内容索引:VB源码,数据库应用,笔记本,记事本　　VB记录本，和记事本还不一样哦，这个是纯粹意义上的记录本，可以适时记录你发现的好资料，好代码段等，还可以编辑、删除、复制到剪贴板等实用小功能。数据是DDT格式，帮助新手学习如何使用DDT数据库。

在线考试与学习交流网页平台是一个综合性的教育技术解决方案，旨在通过网络环境为用户提供学习视频、试卷、考试、试题和论坛等管理功能。该平台采用JAVA作为主要编程语言，结合了SpringBoot框架以实现后端服务的高效开发与管理，同时利用vue技术构建用户友好的前端界面。此外，平台还依赖于mysql数据库来存储和管理大量的教育数据和用户信息。 学习视频管理功能使得教育内容的分发和更新变得更加高效，教育者可以通过平台上传视频资源，而学生则可以随时随地访问这些资源，进行自主学习。试卷管理功能允许教育者创建和编辑试卷，并进行在线发布，学生则可以在线完成试卷并提交以供评分。考试管理功能涉及到考试的设置、时间安排、监考以及成绩管理等，为远程考试提供了便利。试题管理功能为创建题库提供了支持，教育者可以添加、修改和删除试题，而这些试题又可以被用于构建各种试卷和考试。论坛管理功能为用户间的交流提供了一个平台，促进知识分享和讨论。 平台配套的文档为开发者或维护者提供了详细的指导，使得即便没有深入了解相关技术的用户也能够轻松上手，进行系统的搭建和管理。文档内容可能包括系统架构设计、功能模块介绍、操作指南、维护策略等。 整个平台的设计体现了当前互联网教育技术的发展趋势，即提供一个集成化、便捷化、互动化的学习环境。通过这种在线平台，可以有效地提升学习效率，增强学习体验，并且便于教育者对学习过程进行监督和管理。

课程智能组卷系统是一款专为教育领域设计的综合性在线平台，旨在为管理员、学生和教师提供便捷的教学和学习体验。该系统包含多个模块，以满足不同用户的需求。 学生模块为学生提供了一个个性化的学习空间，学生可以查看课程资料、完成作业、参加在线考试，并接收教师的反馈。老师模块则为教师提供了一个高效的教学管理工具，教师可以创建和管理课程、发布作业和考试、查看学生成绩以及与学生进行互动。 试卷模块允许教师根据教学大纲和学生的学习进度，快速生成试卷，同时系统还提供了丰富的题库资源，方便教师挑选合适的试题。试题模块则为教师提供了一个试题管理平台，教师可以创建、编辑和分类试题，以满足不同课程和考试的需求。 录屏：https://www.bilibili.com/video/BV1BG411e7R5 教程：https://space.bilibili.com/417412814/channel/collectiondetail?sid=2242844

一键安装，无需修改源码 docker load一键使用

人大金仓Kingbase数据库安装教程是一份详细指导文档，为有志于掌握国产数据库安装与部署的读者提供了一条清晰的路径。从操作系统的准备工作开始，到数据库环境的完整部署，以及最后的环境配置和资料获取，整份文档可以被看作是国内数据库爱好者和专业DBA（数据库管理员）入门的基石。以下内容将详细解析这份安装教程所涉及的知识点。 文档强调了在进行Kingbase数据库安装之前，操作系统的准备工作是至关重要的。系统需要满足一定的规格要求，例如至少4GB的内存和20GB以上的自由存储空间。这主要是因为数据库软件本身对系统资源有较高的要求，尤其是在内存和存储空间上。此外，需要创建一系列特定的目录结构，包括存放安装包、License、优化工具、软件安装、数据存储、备份和归档日志等，以保证安装过程和后续的数据管理有条不紊。 接着，文档引导用户进行文件的上传和目录授权。在Linux环境下，文件和目录的权限管理是保证系统安全的重要措施。安装包和相关工具需要上传到特定的目录，而目录的权限设置则需根据具体需要给予适当的读写执行权限，以确保安装过程中系统的正常访问和操作。 在停止防火墙的部分，文档分别介绍了临时停止和永久禁止防火墙开机自启的命令，这对于后续数据库的安装和运行是必要的。因为数据库在运行时需要频繁的网络通讯，如果防火墙配置不当，可能会导致数据库服务无法正常通信，从而影响数据库的正常运行。 之后，文档涉及了数据库环境的部署。安装过程首先从挂载安装文件压缩包开始，接着是安装Kingbase企业服务器（KES），然后是创建数据库集簇。创建数据库集簇是一个重要步骤，它涉及到生成一组必要的参数和数据库文件，这对于数据库的初始化至关重要。安装完成后，需要确认KES是否已正常安装，并配置用户的环境变量，以便用户能方便地管理和使用数据库。 文档提醒读者获取相关资料，这可能包括官方的安装指南、FAQ、用户手册等，以便在安装过程中遇到问题时能够及时找到解决方案。 这份人大金仓Kingbase数据库安装教程，不仅是针对具体的数据库产品安装指南，更是对数据库安装和配置过程中需要注意的通用知识点的一次全面梳理。它为那些希望深入了解和学习国产数据库安装和配置的读者提供了一个宝贵的学习资源。

【指静脉识别技术】 指静脉识别技术是一种生物特征识别技术，它是基于人体内部的生物特征进行身份认证，相比指纹、面部识别等外部特征，具有更高的安全性与防伪性。这项技术利用了人体手指内部的静脉分布图案作为独特的生物特征，因为静脉结构不易被复制，且在体内，因此不易受到外界环境的影响。 【山东大学的贡献】 山东大学在生物识别领域，特别是指静脉数据库的建设上，做出了重要贡献。这个数据库包含了大量的指静脉图像数据，为科研人员提供了丰富的资源，以便进行算法研发、系统优化和性能评估。这些数据可能经过严格的采集流程，包括受试者的同意、专业的图像获取设备以及标准化的数据处理，确保了数据的质量和可靠性。 【数据库设计与管理】 数据库的设计和管理是信息科技中的核心部分。在这个指静脉数据库中，可能包括了多个表，如用户信息表、静脉图像表、采集时间戳等，以结构化的方式存储数据，便于查询和分析。同时，数据库还需要考虑数据的完整性、安全性和隐私保护，可能采用了加密技术来保护敏感的生物特征信息。 【生物特征识别研究】 在生物特征识别领域，算法是关键技术。针对指静脉数据库，研究人员可能会开发各种机器学习或深度学习模型，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等，用于特征提取和分类。这些模型的训练和验证都离不开大量的数据，山东大学的指静脉数据库为此提供了宝贵的实验平台。 【应用前景】 指静脉识别技术因其独特的优势，有着广阔的应用前景。在安全要求较高的领域，如金融、军事、医疗、数据中心访问等，可以替代传统的密码或钥匙，提高安全性。此外，随着物联网和智能家居的发展，指静脉识别也可能成为便捷的身份验证方式，提升用户体验。 【挑战与未来趋势】 尽管指静脉识别技术表现出色，但仍然面临一些挑战，如设备小型化、识别速度、误识率等。随着技术的进步，预计这些问题将逐步得到解决，指静脉识别将会更加普及和成熟。未来的趋势可能包括与其他生物特征识别技术的融合，以及在云计算和大数据环境下，如何高效、安全地管理和使用生物特征数据。 山东大学的指静脉数据库不仅推动了生物识别技术的研究，也为相关领域的创新和发展提供了坚实的基础。通过对这一数据库的研究，我们可以期待更智能、更安全的身份认证解决方案出现在我们的生活中。

毕业设计基于Java的房屋租赁系统源码+运行说明+数据库.高分通过项目，已获导师指导。 本项目是一套基于Java的房屋租赁系统，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的Java学习者。也可作为课程设计、期末大作业 包含：源码+运行说明+数据库等，该项目可以直接作为毕设使用。 项目都经过严格调试，确保可以运行！ 本系统使用Java语言和MySQL数据库，采用B/S模式结构，开发工具采用Navicat和IDEA。选择目前主流的框架SpringBoot进行开发，前端页面呈现技术选择VUE技术实现了房屋租赁系统功能。通过房屋租赁系统，可以建立在线租房平台，使租户可以方便地浏览房源信息、预约看房、在线签订合同，提升租房体验。开发房屋租赁系统有助于提升房屋租赁市场的规范化和透明度，提高租户和房东的体验和权益保障，推动房屋租赁行业向智能化、数字化方向发展，为城市居民提供更好的居住环境和服务。 本系统中管理员功能包括用户管理，房屋信息管理，预约看房管理，在线签约管理，系统管理 用户主要功能模块有登录注册、房屋信息浏览、房屋资讯浏览、交流论坛、个人中心五大功能模块

人脸采集与识别系统是计算机视觉领域的一个重要应用，它基于深度学习和图像处理技术来捕捉、分析和识别个体的人脸特征。在这个系统中，Python语言作为主要开发工具，结合PyQt5库创建用户界面，提供了易用且高效的交互体验。同时，系统利用face_recognition库进行人脸识别，该库是基于dlib的高效人脸识别算法实现。 让我们深入了解一下Python。Python是一种高级编程语言，以其简洁的语法和丰富的库资源受到广大开发者的喜爱。在本项目中，Python作为核心开发语言，负责处理数据和控制系统的运行流程。 PyQt5是一个用于创建图形用户界面（GUI）的Python模块，它是Qt库的Python绑定。通过PyQt5，开发者可以构建美观、功能丰富的界面，使用户能够直观地与系统进行交互。例如，设置摄像头捕获人脸，显示识别结果，以及进行其他操作。 数据库方面，项目支持两种常见的关系型数据库——SQLite和MySQL。SQLite是一个轻量级的嵌入式数据库，无需单独的服务器进程，适合于小型应用程序。而MySQL则是一种广泛使用的开源数据库，适用于大型、高性能的应用，可提供更好的并发性和数据管理能力。在这套系统中，数据库可能用于存储人脸模板、用户信息等，以便后续的识别和管理。 face_recognition库是基于dlib的预训练模型，能进行人脸识别和面部特征定位。它能够处理JPEG或PNG图像，甚至实时视频流，找出图片中的人脸，并计算出每个人脸相对于图片的坐标。此外，该库还可以进行人脸识别，将新的人脸与已知的人脸模板进行比对，从而判断是否为同一人。 在实际应用中，这个系统可能包括以下几个关键步骤： 1. **人脸检测**：使用face_recognition库检测图像或视频流中的所有人脸。 2. **特征提取**：对检测到的人脸提取特征向量，这些特征向量是人脸识别的基础。 3. **人脸识别**：通过计算特征向量之间的距离，确定两个人脸是否匹配。 4. **数据库交互**：将新的人脸信息存储到数据库，或者查询数据库以进行身份验证。 5. **用户界面**：PyQt5界面展示捕获的图像，识别结果以及相应的操作选项。 这个项目结合了Python的编程灵活性、PyQt5的GUI设计能力、SQLite和MySQL的数据库管理，以及face_recognition库的先进人脸识别技术，构建了一个全面的人脸采集与识别系统。对于学习和实践计算机视觉、数据库管理和Python GUI编程的开发者来说，这是一个很好的实战案例。

本项目为本人毕设项目，仅供参考学习。本项目所使用的Python环境为3.10，数据库为Neo4j数据库，需自己提前下载配置好Neo4j数据库，本项目使用的Neo4j版本为neo4j-community-5.16.0。配置好后先下载好相关py包，再运行build_medicalgrahp.py将data数据预处理并入库Neo4j，生成知识图谱，接着运行start.py，运行整个项目。

openPlant 数据库驱动jar包