摘要近年来，Internet技术发展迅速，各种基本B/S架构的管理系统应用越来越普及，已经渗入到几乎每一个行业中。
本课题利用JSP技术和JDBC数据库技术，以MyEclipse为开发工具，基于B/S模式设计并实现了酒店预定系统。
本系统可以方便游客预定酒店，实时了解酒店资源信息，避免了酒店资源重复预定的不足，极大提高了酒店管理的效率。
该系统具有预定酒店资源、查看订单、留言、查看酒店信息、订单信息管理、资源信息管理、分组管理以及管理员权限管理等重要功能，使得游客无论在哪里都可以及时预定到想要的酒店，而且很快就知道预定结果，这是对当今酒店管理效率的一种提升。
关键字：JSP；
JDBC；
酒店预订；
B/S。
AbstractInrecentyears,internettechnologiesaredevelopingrapidly,avarietyofmanagesystemsbasedonB/Sstructurebecomemoreandmorepopular,havinginfiltratedintoalmosteveryindustry........目录摘要 IABSTRACT II第1章绪论 11.1项目开发背景 11.2项目开发目的与意义 11.3待解决的问题 2第2章系统综述 32.1系统概述 32.2系统运行环境 32.3系统开发方法及运行原理 62.4软件开发工具和环境 92.5可行性研究 112.6系统分析 11第3章系统需求分析 143.1系统需求 143.2系统建模 16第4章系统概要设计 214.1系统总体构架 214.2系统模块设计 224.3系统MVC模式设计 23第5章数据库设计 265.1数据库概念 265.2关系模型 265.3数据库模型及结构设计 275.4数据库功能设计——函数与存储过程 285.5数据交互AJAX异步刷新技术 32第6章系统详细设计 346.1系统全局流程模 346.2登录注册系统 366.3前台主界面 396.4后台资源管理 396.5后台管理员管理 416.6后台之订单管理 426.7后台之分组管理 436.8后台之订单处理 446.9分页的具体实现 48第7章系统测试与部署 507.1系统测试 507.2系统部署 56总结 59参考文献 59致谢 62附录 63以上是论文部分需要的请联系本人QQ764366659这里只给出部分页面代码

支付宝验名验证函数可参考此代码。
SHA1withRsa的各种操作:加密解密，加签验签。
C#源码可编译。
签名调用方法：SHA1WithRSA.sign(str,key,"UTF-8");

DBSCAN，全称为Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise，是一种在数据挖掘和机器学习领域广泛应用的聚类算法。
它与传统的K-Means、层次聚类等方法不同，DBSCAN不依赖于预先设定的簇数量，而是通过度量数据点的密度来自动发现具有任意形状的聚类。
在MATLAB中实现DBSCAN可以帮助我们分析复杂的数据集，识别出其中的模式和结构。
DBSCAN算法的基本思想是将高密度区域视为聚类，低密度区域视为噪声或边界。
它主要由两个关键参数决定：ε（epsilon）半径和minPts（最小邻域点数）。
ε定义了数据点周围的邻域范围，而minPts则指定了一个点成为聚类中心所需的邻域内最少点的数量。
如果一个点在其ε邻域内有至少minPts个点（包括自身），那么这个点被标记为“核心点”。
核心点可以连接形成聚类，只要这些点之间的路径上存在其他核心点，且路径上的所有点都在ε半径内。
在MATLAB中实现DBSCAN，通常会涉及以下步骤：1.**数据预处理**：我们需要加载数据，可能需要进行数据清洗、归一化等操作，以确保算法的有效运行。
2.**设置参数**：根据数据集的特点，选择合适的ε和minPts值。
这通常需要实验调整，找到既能有效区分聚类又能排除噪声的最佳参数。
3.**邻域搜索**：使用MATLAB的邻域搜索工具，如kd树（kdtree）或球树（balltree），快速找出每个点的ε邻域内的点。
4.**核心点、边界点和噪声点的识别**：遍历所有数据点，依据ε和minPts判断每个点的类型。
5.**聚类生长**：从每个核心点开始，将与其相连的核心点加入同一聚类，直到找不到新的相连点为止。
6.**结果评估**：使用合适的评价指标，如轮廓系数，评估聚类的质量。
在MATLAB中，可以使用`clusterdata`函数配合`dbscan`选项来实现DBSCAN，或者直接使用第三方库如`mlpack`或自定义代码来实现更灵活的控制。
例如：```matlab%假设X是数据矩阵tree=pdist2(X,X);%计算所有点之间的距离[~,~,idx]=knnsearch(tree,X,'K',minPts+1);%获取每个点的minPts近邻density=sum(idx＞1,2);%计算每个点的密度%执行DBSCANcc=clusterdata(X,'Method','dbscan','Eps',epsilon,'Minpts',minPts);%输出聚类结果disp(cc);```DBSCAN的优势在于它可以发现不规则形状的聚类，并对异常值具有良好的鲁棒性。
然而，它的缺点是参数选择较困难，且对于高维数据性能可能下降。
因此，在实际应用中，我们需要结合具体的数据集和需求，适当调整参数，以获得最佳的聚类效果。
同时，理解DBSCAN的原理并掌握其MATLAB实现，对于数据科学家来说是非常重要的技能。

代码亲测好用，可以提取两幅图像的同名点，并且可以筛选，筛选后精度很高，可用于两幅图像配准，拼接为一副整图像，拼接的效果很好。
可以在main函数直接使用，便会调用所用函数，使用很方便。
而且代码注释很仔细，不管是学习还是工作，都是一个很好的选择。

mktime函数的纯C语言实现，实现北京时间转换为时间戳。
单片机用直接复制粘贴就行了。
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PCL的VoxelGrid类和ApproximateVoxelGrid类实现基于体素的滤波方法对点云进行下采样，八叉树同样也是建立体素，因此基于八叉树的体素同样可以对点云进行下采样。
PCL中有现成函数可实现求解八叉树体素中心，所以最简单的方法就是用八叉树的体素中心点来代替每一个体素内的点，从而实现点云的下采样。
注意：这种方法与ApproximateVoxelGrid基本相同，都是以中心点代替体素内的点。
惟一的区别是：ApproximateVoxelGrid可以自由设置体素的长宽高，而八叉树只能是构建正方体的体素。
  代码中也实现了对八叉树体素滤波的改进，即用距离体素中心点最近的点来代替

基于对话框的mfc应用程序，在一个对话框a的按钮上生成另一个对话框b，在b上点击按钮调用a中的按钮的消息响应函数。

KPCA算法代码实现，MATLAB实现。
kernel核函数为poly和gaussion。

大一写的结课作业，代码用到了文件、数组、结构体、函数，包括增删改查和成绩排名等功能，欢迎大家下载使用。

矩形窗，汉宁窗，海明窗，布莱克曼窗，4中窗函数源程序，课设

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。