简单明了的旅游网站开发前端后端demo,主要包括前台首页展示，旧事动态公告、详情页面各旅游景点描述、游客交流互动等、后台公告管理、用户管理、景点增删改查、用户评论管理等静态页面交互设计，此资源仅供参考！

之前上传过《matlab神经网络的文字识别有详细注释》这个贴，有人评论说不会运行。
是样本文件需要本人添加，特此上传样本文件，方便大家。
所有文件放进一个工程，运行主程序即可!

PDF文档。
使用NASA电池数据集时，按照英文说明文档和本人理解给出的数据集内容说明，仅供参考，欢迎批评指正。
【希望并欢迎评论交流谢谢。
】

博客，又译为网络日志、部落格或部落阁等，是一种通常由个人管理、不定期张贴新的文章的网站。
博客上的文章通常根据张贴时间，以倒序方式由新到旧陈列。
许多博客专注在特定的课题上提供评论或新闻，其他则被作为比较个人的日记。
博客经常不只是一个沟通的方法，它们成为了一种反映生活的方法或艺术创作。
编写博客可以抒发感情，引起人们的共鸣。

一、数据分析项目介绍1. 项目所需的模块库介绍pandas用法：需要导入以下模块importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries,Dataframe2.项目背景介绍互联网电影资料库（InternetMovieDatabase，简称IMDB）是一个关于电影演员、电影、电视节目、电视明星和电影制作的在线数据库。
电影作为艺术和娱乐载体已成为我们生活中的一部分，作为电影爱好者之一，希望通过分析了解电影市场大体情况，以便于以后选择电影观看。
使用的数据是IMDB美国票房排名前1000的电影数据，数据包含了电影名称，票房金额，上映年份，演职人员，IMDB评分，电影类型等信息，数据中的很多电影大家也比较熟悉。
相信不少人都有这样的经历，当想要看一部电影的时候，会去百度一下谁是导演，谁是主演。
如果导演是克里斯托弗•诺兰，心里已经给电影打了个8分以上的评分了。
而阿汤哥的动作片，预期也都能肾上腺素飙升。
对于已上映的电影，不少人会去豆瓣搜索现时的评分，或是前作的评价，若是豆瓣高分、高评论数，也会按奈不住去蹭下热度。
如果要去电影院观看的话，想必不少人会更倾向选择动作片或者科幻大片这类特效丰富，影音冲击强烈的电影。
近几年特效技术和3D动画的日渐成熟，影院观影已经是越来越多人的第一选择。
IMDB的资料中包括了影片的众多信息、演员、片长、内容介绍、分级、评论等。
对于电影的评分目前使用最多的就是IMDB评分。
截至2018年6月21日，IMDB共收录了4,734,693部作品资料以及8,702,001名人物资料。
3.项目所需数据介绍数据的属性包括：电影名称、评论数、评分、导演、上映时间、上映国家、主要演员、语言、IMDB评分等。
理解数据：color、director_name、num_critic_for_reviews、duration、director_facebook_likes、actor_3_facebook_likes、actor_2_name、actor_1_facebook_likes、gross、genres、actor_1_name、movie_title、num_voted_users、cast_total_facebook_likes、actor_3_name、facenumber_in_poster、plot_keywords、movie_imdb_link、num_user_for_reviews、language、country、content_rating、budget、title_year、actor_2_facebook_likes、imdb_score、aspect_ratio、movie_facebook_likes4.项目功能详细介绍显示电影评分分布的情况；
电影数量与平均分年度变化的情况；
评论家评论数与评分的关系；
评分与电影票房的关系；
电影数量大于5前提下平均分前十的导演推荐的数据；
不同电影类型的年份累计分析；
电影时长的分布及时长能否和评分有相关性；
电影时长的分布及时长能否和评分有相关性。
二、数据分析过程1.主要功能实现的类和方法介绍#清洗runtime电影时长列数据，可使用str.split()方法df['runtime']=df['runtime'].str.split('').str.get(0).astype(int)df['runtime'].head()#清洗year列，使用str[:]选取年份数字并转换成int类型，使用df.unique()方法检查数据df['year']=df['year'].str[-5:-1].astype(int)df['year'].unique()2. 数据分析过程代码和解释说明导入包：导入、查看、清洗数据：评分分布图：电影数量与平均分布年度变化：评论家评论数&评分、评分&票房：电影数量大于5平均分前十的导演：统计不同年份、不同类型电影的数量：cumsum=df.groupby(['main_genre','year']).title.count()#使用累加功能统计1980年起不同年份不同电影类型的累计数量，对于中间出现的缺失值，使用前值填充genre_cumsum=cumsum.unstack(level=0).cumsum().ffill()#只选取总数量大于

基于个人博客以上的特点，本系统要实现个人博客的主要基本功能有主界面，用户注册，注册用户登录发表文章（心情、日志），用户登录/退出，，分页浏览文章和评论等。
这里其中比较主要的是区分了个人博客的注册用户和游客。
注册用户可以在任何时候写下本人的主张，记录下本人的点点滴滴。
而游客主要的权限是阅读博客所有注册用户写的文章，阅读后可以发表评论和留言。
以上是个人博客的系统功能目标，当然由于个人博客的网络流行特点以及个人个性的展示，还适当要求界面比较漂亮轻快，直观便捷，操作方式简单以及人性化。

asp大文件上传,带进度条。
绝对可用，下后请给评论！

1:在运行后台项目之前，请保证拥有正常的开发环境2:项目结构基于Maven下的SpringSpringMvcMybatis+mysql开源框架3:配备Maven开发环境4:导入群共享文件5:正常运行注:项目模块:a:用户系统模块b:车辆预定模块c:接送机服务d:拼车服务e:心情说说f:说说评论g:轮播图片提供相应的手机接口：登录，注册，修改密码，修改用户材料，修改用户图像，发表说说...车辆预定，拼车，轮播图片，等完整的app接口.....项目管理系统用于开发者进行学习，没有任何版权，开发者可以在源码的基础上，进行改版，可用于企业级项目!

简单的评论和回复程序，验证思路练手用的，老手和没思路的可以看看！

（资源不是本人的，是本人实验无数次找到的结果，希望各位尊重一下）之所以下载需要7分，是因为我敢保证无毒可用，如果你相信那些0分，低分的那么请您关闭网页，绕道而行，如果下载好用请给个评论！谢谢！

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。