源文件源码

1.采用vue2+iview框架搭建，纯前端源码，上手即用，封装ajax请求，一键式操作。 2.本地npm install 之后直接npm run serve启动即可查看效果

【1】功能模块： 【2】技术栈： 后端框架：SpringBoot + SpringMVC + Mybatis + GeoTools + Druid + Thymeleaf 前端框架：Layui + ECharts + jQuery WebGIS框架：leaflet + Openlayers 数据库支持：MySQL 8.0.23 【3】特点：空间数据管理与可视化

1.设置邮箱账号 什么是授权码，它又是如何设置？ 1、什么是授权码？ 授权码是QQ邮箱推出的，用于登录第三方客户端的专用密码。 适用于登录以下服务：POP3/IMAP/SMTP/Exchange/CardDAV/CalDAV服务。 温馨提醒：为了你的帐户安全，更改QQ密码以及独立密码会触发授权码过期，需要重新获取新的授权码登录。 2、怎么获取授权码？ 在 账号与安全 --安全设置--SMTP/IMAP服务 中开启服务并获取授权码 3、在第三方客户端怎么设置？ 在第三方客户端的密码框里面输入16位授权码进行验证。

本人全栈开发,前端采用vue+element,后端采用springboot+mysql 主要功能为通过管理人员信息后,对疫情期间的人员进行每日健康码的打卡管理,还能对疫情期间一些问题进行在线咨询

采用前后端分离模式，后端使用 Nodejs+Express 架构提供接口，前端支持真实请求和 Mock请求切换，主要实现功能有: - 亮色 / 暗夜主题切换 - 顶部侧边两种菜单模式 - 权限菜单: 静态路由+动态路由 - 整站或特定路由页面锁屏，两种锁屏模式 - 封装SvgIcon组件，更便捷使用图标 - 封装面包屑导航 - 封装图形验证码组件（需要后端支持） - 封装 TabsView 组件，多页标签栏 - pinia 持久化存储 长期持续更新

医疗行业网页模板，简介为英文版，本人不太懂，大家可以借鉴借鉴，不懂的地方可以上网查查，谢谢关注了，各位大哥大姐们

使用python的Pygame等第三方库实现，包含界面设计、优化，在贪吃蛇基本玩法上添加了防沉迷功能，支持客户自定义。

1.如果远程用的hfs的漏洞版本可以远程修改administrator密码。 2.如果远程用的hfs的漏洞版本可以远程新建一个用户。

隧道监控系统，用于收费站监控室监控员对路段隧道设备进行控制和监控的系统。确保监控室监控员能够准确控制和监视隧道中的设备状态，如情报板、车道指示器、限速标识、风机、照明等。

以图形图像的形式表现海量数据，利用数据分析技术、数据可视化工具来发现隐藏在数据中的信息。数据可视化的本质是将海量数据中的特殊数据进行可视化处理，从而更明确、有效的进行信息传递。让用户以 HTML 或者 SVG 的形式查看可视化，实现人机交互比起枯 燥的数据，浓淡的颜色、不一的大小的形状组合的图像显然更加吸引人，能够更快的识别、理解和记忆数据。数据可视化产业发展前景看好。

作品为使用木质材料设计的雨伞，伞上印有标志易班logo。 产品结合易班元素，结合古风颜色，可在生活中日常使用。

1.本作品是一套在线教育平台（微服务），包含了前台、后台及APP端。功能包含了用户中心、权限模块、课程模块、订单支付模块、文章模块及广告推广模块。 2.系统包含数据同步服务、ES分布式搜索及数据可视化。 3.源码中有部署指引、系统技术栈版本描述文件。

1产品功能有播放、停止、暂停、下一曲、上一曲 2.可以根据音乐的播放时间进度条也会跟着走，音乐结束进度条结束。

使用VS2017+QT5.12.7编码完成 ffmpeg开源库 完成视频解码、音频解码 实时播放解码影像 实时播放解码音频数据 使用ffmpeg工具完成实时推流 使用crtmpserver.exe 作为流服务器

七彩云电商平台：多店铺商城系统（BtoC电商平台，电商营销活动：拼团+返佣分销分账+直播等功能系统。从0-1的项目，独立负责电商系统搭建。上线后，累计店铺1000+，日活10000人，年度交易额近1000万。

负责全栈开发,前端采用vue+element,后端采用springboot+mysql 主要功能就是管理公司人员信息,并且对员工进行考勤和请假管理,分角色获取不同功能

1. 本项目主要分为以下功能模块： - 数据集准备：收集和标注自己的数据集，包括样本图片和对应的标签数据。 - 模型训练：使用YOLOv8算法对数据集进行训练，得到训练好的模型。 - 模型测试：利用训练好的模型对新数据进行目标检测，并输出检测结果。 - 模型优化：根据测试结果对模型进行优化，使得目标检测的准确率和效率都有所提升。 对于使用者来说，该项目能实现以下功能： - 制作自己的数据集，并训练自己的模型，实现目标检测任务。 - 通过可视化界面查看目标检测结果，方便直观。 2. 我在本项目中负责如下任务： - 收集、清洗和标注数据集，为训练模型做准备工作。 - 使用Python编程语言和YOLOv8算法对数据集进行训练，并根据训练结果对模型进行调整和优化。 通过这些任务的实现，我最终得到了一个可以对自己的数据集进行目标检测的模型，使得该模型可以方便地应用于实际生产环境中。 3. 在本项目中，最大的难点是如何标注数据集和如何优化模型以提升目标检测的准确率和效率。 针对数据集标注的难点，我们采用了多人标注+众包的方式，让多

1. 本项目主要分为以下功能模块： - 数据集准备：收集和标注包含行人和车辆的视频数据集，包括样本视频和对应的标签数据。 - 目标检测：使用YOLOv8算法对视频中的行人和车辆进行目标检测，实现实时的多目标检测。 - 多目标跟踪：利用ByteTrack算法对检测到的行人和车辆进行多目标跟踪，保持目标的连续性并给出每个目标的轨迹。 - 行人车辆计数：根据跟踪结果统计行人和车辆的数量，实现实时的计数功能。 - 越界识别：基于目标的运动轨迹和预定义的区域，识别出行人和车辆的越界行为。 对于使用者来说，该项目能实现以下功能： - 对行人和车辆进行实时的目标检测和多目标跟踪。 - 实时计数行人和车辆的数量。 - 检测并识别行人和车辆的越界行为。 2. 我在本项目中负责如下任务： - 收集、清洗和标注视频数据集，为训练模型做准备工作。 - 使用YOLOv8算法进行目标检测，并使用ByteTrack算法进行多目标跟踪。 - 使用Python编程语言和相关深度学习框架（如PyTorch）实现目标检测和多目标跟踪的代码。 -

用slmp协议，上位机可以很还的控制PLC，因为i协议具有读写双重功能。 SLMP通信流程 在正式开始SLMP通信之前，需要做一些准备工作，具体通信流程如下： （1）电缆与外部设备的连接：进行用于SLMP通信的连接。 （2）参数设置：通过工程工具设置模块参数。 （3）写入至CPU模块：将已设置的参数写入至CPU模块。通过电源OFF→ON或复位，将参数设为有效。 （4）初始处理状态的确认：模块参数设置后，确认CPU模块的初始处理正常结束。 （5）SLMP通信：服务器将从外部设备接收SLMP报文，客户端将向外部设备发送SLMP报文。

1. 本项目主要分为以下功能模块： - 数据集准备：收集和标注包含不同车型的图像数据集，包括样本图像和对应的标签数据。 - 特征提取：使用深度学习模型（如卷积神经网络）对车型图像进行特征提取，获取代表车型特征的向量表示。 - 车型识别：利用训练好的分类模型，通过对车型图像的特征向量进行分类，实现车型识别功能。 对于使用者来说，该项目能实现以下功能： - 对输入的车型图像进行识别，快速准确地判断出车型。 2. 在本项目中我负责如下任务： - 收集、清洗和标注车型图像数据集，为训练模型做准备工作。 - 使用深度学习技术（如卷积神经网络）进行特征提取，将车型图像转换为特征向量表示。 - 使用Python编程语言和相关深度学习框架（如PyTorch）实现车型识别的代码。 - 进行模型的训练和调优，提高车型识别的准确率和泛化能力。 最终达到的成果是一个能够对输入的车型图像进行准确识别的系统，可以迅速给出车型类别的判断结果。 3. 在本项目中的难点主要包括： - 数据集多样性：车型种类繁多且外观差异大，如何收集全面且具有代表性的车型