天下陶网络商城主要分为：前台游客浏览、普通用户操作和后台管理3部分。
结合目前网上购物平台系统的设计方案，本项目具有以下特点：界面设计美观大方、操作简单。
功能完善、结构清晰。
普通用户的购物操作。
能够实现后台用户和商品管理。
能够实现推荐商品的操作。
能够实现后台对用户、订单、商品的管理。
操作留意事项一：进用后台地址为：http://localhost:8080/Shop/admin/user/user_login.html本系统的后台用户名为：admin，密码为：admin。
二：系统注册页面中提供了验证信息，用户只有添加了合法的信息后，才能注册成功。
三：被系统数据库为mysql配置文件hibernate.cfg.xml只需修改里面的数据库名密码即可四：系统自行修改了action请求为html所以大家不要感到诧异详细见struts.properties文件struts.action.extension=html

完整的13章企业级电商教程，涉及ssm技术，包含购物车模块，领取宝领取模块，订单管理模块的开发

VB6.0制造的订单系统，功能齐全，网上收集来的

本项目是笔者在大学实训所作的javaweb项目，项目名为酒店管理系统，实现了酒店对客房、客户、管理员、订单的基本操作。
可供新手自创，在老程序员自是欠缺良多，一笑而过即可

HBOK买卖所底层技术文档提供；
包含：账务、订单、借贷、撮合、仓位、结算、买卖等系统的技术文档；
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派单O2O微信小程序V11.9.3，小程序前端+后端模块/小程序更新动态:版本号:11.9.6-全新UI版O20处理技师评价问题优化订单逻辑版本号:11.9.5-全新UI版O20更新安装文件缺少字段的问题版本号:11.9.4-全新UI版O20商户选择时间段增加默认时间修复首页栏目自定义跳转链接可以跳转发布页面领取余额负数bug用户地址bug。

《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上出版的，部分章节涉及了常见的优化算法（遗传算法、粒子群算法等）与神经网络的结合问题。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍，亦可供相关专业教师教学参考。
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章目录如下：第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

功能说明：1.用户注册及登录：普通用户可以浏览花店中的所有商品，但是如果想要进行买卖，就必须首先注册成为会员。
注册用户登录之后，还可以修改自己的注册信息。
2.商品查询功能：用户在浏览商品时可以根据鲜花的类型、价格、厂商及其他关键词进行查询。
这样就能尽快找到适合自己的鲜花商品。
3.购物车功能：本功能用于实现登录用户的网上购物过程。
用户在网上花店中购买的所有商品在生成订单之前都被存储在“购物车”当中，此时用户可以对选购的商品进行任意的删改；
当生成订单之后，只能查看订单的详细信息，不能再对订单中的物品进行任何删改。
4.管理员管理功能：管理员登录后台之后，可以进行商品管理、订单管理、用户管理及厂商管理，从而维护系统的核心数据信息。
本项目将依照以上构思实现一个完整的网上花店购物系统。
项目规划：本项目拟采用JSP+JavaBean来实现总体设计，系统的目标是为注册用户提供一个方便可靠的网上订购鲜花服务。
本项目拟采用eclipse来进行开发，数据库通过Mysql来实现。

校园食堂订餐系统，是将计算机、通信等现代化技术运用到传统校园食堂服务的新型校园食堂服务方式。
校园食堂订餐系统为了处理以下几个问题：一是疫情期间，学生面临着开学，食堂是学生最聚集的场所之一，食堂订餐系统可以良好的处理学生饮食期间的拥挤等问题；
二是让学生健康饮食，减轻目前的大学生吃外卖和不健康食品的问题；
三是方便和改善学生的伙食，让学生可以随时随地的选购菜品；
四是提高食堂商家的利润，改善商家的销售额。
本文在考虑到以上的问题的基础上，利用大学期间中所学到的的专业知识，独立开发一个基于SpringBoot和vue.js的校园食堂订餐系统。
论文首先进行了系统功能的总体设计，使本系统具有以下主要功能：一是具有手机端让学生可以随时随地挑选食堂商家的菜品；
二是可以让学生可以提交订单、一定时间范围修改和撤销订单；
三是具有线上学生一卡通支付功能；
四是对菜品销售情况具有统计功能方便商家查看与统计。
本文系统后台使用SpringBoot新型轻量开发框架，采用基本的B/S的互联网架构，前台技术使用可跨Android、IOS、H5、小程序的uni-app进行开发，使用IDEA的IntelliJIDEA2019.3.1x64和WebStorm2020.1x64开发工具实现后台与前台的编码。
使用MySQL数据库存储技术进行开发。
最后完成了系统测试工作和调试工作，满足了校园食堂订餐系统的要求。
最后，对课题工作进行了总结，并对未来研究工作给予了展望。

ASP微信支付接口，留意要通过微信公众号。
1、服务器不支持.net（可以随便建个asp.net文件传服务器上看能否运行，能运行则支持）2、公众号参数错误，尤其是支付key这个最容易出错，千万得核对好！同时做好支付授权目录与网页授权域名的配置3、Js路径错误4、支付金额错误。
微信支付金额以分为单位，所以没有小数，传进来的金额x100再赋值给表单中的金额里5、订单号过长6、服务器支持.net，但版本过低，保证至少2.0以上的版本

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。