（1）注册登录：当用户想要对系统中所实现的功能进行查询管理的时候，就必须进行登录到系统当中，如果没有账号的话，可以在登录窗口中进行注册，然后再通过账号密码登录。 （2）用户：普通用户在前台可以轻松管理自己的账号。他们可以修改个人资料，确保信息的准确性；同时，为了账户安全，用户还可以随时更改密码。 （3）个人中心操作：在个人中心，用户可以查看和管理自己的收藏内容，无论是汽车信息还是充电站信息，都可以方便地收藏和查看。 （4）首页：用户在前台首页可以浏览到最新的汽车信息和充电站信息，快速了解市场动态。 （5）提醒通知：用户可以及时查看提醒通知，包括新的汽车信息发布、充电站更新、系统公告等，确保不错过任何重要信息。 （6）汽车信息：用户可以通过品牌、车型、发布时间等关键字搜索并查看汽车信息详情，对感兴趣的汽车进行点赞、收藏，并发表评论与其他用户交流。 （7）充电站：用户可以搜索并查看各个充电站的详细信息，包括名称、位置、充电桩数量等，对满意的充电站进行点赞、收藏，并发表评论分享使用体验。 后台管理员端：公共管理、用户管理、权限管理、汽车车型、汽车信息、充电站、销售信息、区域销售、购买信息

Axure RP Pro 6汉化绿色版 ———————————————— 当前版本Axure RP Pro 6.0.0.2890正式版，可直接运行 AxureRP.exe，若需要文件关联等功能的话，先运行 !)AxureRPPorable.exe 完成初始化，然后执行主程序 AxureRP.exe 即可。 Axure RP Pro 6汉化补丁来自：http://bbs.hpx-party.org/viewthread.php?tid=401 使用Axure RP Pro 6之前必须安装Microsoft .NET Framework 4.0，并最好安装Microsoft Office Word、Excel和PowerPoint文件格式兼容包。 Microsoft .NET Framework 4.0下载地址：http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?FamilyID=0a391abd-25c1-4fc0-919f-b21f31ab88b7&displayLang=zh-cn Microsoft Office文件格式兼容包下载地址：http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?displaylang=zh-cn&FamilyID=941b3470-3ae9-4aee-8f43-c6bb74cd1466

【网络爬虫基础概念】 网络爬虫，也称为网页蜘蛛或网络机器人，是一种自动化程序，用于遍历互联网上的网页，抓取所需数据。这个过程通常包括请求网页（HTTP/HTTPS）、解析HTML、提取数据和存储数据。在Python中，网络爬虫的实现得益于丰富的库，如requests用于发送HTTP请求，BeautifulSoup或lxml用于解析HTML，以及pandas用于数据存储和处理。 【Python在爬虫中的应用】 Python是网络爬虫开发的热门语言，因为它语法简洁，拥有众多适用于爬虫开发的库。例如，`requests`库可以方便地发送HTTP请求，获取网页内容；`BeautifulSoup`库则能解析HTML和XML文档，帮助我们提取有用信息；`Scrapy`是一个完整的爬虫框架，提供更高级的功能，如并发处理、中间件、项目结构管理等。 【爬虫实战与项目分析】 嵩天老师的课件聚焦于Python爬虫实战，这意味着课程将涵盖从简单网页抓取到复杂网站的数据提取。项目分析部分可能涉及如何识别和处理反爬虫策略，如验证码、IP限制和User-Agent检查。此外，可能还会讲解如何使用代理IP、动态库如Selenium进行浏览器模拟，以及如何处理JavaScript渲染的网页。 【爬虫入门指南】 对于初学者，理解HTTP协议的基础知识至关重要，包括GET和POST请求的区别，以及HTTP头的作用。学会使用开发者工具查看网络请求，能帮助理解爬虫如何与服务器交互。此外，了解HTML和CSS选择器也是爬虫必备技能，它们帮助定位网页上的目标数据。 【Python爬虫实战】 实战环节可能包括编写简单的爬虫脚本，如爬取新闻网站的最新文章、电影评分网站的用户评价，或者电商平台的商品价格。这些项目将锻炼你处理数据的能力，包括数据清洗、去重和分析。同时，会涉及到错误处理和异常捕获，确保爬虫在遇到问题时能够稳定运行。 【道德和法律法规】 在进行网络爬虫实践时，一定要遵守相关法律法规，尊重网站的Robots协议，不进行过度抓取，避免对目标网站造成过大的访问压力。同时，保护个人隐私，不得非法获取和使用个人信息。 【学习资源】 嵩天老师的课件涵盖了网络爬虫的重要知识点，结合书籍和其他在线资源，如Stack Overflow、GitHub上的开源爬虫项目，可以加速学习进度，提高爬虫开发能力。 综上，通过学习嵩天老师的课件，你将系统掌握Python网络爬虫的基础和实战技巧，从入门到进阶，逐步成长为一名熟练的网络爬虫开发者。同时，理解并遵循相关法规和道德规范，使你的爬虫技术应用更加得当。

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FFmpeg是一个开源的音视频处理工具和库，它支持几乎所有的音视频格式的编解码、转码和处理。FFmpeg在音视频领域的应用非常广泛，从音视频的录制、转码、编辑、流媒体播放，到复杂音视频处理等都有涉猎。因此，掌握FFmpeg对于从事音视频处理相关工作的专业人士来说，是一项必备技能。 《FFmpeg从入门到精通》是刘歧和赵文杰两位作者编写的关于FFmpeg的教程书籍。该书详细介绍了FFmpeg的基本概念、架构、主要功能和使用方法。书中内容由浅入深，不仅适用于初学者，同时也为经验丰富的开发者提供了参考。该书籍通常涵盖了FFmpeg的安装、配置以及其主要组件的功能解析，包括如何使用FFmpeg进行基本的音视频编解码和流媒体处理。 《FFmpeg基础库编程开发》则更侧重于编程实践，作者通过实例演示如何使用FFmpeg库进行音视频处理的编程开发。这本书可能包含了如何集成FFmpeg到自己的软件项目中，如何编写代码来实现音视频数据的捕获、处理和输出等功能。它适合有一定编程基础，并且希望深入理解FFmpeg内部工作原理的开发者阅读。 《FFmpeg三大常用工具及应用选项详解》则是针对FFmpeg三个最常用工具：ffmpeg、ffplay、ffserver的详细介绍，可能包括了每个工具的安装、使用方法、常用命令和选项，以及各种参数的详细说明。这部分内容对于需要频繁使用命令行工具进行音视频处理的用户来说非常有价值，有助于他们更加高效地完成工作。 以上这些书籍和资料结合起来，可以为读者提供一个从基本操作到深入开发的完整学习路径。对于刚接触FFmpeg的初学者来说，先从《FFmpeg从入门到精通》开始，逐步了解FFmpeg的基本用法和概念。随着学习的深入，可以通过《FFmpeg基础库编程开发》学习如何在代码中实现音视频处理功能。对于希望更进一步掌握FFmpeg强大工具使用技巧的进阶用户，则可以参考《FFmpeg三大常用工具及应用选项详解》，深入挖掘每个工具的高级特性。 此外，书籍配套的PDF格式提供了便捷的阅读体验，用户可以在各种电子设备上随时随地学习FFmpeg的相关知识。书籍的电子版可能还包含了源代码示例和案例分析，这些都是学习过程中不可或缺的实践素材。通过阅读这些资料，用户不仅可以提高理论知识水平，更能够在实践中加深对FFmpeg应用的理解和掌握。 FFFFFmpeg作为一个功能强大的多媒体框架，其学习曲线相对陡峭。因此，对于学习者来说，坚持不懈地学习和实践是非常重要的。只有通过不断地练习和项目开发，才能真正掌握FFmpeg的精髓，灵活运用到实际工作中去。随着技术的不断演进，FFmpeg也在不断地更新和升级，因此学习FFmpeg也是一个持续的过程。 以上内容全面介绍了FFmpeg学习书籍文档资料的核心知识点，希望能够对正在学习或者计划学习FFmpeg的读者有所帮助。

随着Android Studio的不断发展，版本众多，选择一个适合自己需求的版本变得尤为重要。本文将为您推荐适合不同需求的Android Studio版本。 初学者推荐版本：对于刚开始接触Android开发的初学者，建议选择稳定性好、功能齐全的版本。考虑到Android Studio 4.2.1具有更好的稳定性和性能，同时提供了更多的功能和改进，支持新的Android SDK技术，因此这个版本是初学者的理想选择。 开发企业应用推荐版本：在实际企业开发中，推荐使用稳定版的Android Studio。例如，Android Studio Arctic Fox 2020.3.1是稳定版本，适合企业级开发。 https://blog.csdn.net/xzzteach/article/details/140913786 【Android Studio】2022.3.1.22-windows版本（不要太新拒绝过老）安装使用一条龙教程（JDK1.8.0_201、API28(9)、gradle-6.5-all）。

在当前的数字化时代，电商平台面临着海量数据的处理挑战，如何从这些数据中挖掘价值并提供个性化的用户体验成为了关键。基于Hadoop和Spark的个性化推荐系统是解决这一问题的有效方案。这个项目实战旨在深入理解大数据处理技术和推荐系统的核心原理，通过实际操作提升分析和构建推荐系统的能力。 **Hadoop** 是一个开源的分布式计算框架，它允许在廉价硬件上处理大规模数据。Hadoop主要由两个核心组件组成：Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce。HDFS提供了高容错性的分布式存储，而MapReduce则为大规模数据集的并行处理提供了编程模型。在这个项目中，Hadoop将用于存储和预处理电商大数据，例如用户行为日志、商品信息等。 **Spark** 是一种快速、通用且可扩展的大数据处理引擎，它在内存计算方面表现优秀，比Hadoop更高效。Spark提供了更丰富的数据处理API，包括DataFrame和Spark SQL，使得数据科学家和工程师可以更便捷地进行数据分析和机器学习任务。在推荐系统中，Spark可用于执行协同过滤、基于内容的推荐或深度学习模型训练，以实现用户和商品之间的精准匹配。 推荐系统主要分为两大类：**基于内容的推荐** 和 **协同过滤推荐**。前者依赖于用户的历史行为和商品的属性，通过比较新商品与用户过去喜欢的商品之间的相似性来进行推荐。后者则是通过分析大量用户的行为模式，找出具有相似兴趣的用户群体，然后将某一群体中一部分人喜欢的但另一部分人还未发现的商品推荐给他们。 在这个电商大数据项目中，我们需要使用Hadoop的MapReduce对原始数据进行预处理，如清洗、转换和聚合。接着，将预处理后的数据导入Spark，利用Spark的DataFrame和Spark SQL进行数据探索和特征工程，构建用户和商品的画像。然后，可以运用Spark MLlib库中的协同过滤算法，或者使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架在Spark上构建神经网络模型，训练推荐模型。根据模型预测结果生成个性化推荐列表，并实时更新以适应用户行为的变化。 为了适应B2B（企业对企业）和B2C（企业对消费者）的不同场景，推荐系统需要考虑不同的推荐策略。B2B推荐可能更多地关注商品的兼容性、业务合作等因素，而B2C则侧重于用户个人喜好和购买历史。因此，在项目实施过程中，需要针对这两种情况设计不同的评价指标和优化目标。 基于Hadoop和Spark的个性化推荐系统项目涵盖了大数据处理、分布式计算、机器学习以及推荐系统等多个领域的知识。通过实践，我们可以深入了解这些技术在实际电商应用中的作用，同时提升解决复杂问题的能力。

网络爬虫：通过Python实现新浪新闻的爬取，可爬取新闻页面上的标题、文本、图片、视频链接（保留排版） 推荐算法：权重衰减+标签推荐+区域推荐+热点推荐 权重衰减进行用户兴趣标签权重的衰减，避免内容推荐的过度重复 标签推荐进行用户标签与新闻标签的匹配，按照匹配比例进行新闻的推荐 区域推荐进行IP区域确定，匹配区域性文章进行推荐 热点推荐进行新闻热点的计算的依据是新闻阅读量、新闻评论量、新闻发布时间 涉及框架：Django、jieba、selenium、BeautifulSoup、vue.js

最近做项目需要打印快递单，在网上搜索了一下发现直接给出代码的比较少。  首先说一下js网页打印的几种方法： 1.window.print() 会弹出打印对话框 2.使用html 标签引入Webbrowser控件  这种方式是其只兼容IE10以下的浏览器，其他浏览器不可使用 3.document.execCommand(”print”) 类似window.print()   **4.采用JQuery插件 5.用浏览器打印第三方插件如lodpod等** 由于我这边不需要兼容ie10以下，而且个人不喜欢在react项目中引入jquery，同时嫌第三方插件太麻烦，最终选择window.print() 在本文中，我们将探讨如何使用JavaScript来实现快递单的打印功能。在开发过程中，有多种方法可以实现在网页上进行打印，但每种方法都有其优缺点和适用场景。我们将会详细讨论这些方法，并着重介绍在给定示例中选用的`window.print()`方法。 我们来看几种常见的JavaScript网页打印方法： 1. **window.print()**：这是最基础的打印方法，调用这个函数会立即弹出系统的打印对话框，允许用户选择打印机和打印设置。这种方法简单易用，适用于大多数现代浏览器。 2. **HTML `