文件说明：基于Python开发的小游戏——《开心消消乐》（源代码+代码注释） 适用范围：适用于计算机专业学生的学习和参考，也可用于期末大作业 使用说明：在拥有Python运行环境的前提下，下载并解压缩本文件后，即可运行 基于Python开发的小游戏《开心消消乐》是一套利用Pygame库编写的源代码及详细注释，旨在提供一个有趣的学习工具，帮助计算机专业学生掌握Python编程以及Pygame库的实际应用。该游戏属于消消乐类型，通过玩家交换相邻元素的位置，形成一行或一列相同的元素来消除得分，同时上方的元素会下落，新的元素会从上方补充进来。随着得分的增加，游戏难度逐渐提升，增加了游戏的挑战性和趣味性。 该游戏源代码文件包含了多个.py文件，涵盖了游戏的主逻辑、界面显示、交互处理等多个方面。通过阅读和运行这些源代码，学生能够了解到如何使用Python编程语言进行简单的游戏开发，并且掌握Pygame库的基本使用方法，包括图形界面的绘制、事件监听、碰撞检测、分数统计等游戏开发中必须的技能。 此外，游戏的代码注释详细，对于每个重要函数和关键代码行都有详细说明，这不仅有助于学生理解代码的编写逻辑，也能够帮助学生学习如何在编程中保持代码的良好可读性和可维护性。这种详细注释的做法是编程学习中非常推荐的，可以让学生在学习过程中避免只关注代码的实现细节，而忽略了整体设计思路和逻辑结构的把握。 针对不同编程技能水平的学生，该游戏代码可以作为学习的起点。对于初学者，可以通过阅读注释和简单的代码段来学习Python编程基础；对于有一定基础的学生，则可以通过修改和增加新功能来提升自己的编程能力和创造力；对于需要完成期末大作业的学生，该游戏提供了一个完整的作品框架，可以根据自己的需求进行相应的扩展和创新。 《开心消消乐》游戏的开发项目是一个结合了教育和娱乐的优秀案例，不仅适用于个人学习，也适合作为计算机相关课程的实践项目，通过实际操作加深学生对理论知识的理解和应用。

本项目是基于SpringBoot框架与Android平台开发的跳蚤市场管理系统，旨在构建一个便捷的二手商品交易平台。系统采用前后端分离架构，后端使用SpringBoot实现业务逻辑处理与数据管理，前端通过Android客户端提供交互界面15。核心功能包括用户注册登录、商品发布与检索（支持模糊搜索、价格/时间排序及协同过滤推荐）、订单全流程管理（创建、支付、物流跟踪等），以及管理员的商品审核、数据统计和分类管理功能136。数据库采用MySQL存储用户信息、商品数据及交易记录，结合Redis实现缓存优化27。项目还集成短信验证、图片上传、消息推送等实用模块，提升用户体验46。开发此项目旨在解决传统线下跳蚤市场时空限制、信息不对称等问题，促进校园资源循环利用，同时为Java与移动开发提供实践案例37。毕设项目源码常年开发定制更新，希望对需要的同学有帮助。

该资源内项目源码是个人的课程设计、毕业设计，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 该资源内项目源码是个人的课程设计，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。

本资源是一个基于JavaWeb技术开发的员工管理系统，使用JSP、Servlet和MySQL数据库，旨在为在校大学生的Java课程设计和毕业设计提供学习参考。该系统界面友好，操作简单，便于用户理解和上手。项目代码结构清晰，适合Java学习者进行学习和实践，通过此项目，您可以深入掌握JSP和Servlet的应用、数据库操作以及系统设计的基本思路。这是Java技术爱好者和需要完成相关课程设计或毕业设计的学生不可或缺的宝贵资源，帮助您提升Java开发技能，获取实战经验。 在当今快速发展的信息时代，计算机与互联网技术已经渗透到各行各业，而Java作为一门广泛使用的编程语言，其在Web开发领域的应用尤为突出。本文所介绍的员工管理系统是JavaWeb开发领域的一个具体应用案例，它通过结合JSP页面技术、Servlet处理逻辑以及MySQL数据库，为Java学习者提供了一个实践操作平台。 该系统的主要目的是为在校大学生设计，用于完成Java课程设计、毕业设计以及期末大作业等学术任务，同时也为Java技术爱好者提供了一个深入学习的机会。通过实际操作这样的项目，学习者不仅能够掌握JSP和Servlet的使用，还能对数据库操作和系统设计的基本思路有更深入的理解和实践。 员工管理系统以人力资源管理为背景，设计了包括用户登录、员工信息管理、部门信息管理、考勤记录管理等一系列功能模块。系统界面设计简洁明了，操作流程人性化，确保了用户能够快速上手并高效地进行日常管理任务。 在技术实现层面，系统以JSP作为前端展示层，负责用户界面的呈现与响应；Servlet作为中间层，处理用户请求，执行业务逻辑，并与数据库进行交互；MySQL数据库作为数据存储层，存储所有员工、部门、考勤等数据信息。这种分层的架构设计不仅提高了系统的可维护性，也使得系统具有较好的扩展性和安全性。 系统中的每个模块都经过精心设计，以确保数据处理的准确性和高效性。例如，在员工信息管理模块中，管理员可以添加、编辑、删除和查询员工信息，通过这些操作管理员可以轻松地维护员工的基本信息。而考勤记录管理模块则可以记录员工的出勤情况，包括迟到、早退、请假等信息，为人力资源部门提供了重要的考勤数据支持。 此外，系统还具备一定的数据安全机制，如用户登录验证、操作权限控制等，从而保障了数据的安全性和完整性。整体来看，这个系统是一个功能完备、操作简便、安全可靠的员工管理解决方案。 对于Java技术的学习者而言，通过学习和实践这个项目，可以加深对JavaWeb开发技术的理解，提高编程能力，积累实际开发经验。同时，该项目也非常适合用来作为大学生完成课程设计或毕业设计时的参考，它不仅可以帮助学生掌握基本的Web开发知识，还能够培养其解决实际问题的能力。 视频演示文件为学习者提供了直观的使用指南，源代码文件则是该项目的核心，可以让学习者深入研究系统的代码结构和实现细节，而必读.txt文件则为学习者提供了项目使用的注意点和相关说明，这些资源对于学习者来说都是不可或缺的宝贵资料。 这个员工管理系统是一个结合了理论与实践的JavaWeb项目，无论对于在校学生还是Java技术爱好者来说，都是一个非常实用的学习资源。通过这个项目的开发与学习，学习者可以真正地将所学知识应用到实践中，为未来的职业生涯打下坚实的基础。

本项目是一个基于Web的旅游推荐系统，采用Spring Boot框架进行开发。系统的主要功能包括用户管理、景点推荐、行程规划和个人信息管理。用户可以通过注册和登录功能创建个人账户，系统根据用户的偏好和历史浏览记录，利用协同过滤算法和机器学习技术，智能推荐适合的旅游景点，并提供详细的景点信息和用户评价。行程规划功能允许用户自定义旅行路线，系统会根据推荐结果和用户需求生成个性化的行程安排。此外，用户可以在个人信息管理模块中更新个人信息和查看历史订单。 该项目旨在利用现代信息技术提升旅游推荐的准确性和用户满意度，通过智能化推荐和个性化服务，帮助用户更好地规划旅行，提升旅行体验。系统设计注重用户体验和数据的准确性，采用模块化设计，便于后期维护和功能扩展。 项目为完整毕设源码，先看项目演示，希望对需要的同学有帮助。

在Java EE领域，购物车功能的设计与实现是一项重要的教学内容，通常作为课程设计或期末大作业的一部分。本次大作业的主题是设计一个具有购物车功能的简易系统，并且实现前后端分离，这不仅考察学生对于Java EE技术栈的理解和应用能力，也强调了前端与后端解耦的现代Web开发理念。 Java EE（Java Platform, Enterprise Edition）是一个用于开发企业级应用的平台，它提供了一整套的API和服务。在这个平台上，开发者可以利用EJB（Enterprise JavaBeans）进行业务逻辑处理，使用Servlet和JSP（JavaServer Pages）处理Web请求和动态内容的生成，以及利用Java Persistence API（JPA）进行数据持久化等。这些技术构成了企业级应用开发的核心。 对于购物车系统的设计，通常需要考虑以下几个方面： 1. 商品管理：包括商品信息的展示，如商品名称、价格、库存、图片等。 2. 购物车功能：用户可以将商品添加到购物车中，并且可以对购物车中的商品数量进行修改。 3. 订单处理：用户在购物车中确认所选商品后，可以生成订单。 4. 用户管理：系统需要支持用户注册、登录、查看个人信息和订单历史。 5. 前后端分离：前端主要负责用户界面的展示和用户交互，后端则处理业务逻辑、数据存储等。 6. 数据库设计：合理的数据库设计对于系统的性能和扩展性至关重要，需要考虑到商品表、用户表、订单表、购物车表等的创建和关联。 在实现购物车功能时，常用的Java EE技术包括但不限于： - Servlet：用于处理HTTP请求和响应，可以作为控制器接收前端请求，并分发给相应的业务组件。 - JSP：用于生成HTML页面，通常与Servlet配合使用，将业务数据动态地展示在用户界面上。 - JPA/Hibernate：作为持久层框架，用于操作数据库，可以简化数据库交互代码。 - EJB：用于封装业务逻辑，可实现事务控制、安全性控制等功能。 此外，为了实现前后端分离，前端可能会使用如React、Vue或Angular等现代JavaScript框架来构建用户界面，而后端则负责提供API接口供前端调用。这样的架构设计有利于前端开发的独立性和后端服务的高可用性。 【压缩包子文件的文件名称列表】中的“goods”可能代表与商品信息相关的文件，例如商品的数据库模型、商品信息的处理逻辑、商品列表的展示页面等。 Java EE设计大作业购物车功能实现不仅考验学生的Java编程能力，还要求学生能够熟练运用Java EE相关技术，设计出合理的系统架构，并且具备前后端分离开发的实践能力。通过这样一个完整的项目实践，学生可以更好地理解和掌握企业级应用开发的关键技术和方法。

一、非参数估计法之Parzen窗估计与K最近邻估计 本实验的目的是学习Parzen窗估计和k最近邻估计方法。在之前的模式识别研究中，我们假设概率密度函数的参数形式已知，即判别函数J(.)的参数是已知的。本节使用非参数化的方法来处理任意形式的概率分布而不必事先考虑概率密度的参数形式。在模式识别中有躲在令人感兴趣的非参数化方法，Parzen窗估计和k最近邻估计就是两种经典的估计法。 二、支持向量机编程 1 题目描述 1.1线性分类 sp=[3,7; 6,6; 4,6;5,6.5] % positive sample points sn=[1,2; 3,5;7,3;3,4;6,2.7] % negative sample points 加入两个不可分点进行软间隔分类 模式识别是一种重要的数据分析技术，广泛应用于人工智能和机器学习领域，旨在通过分析数据的特性来识别和分类模式。本文主要探讨了两种非参数估计法——Parzen窗估计和K最近邻估计，这两种方法在处理任意概率分布时无需预先知道概率密度函数的具体形式。 1. Parzen窗估计 Parzen窗估计是利用窗口函数对概率密度函数进行估计的一种方法。在本实验中，窗函数选择了球形高斯函数，其特点是具有平滑性和局部适应性。对于给定的测试样本点，通过调整窗口大小（例如h=1和h=0.1），我们可以估计样本属于某一类别的概率。实验要求编写程序，对不同维度的数据进行分类，并绘制不同窗口大小下的概率密度估计结果，以便观察和理解窗口大小对分类结果的影响。 2. K最近邻估计（K-NN） K最近邻方法是一种基于实例的学习策略，它通过找到训练集中与新样本点最近的K个邻居来确定其类别。这里的“最近”通常是指欧几里得距离或其他相似度度量。K-NN概率密度估计分为一维、二维和三维情况。在每个维度上，需要绘制不同K值（如k=1, 3, 5）时的概率密度估计图，以展示K值变化如何影响估计的精度和稳定性。实验要求编写相应的程序，对给定的样本点进行概率密度估计。 这两种方法虽然本质不同，但都用于估计未知概率密度函数。Parzen窗估计通过固定窗口体积计算样本点数量，而K-NN则是固定样本点数（K值）来寻找合适的区域体积。随着样本数量n的增加，两者的估计结果会逐渐接近真实概率密度。 在实际应用中，要确保Parzen窗估计的估计序列pn(x)收敛到真实的概率密度函数p(x)，需要满足一些条件，包括窗函数φ的性质、样本点的独立同分布以及窗的大小随样本数n的变化。同样，K-NN方法在选择合适的K值时也会影响分类和密度估计的准确性。 总结起来，Parzen窗估计和K最近邻估计是模式识别中两种重要的非参数方法，它们提供了对复杂数据分布的灵活处理手段。通过编程实现这些方法并进行实验，可以帮助我们深入理解它们的工作原理，以及在实际问题中如何选择合适的参数来优化性能。

Android studio是一个集成开发环境（IDE），主要面向Android应用的开发。它提供了一系列工具，使得开发者能够高效地设计、编译、调试和发布Android应用程序。在这个背景下，Android studio 健康管理系统期末大作业App源码，可能是一个综合性项目，旨在应用所学的Android开发知识，完成一个健康管理系统。 从标题中我们可知，此项目的目标是开发一个健康管理类的App，这可能包含了与健康相关的一系列功能，如健康数据记录、活动监测、饮食建议等。这类应用通常面向希望更好地管理自己健康状况的用户，尤其对于K12学生来说，一个健康管理系统的App能够帮助他们建立良好的生活习惯，提高健康意识。 一个典型的Android应用项目可能包括多个组件，例如： 1. 用户界面（UI）：使用XML布局文件来定义，可能包括登录界面、主界面、设置界面、数据展示界面等。 2. 活动（Activity）：App中的主要页面，每个Activity对应一个屏幕，它们负责与用户进行交互。 3. 服务（Service）：在后台运行的组件，用于处理耗时操作，如同步数据。 4. 广播接收器（Broadcast Receiver）：用于接收来自系统的广播消息，如电池电量低、网络连接变化等。 5. 内容提供者（Content Provider）：提供数据接口，用于让不同应用之间共享数据。 6. 模型（Model）：代表应用程序中的数据和业务逻辑，它们在Activity和Service之间共享和操作数据。 对于这样的App，开发者需要掌握Android基础编程技能，如使用Android SDK提供的类和接口，了解应用的生命周期，以及对Android用户界面设计原则的深入理解。此外，对于健康管理系统来说，还需要对相关领域有所了解，例如数据如何安全地存储和传输，以及如何合规地处理用户健康信息。 此外，源码部分可能涉及到数据的管理，比如使用SQLite数据库来存储用户的健康数据。同时，为了能够提供实时的反馈与建议，可能会包含对各种传感器的访问，比如加速度计、心率传感器等。这要求开发者需要对Android提供的传感器框架有所涉猎。 在实际的开发过程中，还可能会涉及到一些设计模式，例如MVC（模型-视图-控制器），以保证应用代码的清晰和易于管理。同时，为了确保应用性能，开发者也需要关注内存管理、线程管理和异步处理等高级话题。 该健康管理系统的App源码项目，可以被看作是Android开发实践的集大成之作。通过这样的项目，学生不仅能够加深对Android开发环境的理解，还能够学习到如何将技术应用到实际问题的解决中，尤其是对健康数据管理和用户交互设计的实践。

【资源说明】 YOLOv8部署瑞芯微RK3588板端c++源码(含使用说明).zipYOLOv8部署瑞芯微RK3588板端c++源码(含使用说明).zip ## 编译和运行 1）编译 ``` cd examples/rknn_yolov8_demo_open bash build-linux_RK3588.sh ``` 2）运行 ``` cd install/rknn_yolov8_demo_Linux ./rknn_yolov8_demo ``` 注意：修改模型、测试图像、保存图像的路径，修改文件为src下的main.cc ``` 测试效果 冒号“:”前的数子是coco的80类对应的类别，后面的浮点数是目标得分。（类别:得分）  （注：图片来源coco128） 说明：推理测试预处理没有考虑等比率缩放，激活函数 SiLU 用 Relu 进行了替换。由于使用的是coco128的128张图片数据进行训练的，且迭代的次数不多，效果并不是很好，仅供测试流程用。换其他图片测试检测不到属于正常现象，最好选择coco128中的图像进行测试。 把板端模型推理和后处理时耗也附上，供参考，使用的芯片rk3588。 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载，沟通交流，互相学习，共同进步！

基于RK3588上部署yolov5s模型源码（实时摄像头检测）高分项目，含有代码注释，新手也可看懂，个人手打98分项目，导师非常认可的高分项目，毕业设计、期末大作业和课程设计高分必看，下载下来，简单部署，就可以使用。该项目可以直接作为毕设、期末大作业使用，代码都在里面，系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷，具有很高的实际应用价值，项目都经过严格调试，确保可以运行！ 基于RK3588上部署yolov5s模型源码（实时摄像头检测）高分项目基于RK3588上部署yolov5s模型源码（实时摄像头检测）高分项目基于RK3588上部署yolov5s模型源码（实时摄像头检测）高分项目基于RK3588上部署yolov5s模型源码（实时摄像头检测）高分项目基于RK3588上部署yolov5s模型源码（实时摄像头检测）高分项目基于RK3588上部署yolov5s模型源码（实时摄像头检测）高分项目基于RK3588上部署yolov5s模型源码（实时摄像头检测）高分项目基于RK3588上部署yolov5s模型源码（实时摄像头检测）高分项目基于RK3588上部署yolov5s模型源码（实时摄