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基于SSM实现的酒店后台管理系统(源码+数据库).zip
酒店后台管理系统简介这是一个基于SSM框架开发的精简酒店后台管理系统，旨在提供高效的住客、房间和会员信息管理功能，同时支持数据的导出下载。系统采用layui-Qadmin模板设计，整体风格简约大气，操作方便快捷，欢迎各位专业人士下载使用或进行二次开发，期待各方提出宝贵意见。安装教程安装步骤如下：1.导入至您的IDE工具中。2.配置Tomcat服务器和MySQL数据库。3.部署并运行应用程序，确保应用程序上下文路径配置为根路径"/".使用说明系统使用方法：4.打开系统后，进入登录页面进行身份验证。5.在左侧菜单中选择相应功能，如添加住客、查看房间列表等操作。部分页面截图6.登录页7.首页8.添加住客9.房间列表显示以上是对该酒店后台管理系统的简要介绍和使用说明。系统设计简洁明了，适合酒店管理人员快速有效地管理相关信息。如有任何建议或意见，请随时联系我们。
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GDAL2.2.3 for Android
GDAL2.2.3 for Android使用环境： compileSdkVersion 28 buildToolsVersion '28.0.3' defaultConfig { minSdkVersion 23 targetSdkVersion 28 versionCode 3 versionName '3.0' testInstrumentationRunner"android.support.test.runner.AndroidJUnitRunner" multiDexEnabled true }
arcgis for android 10.2.7
arcgis for android 10.2.7完整的离线引用的库
各学院调整专业考核方案.zip
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Mask-RCNN-master.zip，Mask-RCNN安装文件
安装可以查看，含一些报错解决方案，https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/140853795Mask R-CNN（Mask Region-Based Convolutional Neural Network）是一种用于实例分割（Instance Segmentation）的深度学习模型。它是在 Faster R-CNN 的基础上扩展而来，可以同时进行对象检测（Object Detection）、目标实例分割以及对象的语义分割。让我用更简单的术语解释一下 Mask R-CNN 的工作原理：1. **对象检测（Object Detection）**：Mask R-CNN 可以识别图像中的不同物体，并确定它们的位置。这类似于在图像中画边界框来标记物体的位置，即确定物体在图像中的位置和大小。2. **实例分割（Instance Segmentation）**：与对象检测不同，实例分割不仅可以检测物体的位置，还可以为每个检测到的物体生成一个像素级的掩模（mask），将其与图像中其他物体进行区分，从而精确地确定物体边界。3. *
步控中文编程软件+视频教学案例+国产PLC控制器+中文编程PLC+中文PLC+步控PLC+中文控制器
中文表格式编程软件，无需使用复杂的编程语言，低代码编程，快速入门，功能模块化。零基础：软件是全中文表格式界面，不需要懂英文代码，完全可以做到零基础使用，像工厂里的电工、装配工都可以直接上手。降成本：软件可以给标准的控制器编写程序，还可以给批量生产的设备定制开发板，大大降低设备成本。无门槛：软件使用底层程序做好的功能模块，直接调用即可，程序单一性，调试修改方便。
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NAT类型测试工具（NatTypeTester）
NatTypeTester用于帮助用户检测和理解他们的网络连接类型。该项目基于Python语言编写，简单易用，并提供了一种直观的方式来识别你的网络是NAT类型还是直接连接，这对于进行网络诊断、游戏优化或P2P应用开发等场景尤其有价值。NAT类型一般分成下列4种： 1. Full Cone NAT （彻底圆锥型） 2. Restricted Cone NAT （详细地址限定圆锥型） 3. Port Restricted Cone NAT （端口号限定圆锥型） 4. Symmetric NAT (对称性型)
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Nvidia设备APX驱动以及nvflash
tegra芯片的APX驱动，以及nvflash，主要针对英伟达平台的芯片，包括jetson系列的出现APX问题时使用。注意要拿到自己芯片的PT（分区）文件，和flash.cfg文件。
MATLAB车牌识别实现车牌定位仿真系统（可运行）
车牌定位分为以下步骤：图像预处理：读取图像并对其进行预处理，例如灰度化、降噪和增强等。车牌区域定位：使用图像处理技术，例如边缘检测、连通区域检测和形态学操作等，找到车牌的大致位置。车牌区域精确定位：通过进一步的图像处理技术，例如投影、边缘检测和形态学操作等，对车牌区域进行精确定位。字符分割：将车牌区域中的字符进行分割，形成单独的字符图像。字符识别：使用字符识别算法，例如模板匹配、神经网络或支持向量机等，对分割的字符进行识别。本设计非常适合新手学习使用，进阶研究等二次开发。欢迎大家多多下载交流学习研究。
MATLAB车牌识别完整程序系统（可运行系统）
车牌识别的步骤一般包括以下几个方面：图像预处理：对输入图像进行预处理，包括图像增强、降噪、灰度化等操作。车牌定位：通过图像处理算法，将图像中的车牌区域进行定位和提取。字符分割：将定位到的车牌区域进行字符分割，将车牌上的每个字符单独提取出来。字符识别：对提取到的字符进行识别，可以使用传统的模式识别方法，如模板匹配、字符特征提取等，或者使用深度学习方法进行训练和识别。结果输出：将识别结果进行整合和输出，可以将识别到的字符按照顺序组合成车牌号码。需要注意的是，车牌识别的步骤可能会根据具体的算法和实现方式有所差异，上述步骤仅为一种常见的实现流程。
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