等领域，随着计算机技术的发展和图像处理理论的完善，数字图像处理逐渐扩展到生物医学、工业、安全等其他领域。
数字图像处理的一个重要分支是数字视频处理，其关注如何处理连续的图像序列，以实现视频压缩、视频增强、运动分析等功能。
视频处理技术在高清电视、网络视频、电影后期制作等行业有着广泛的应用。
数字图像处理是一个不断发展的领域，随着人工智能技术的发展，基于深度学习的图像处理技术成为当前的研究热点。
深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像识别、分类、目标检测和图像分割等方面显示出了巨大的潜力。
总结来说，数字图像处理是通过计算机技术来处理图像数据，使之更适合人眼或机器分析的一门技术。
随着技术的进步和应用的拓展，它在多个行业中发挥着越来越重要的作用。
冈萨雷斯的《数字图像处理》作为该领域的经典教材，为学习和研究这一领域的专业人士提供了宝贵的资源和参考。

资源内容包括：.c源代码、.text乘客信息、.text车次信息、.exe可执行文件、课程设计报告word、开题报告ppt、结题报告ppt。
系统分为两个角色：乘客&管理员。
管理员功能：登录、录入班次、增加班次、浏览班次、修改班次、删除班次、修改密码。
乘客功能：注册、登录、浏览班次、查询班次、购票、退票、推荐。
本系统采用文件存储乘客信息、车次信息。
这是我大一时提交的C语言课设，内容全面，欢迎大家提出意见问题。

jira7.4的一份非常全的管理员操作手册，内容全面。
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ELF文件格式分析,滕启明，比较全面，带书签

都是本人参照书籍，一个表格一个表格画的，很全面，很好用，所以分数高一点，见谅哈~E1：单元测试计划；
E2：系统&验收测试计划；
E3：需求可追溯性矩阵；
E4：测试计划（客户服务器架构和因特网螺旋测试）；
E5：功能测试矩阵；
E6：图形用户界面组件测试矩阵（客户服务器及因特网螺旋测试）；
E8：测试用例；
E9：测试用例日志；
E10：测试日志总结报告

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。