咳咳...本牛X程序使用小8+小5开发q^0^p(vs2008+sql2005)！程序用三层结构实现了做网站最基本的添删改查功能，感觉比较适合入门者，因为考虑到新人学习之用所以就不写存储过程和数据工厂了！只是普通的三层！希望能对三层苦手的朋友有帮助吧！一般来说三层结构的中间层(BLL)应该只用来返回数据，收集错误和做判断，而不应该写入任何有关SQL的东东的！考虑到如果不那么写的话,中间层就没东西写了！所以就把SQL语句写到中间层了，大家明白就行了！最后就是工厂三层在实际大型项目团队开发的时候才会用得比较多，而单个人做中小项目的时候用工厂三层会很难做的，开发进度慢不说而且到后期客户要求修改的时候,会改到你想脱裤子去日经理的.......如果客户要求一定要用三层的话，这个时候MVC三层就是你的最佳解决方案了！程序目录:/App_Code/BLL中间层DAL数据层Model数据实体/App_Data/数据库Default.aspx主页Edit.aspx修改页Login.aspx登陆页登陆:Admin密码:Admin

1.7505c44ca4eb54b4ab1e4777cb96ac05-face_landmark_model.dat2.4e0352ce96473837b1d671ce87f17359-ippicv_2017u3_lnx_intel64_general_201708223.915ff92958089ede8ea532d3c4fe7187-ippicv_2017u3_win_intel64_general_201805184.928168c2d99ab284047dfcfb7a821d91-ippicv_2017u3_win_ia32_general_201805185.adb1c512e09ca2c7a6faef36f9c53e59-v1.0.0a3.tar6.0ae0675534aa318d9668f2a179c2a052-boostdesc_lbgm.i7.0ea90e7a8f3f7876d450e4149c97c74f-boostdesc_bgm.i8.98ea99d399965c03d555cef3ea502a0b-boostdesc_binboost_128.i9.202e1b3e9fec871b04da31f7f016679f-boostdesc_binboost_064.i10.232c966b13651bd0e46a1497b0852191-boostdesc_bgm_bi.i11.324426a24fa56ad9c5b8e3e0b3e5303e-boostdesc_bgm_hd.i12.e6dcfa9f647779eb1ce446a8d759b6ea-boostdesc_binboost_256.i13.7cd47228edec52b6d82f46511af325c5-vgg_generated_80.i14.7126a5d9a8884ebca5aea5d63d677225-vgg_generated_64.i15.151805e03568c9f490a5e3a872777b75-vgg_generated_120.i16.e8d0dcd54d1bcfdc29203d011a797179-vgg_generated_48.i17.2cc08fc4fef8199fe80e0f126684834f-opencv_ffmpeg_64.dll18.3b90f67f4b429e77d3da36698cef700c-ffmpeg_version.cmake19.fa5a2a4e2f37defcb95bde8ed145c2b3-opencv_ffmpeg.dll等等，太多了就不一一列举了。

《ASP.NETMVC5框架揭秘》以一个模拟ASP.NETMVC内部运行机制的“迷你版MVC框架”作为开篇，其目的在于将ASP.NETMVC真实架构的“全景”勾勒出来。
接下来《ASP.NETMVC5框架揭秘》以请求消息在ASP.NETMVC框架内部的流向为主线将相关的知识点串联起来，力求将“黑盒式”的消息处理管道清晰透明地展示在读者面前。
相信精读《ASP.NETMVC5框架揭秘》的读者一定能够将ASP.NETMVC从接收请求到响应回复的整个流程了然于胸，对包括路由、Controller的激活、Model元数据的解析、Action方法的选择与执行、参数的绑定与验证、过滤

自定义省市区三级选择器组件，直接将组件放入VUE3.0项目中components文件夹里引用即可，采用v-model进行数据双向绑定。

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解决jenkins安装时提示离线问题

自动生成数据表model的程序，节省编写model类的时间

基于selective_search源码对手写数字串进行过滤分割，并基于tensorflow在mnist训练好的模型进行识别。
环境：Windows10+tensorflow1.2+python3.5+cv2程序： example/demo.py---对手写数字图片的分割，并将每个数字做成28*28的黑底白字图片，保存在本地image_data.npy example/mnist_model.py---对手写体mnist数据集进行训练，训练好后读取数据进行识别 example/camera.py---是调用计算机摄像头获取图片用的，按q退出拍照 selectivesearch/selectivesearch.py---是选择性搜索的源代码注意：手写数字的图片尽量不要太大（太大会显得数字写的太细，调大数字粗细度），每个数字大小不要差太多，可以在画板上写的一个数字长宽在50像素左右效果不错，其他的没有测试过。

ImageNetpre-trainedResNet-50的caffemodel来源：https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks中提供的OneDrive链接

packagecom.org.dao.impl;importjava.sql.Connection;importjava.sql.PreparedStatement;importjava.sql.ResultSet;importjava.sql.SQLException;importjava.util.ArrayList;importjava.util.List;importjava.util.Map;importorg.springframework.jdbc.core.BeanPropertyRowMapper;importorg.springframework.jdbc.core.PreparedStatementCreator;importorg.springframework.jdbc.core.RowCallbackHandler;importorg.springframework.jdbc.support.GeneratedKeyHolder;importorg.springframework.stereotype.Repository;importcom.org.JdbcTempBaseDao;importcom.org.dao.IUserDao;importcom.org.model.User;@Repository@SuppressWarnings("all")publicclassUserDaoImplextendsJdbcTempBaseDaoimplementsIUserDao{ @Override publicListgetUserList(){ Stringsql="select*fromuser"; finalListlist=newArrayList(); jdbcTemplate.query(sql,newRowCallbackHandler(){ @Override publicvoidprocessRow(ResultSetrs)throwsSQLException{ Useru=newUser(); u.setId(rs.getInt("id")); u.setUsername(rs.getString("username")); u.setPassword(rs.getString("password")); u.setCreateDate(rs.getString("createDate")); u.setModifyDate(rs.getString("modifyDate")); u.setType(rs.getString("type")); list.add(u); } }); returnlist; } @Override publicListgetUserLists(Mapmap){ returnnull; } @Override publicIntegergetUserCount(Mapmap){ Stringsql="selectcount(1)fromUserwhereid=?"; returngetJdbcTemplate().queryForObject(sql,Integer.class,map); } @Override publicUsergetUserById(IntegerprimaryKeyId){ Stringsql="selectid,username,password,createDate,modifyDate,typefromUserwhereid=?";ListuserList=getJdbcTemplate().query(sql,newBeanPropertyRowMapper(User.class),primaryKeyId);if(userList.size()==0){returnnull;}returnuserList.get(0); } @Override publicvoiddelUserById(Int

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。