基于Matlab的通信信号调制识别数据集生成与性能分析代码,自动生成数据集、打标签、绘制训练策略与样本数量对比曲线,支持多种信号参数自定义与瑞利衰落信道模拟。,通信信号调制识别所用数据集生成代码 Matlab自动生成数据集,打标签,绘制不同训练策略和不同训练样本数量的对比曲线图,可以绘制模型在测试集上的虚警率,精确率和平均误差。 可以绘制不同信噪比下测试集各个参数的直方图。 注释非常全 可自动生成任意图片数量的yolo数据集(包含标签坐标信息) 每张图的信号个数 每张图的信号种类 信号的频率 信号的时间长度 信号的信噪比 是否经过瑞利衰落信道 以上的参数都可以根据自己的需求在代码中自行更改。 现代码中已有AM FM 2PSK 2FSK DSB,5种信号。 每张图的信号个数,种类,信噪比,时间长度均是设定范围内随机 可以画出不同训练策略,不同训练样本数量的对比曲线图 可以计算验证集的精确率,虚警率,评论参数误差并且画出曲线图 可以画出各个参数在不同信噪比之下的直方图 ,核心关键词: 1. 通信信号调制识别 2. 数据集生成代码 3. Matlab自动生成 4. 打标签 5. 对比曲线图
2025-07-03 09:48:20 2.53MB 柔性数组
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"基于LQR算法的自动驾驶控制:动力学跟踪误差模型的C++纯代码实现与路径跟踪仿真",自动驾驶控制-基于动力学跟踪误差模型LQR算法C++纯代码实现,百度apollo横向控制所用模型。 代码注释完整,可以自己看明白,也可以付费提供代码和算法原理讲解服务。 通过C++程序实现的路径跟踪仿真,可视化绘图需要安装matplotlibcpp库,已经提前安装好包含在头文件,同时需要安装Eigen库,文件内也含有安装教程。 可以自定义路径进行跟踪,只需有路径的X Y坐标即可,替下图中框框标出来的地方路径就可以了。 图片是双移线和一些自定义的路线仿真效果。 ,自动驾驶控制; LQR算法; C++纯代码实现; 动力学跟踪误差模型; 横向控制; 路径跟踪仿真; matplotlibcpp库; Eigen库; 自定义路径跟踪; 图片仿真效果,C++实现LQR算法的自动驾驶路径跟踪控制代码
2025-05-23 18:31:47 1.11MB
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在编程领域,尤其是使用Delphi这种强大的Windows应用程序开发工具时,图标资源扮演着至关重要的角色。图标不仅是程序的视觉标识,还能帮助用户快速理解和操作软件功能。本资源包专门针对Delphi开发者,提供了丰富的图标资源,使他们能够在项目中轻松找到并应用各种图标。 我们来了解一下Delphi。Delphi是一款基于Object Pascal语言的集成开发环境(IDE),由Embarcadero Technologies公司开发。它以其高效、快速的编译器和VCL(Visual Component Library)框架而闻名,允许开发者构建原生的Windows应用程序。在Delphi中,图标是通过ImageList组件、Bitmap或PNG图像文件等形式引入的,用于按钮、菜单项、对话框以及其他UI元素。 本资源包包含的"图标光标"文件,可能是一个包含多种格式图标(如ICO、PNG、BMP等)的集合,也可能是包含了不同主题、风格和大小的图标库。开发者可以通过安装这个资源包,直接在Delphi环境中搜索需要的图标,比如搜索关键词“球”,就能找到与球相关的各种图标设计,包括篮球、足球、乒乓球等,极大地丰富了应用的视觉效果。 在实际应用中,图标资源的使用需要注意以下几点: 1. **分辨率和尺寸**:确保图标适用于不同的屏幕分辨率和设备尺寸,通常需要提供多种尺寸的图标以适应不同的显示需求。 2. **颜色深度**:考虑到不同系统和用户的偏好,应提供不同颜色深度的图标,如256色、真彩色等。 3. **兼容性**:确保图标在不同的操作系统版本上都能正常显示,包括Windows XP、Windows 7、Windows 10等。 4. **主题一致性**:在同一个应用中,图标应保持一致的设计风格和主题,以提供统一的用户体验。 5. **可用性**:图标应清晰易懂,即使在小尺寸下也能一眼识别其含义,遵循通用的设计原则和符号标准。 6. **版权问题**:使用第三方图标资源时,要确保已经获得了适当的授权,避免侵犯版权。 通过使用这样的图标资源包,Delphi开发者可以大大提高工作效率,为他们的应用程序增添美观且直观的界面元素,同时避免了自行设计图标的繁琐工作。这使得开发者能够将更多精力集中在程序的功能实现和性能优化上,从而提升整个项目的质量和用户体验。拥有一个丰富的图标资源库对于Delphi开发来说是一大助力,也是提高软件专业性和吸引力的关键因素之一。
2025-05-23 09:28:47 17.49MB Delphi、图标资源
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在Java编程语言中,读取图片信息通常涉及到处理图像元数据,这可能包括图片的宽度、高度、格式、创建日期、作者等。为了实现这一功能,开发者需要引入特定的库或JAR包。标题提到的"java读取图片信息所用jar包",指的是Java中用于解析和操作图像的第三方库的JAR文件。Java标准库虽然提供了基础的图像处理能力,如`javax.imageio`包中的`ImageIO`类,但这些API往往不包含读取详细元数据的功能。 要全面地读取图片信息,开发者通常会引入如Apache Commons Imaging(以前称为Commons-IO)或JAI(Java Advanced Imaging)这样的库。Apache Commons Imaging提供了一套强大的工具,可以读取多种图片格式的元数据,包括JPEG、TIFF、PNG等。这个库的JAR包包含了对图像文件进行深入解析所需的各种类和方法。 例如,使用Apache Commons Imaging,你可以通过以下步骤读取图片信息: 1. 引入Apache Commons Imaging的JAR包到项目类路径中。 2. 使用`ImageInfo`类来获取图像的基本信息: ```java File imageFile = new File("path_to_your_image.jpg"); ImageInfo imageInfo = ImageInfo.read(imageFile); ``` 3. 访问`ImageInfo`对象的属性以获取元数据: ```java int width = imageInfo.getWidth(); int height = imageInfo.getHeight(); String formatName = imageInfo.getFormatName(); Date creationDate = imageInfo.getCreationDate(); ``` 4. 对于更复杂的元数据,如EXIF或IPTC信息,可以使用`ExifRewriter`和`IptcParser`类进一步解析。 JAI是另一个强大的图像处理库,它提供了高级的图像操作功能,包括元数据读取。然而,JAI的使用相对复杂,且体积较大,对于只需要基本元数据操作的项目,Apache Commons Imaging可能更为合适。 值得注意的是,使用第三方库时需要考虑版权和许可问题,确保库的使用符合项目的需求和规定。此外,为了优化性能和内存使用,读取大图片或大量图片时应谨慎处理,避免一次性加载整个图像到内存。 总结来说,Java读取图片信息所用的JAR包主要指的是提供图像元数据读取功能的第三方库,如Apache Commons Imaging。通过引入这些库,开发者可以方便地获取到图片的各种信息,如尺寸、格式、创建日期等,从而扩展Java标准库的基础图像处理能力。在实际开发中,选择合适的库并正确使用,将有助于提高代码的效率和健壮性。
2025-05-16 19:14:12 417KB
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**WEKA入门教程详解及数据集介绍** **一、WEKA简介** WEKA,全称为Waikato Environment for Knowledge Analysis,是由新西兰怀卡托大学开发的一款强大的数据挖掘工具。它是一个开源软件,提供了多种机器学习算法和数据预处理功能,广泛应用于教育、研究和商业领域。WEKA支持GUI界面,使得非编程背景的用户也能方便地进行数据分析和模型构建。 **二、WEKA的主要功能** 1. **数据预处理**:包括数据清洗、数据转换、特征选择等功能,帮助用户处理缺失值、异常值,转换数据类型,并对特征进行筛选。 2. **分类与回归**:内置了多种经典的分类和回归算法,如决策树(C4.5, J48)、贝叶斯分类器(Naive Bayes)、SVM、神经网络等。 3. **聚类**:提供K-means、EM、DBSCAN等聚类算法,用于发现数据中的模式和结构。 4. **关联规则**:如Apriori和FP-Growth算法,用于发现项集之间的频繁模式。 5. **可视化**:能够将数据和分析结果以图表形式展示,帮助用户理解数据特性。 **三、数据集介绍** 1. **bank-data.csv**:这是一个银行营销活动的数据集,包含了客户的基本信息、交易历史、市场活动等,常用于预测客户是否会订阅某种金融产品。CSV格式是常见的文本数据格式,易于读取和处理。 2. **bank-data-final.arff**:ARFF是Weka专用的数据格式,扩展名为.arff,包含了数据属性和对应的值,更便于在WEKA中直接进行分析。此文件可能是bank-data.csv经过预处理或特征工程后的版本。 3. **bank-data训练集**:这部分数据用于模型的训练,通常包含完整的特征和已知的标签,用于学习算法参数并构建预测模型。 4. **bank-data预测集**:预测集是未知标签的数据,用于评估模型的泛化能力。模型在训练集上学习后,会在预测集上进行测试,计算预测准确率或其他评估指标。 **四、WEKA使用流程** 1. **数据导入**:首先在WEKA环境中导入bank-data.csv或bank-data.arff数据集。 2. **数据预处理**:根据数据特性进行缺失值处理、异常值检测、数据标准化或归一化等操作。 3. **特征选择**:通过过滤或包裹式方法选择对目标变量影响较大的特征。 4. **选择算法**:根据问题类型(分类或回归)选择合适的机器学习算法。 5. **训练模型**:使用训练集数据对选定的算法进行训练。 6. **模型评估**:用预测集数据评估模型的性能,如准确率、精确率、召回率、F1分数等。 7. **结果可视化**:通过WEKA的可视化工具查看分类结果或聚类分布,深入理解模型的表现。 **五、WEKA运行结果** 提供的压缩包可能包含了作者使用WEKA进行分析后的结果文件,这些文件可以是模型的输出报告、预测结果的CSV文件或图形化的结果展示,帮助读者理解和复现分析过程。 总结来说,本教程主要围绕WEKA这个强大的数据挖掘工具展开,结合bank-data数据集,涵盖了从数据导入、预处理、特征选择、模型训练到评估的完整流程,是初学者学习数据挖掘和WEKA操作的宝贵资源。通过实践这些步骤,读者将能够掌握WEKA的基本用法,并理解如何应用到实际问题中。
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设计题目 16:2×200MW火力发电厂电气部分设计 ⑴厂址概况:厂址位于大型矿区,所用燃料由矿区直接提供,为一大型坑口电站。本厂生产的电力除厂用外,用110kV电压向5回线向四各较大负荷供电,其余电力全部送入220kV电力系统。 厂区地势平坦,交通方便,有铁路干线经过。厂址附近水源充足,属于六级地震区,气候条件属于Ⅶ典型气象区。土壤电阻率在500Ω/m以内。 ⑵机组形式 锅炉:4×HG-670/140-1 汽轮机:4×N200-130/535/535 发电机:4×QFQS-200-2 ⑶电力系统接线图 图1.1 电力系统接线图 ⑷负荷资料 序号 用户名称 最大负荷( MW) 距离(kM) 线路数 (回) 利用小时数(h) 1 甲区变电所 80000 60 2 5000 2 乙区变电所 60000 70 1 5000 3 钢 厂 40000 20 1 6000 4 重 机 厂 50000 35 1 6000 厂用负荷资料 序号 设备名称 台数 容量(MW) 1 引风机 8 1250 2 送风机 8 1250 3 磨煤机 32 570 4 排煤机 16 ### 设计题目 16:2×200MW火力发电厂电气部分设计 #### 一、项目背景与概述 本设计题目旨在针对一个2×200MW的火力发电厂进行电气部分的设计。该火力发电厂位于一个大型矿区附近,能够直接获得所需的煤炭资源,因此属于典型的坑口电站类型。发电厂生产的电力除了满足自用需求外,还通过110kV电压等级向四个主要负荷区域供电,并将剩余电力接入220kV电力系统。 #### 二、厂址概况 1. **地理位置与环境**: - 该厂址位于大型矿区,交通便利,有铁路干线经过,便于煤炭运输。 - 地势平坦,有利于施工建设和日常运营。 - 附近水源充足,适合大型工业项目的用水需求。 - 属于六级地震区,需要考虑相应的抗震设计。 - 气候条件符合Ⅶ典型气象区的标准,需考虑极端天气对设施的影响。 - 土壤电阻率较低,有利于电气设备接地系统的设置。 2. **电力输送情况**: - 除厂用外,110kV电压向五个回路供电,分别供应给不同的负荷区域。 - 其余电力全部送入220kV电力系统,实现更大范围内的电力调配。 #### 三、设备配置 1. **锅炉**:采用4×HG-670/140-1型锅炉,共计4台。 2. **汽轮机**:选用4×N200-130/535/535型汽轮机,共计4台。 3. **发电机**:配备4×QFQS-200-2型发电机,共计4台。 这些设备的选择是为了确保发电厂能够稳定、高效地运行,同时满足环保要求。 #### 四、负荷资料分析 根据提供的数据,可以看出该发电厂的电力主要分配给了以下几个区域: 1. **甲区变电所**:最大负荷80000MW,距离60公里,通过2回线路供电,利用小时数5000小时。 2. **乙区变电所**:最大负荷60000MW,距离70公里,通过1回线路供电,利用小时数5000小时。 3. **钢厂**:最大负荷40000MW,距离20公里,通过1回线路供电,利用小时数6000小时。 4. **重机厂**:最大负荷50000MW,距离35公里,通过1回线路供电,利用小时数6000小时。 此外,还需要考虑厂内自身的用电负荷,包括但不限于引风机、送风机、磨煤机等关键设备。 #### 五、主接线设计 电气主接线是电力系统设计中的重要环节,它直接影响到电力系统的安全性和可靠性。根据设计要求,220kV和110kV电气主接线的设计需充分考虑以下因素: 1. **技术性比较**:包括但不限于设备选型、布局合理性、维护便利性等方面。 2. **经济性比较**:从投资成本、运行费用等方面综合考量。 3. **方案确定**:最终确定的电气主接线方案不仅要技术可行,还要经济合理。 #### 六、短路电流计算 短路电流计算对于电气设备的选择至关重要。通过对不同短路点的计算,可以确保所选电气设备能够在各种工况下正常工作。 1. **220kV侧K1点三相短路**:考虑到电力系统的大规模,此点的短路电流可能会非常大,对设备的要求极高。 2. **110kV侧K2点三相短路**:相对于220kV侧,此处的短路电流较小,但仍然需要仔细计算,确保设备的安全性。 #### 七、电气设备选择 电气设备的选择不仅需要考虑其额定工作条件,还需通过短路状态下的校验来确保设备能够在极端情况下正常工作。这包括但不限于断路器、隔离开关、母线等关键组件。 2×200MW火力发电厂电气部分的设计涉及多个方面,从厂址选址、设备选型到电气主接线设计和短路电流计算,每一步都至关重要。通过科学合理的规划与设计,可以有效提升发电厂的整体性能,确保其稳定运行。
2025-04-11 10:54:37 410KB
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时间序列分析是统计学和数据分析领域的一个重要分支,主要用于研究随时间变化的连续观测值。在标题和描述中提到的“时间序列之周期性所用到的数据”着重于理解数据中的周期性模式,这对于预测、趋势分析以及业务决策至关重要。在时间序列数据中,周期性是指数据在特定时间段内重复出现的模式,比如季度性、月度性或周内循环等。 要了解时间序列数据的基本构成,它通常包括四个主要成分:趋势(Trend)、季节性(Seasonality)、周期性(Cyclicity)和随机性(Randomness)。趋势是指长时间内的上升或下降趋势;季节性是由于某些外部因素导致的规律性波动,如一年四季的变化;周期性则涉及更长周期的重复模式,可能与经济周期、市场周期等有关;随机性则反映了数据中未被解释的波动。 在分析时间序列数据时,周期性的识别是关键步骤。我们可以通过以下方法来检测和分析数据的周期性: 1. **自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)**:这两种统计工具可以帮助我们识别数据中的滞后关系。ACF测量了数据值与其滞后值之间的关联,而PACF则排除了短期的滞后影响,专注于长期依赖关系。如果ACF图上存在明显的周期性间隔,或者PACF图上存在单个或多个显著的滞后项,可能表明存在周期性。 2. **频率域分析**:通过傅里叶变换(如快速傅里叶变换FFT)将时间序列转化为频率域,可以直观地查看不同频率的功率,从而发现潜在的周期性成分。 3. **滑动窗口统计**:通过对数据应用不同大小的滑动窗口,计算每个窗口内的统计量,如均值、标准差等,观察这些统计量是否具有周期性变化。 4. **季节性分解**:如STL(季节性趋势分解)算法,能够将时间序列分解为趋势、季节性和残差三部分,便于识别和分离周期性。 5. **可视化**:绘制时间序列图,观察数据点的分布,寻找是否有规律性的上升和下降。 在实际应用中,一旦识别出周期性,我们可以采用模型如ARIMA(自回归整合滑动平均模型)或季节性ARIMA(SARIMA)来建模并进行预测。这些模型能够捕捉趋势、季节性和周期性,提供对未来的估计。 对于压缩包文件中的"data",这可能包含实际的时间序列数据集,用于实际的分析和模型训练。分析这样的数据集通常涉及数据清洗(处理缺失值和异常值)、数据转换(如对数转换、标准化)、模型选择和验证等步骤。 理解和分析时间序列数据中的周期性对于各种领域都有重要意义,包括金融、气象、销售预测、交通流量分析等。掌握有效的分析方法和工具,可以帮助我们更好地理解数据的本质,并做出基于周期性模式的准确预测。
2024-11-25 06:17:47 23.84MB 时间序列数据
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时间序列分析是一种统计方法,主要用于研究在特定时间间隔内收集的数据。这个领域的研究涉及各种领域,包括经济、金融、气象学、生物医学和社会科学。在本专栏中,我们聚焦于利用R语言和Excel进行时间序列分析,这两种工具都是处理此类数据的强大平台。 1. **时间序列的基本概念**: - 时间序列:由特定时间点上观测到的数值组成的一系列数据点。 - 序列元素:每个时间点上的观测值。 - 时间间隔:两个连续观测值之间的间隔,可以是小时、天、月、年等。 2. **时间序列的特征**: - 趋势(Trend):长期上升或下降的趋势。 - 季节性(Seasonality):周期性的波动,如一年四季、一周七天等。 - 周期性(Cyclical):非固定长度的重复模式。 - 随机波动(Random Variation):无法预测的短期波动。 3. **时间序列分析的目标**: - 描述(Descrption):可视化和理解数据的模式。 - 分解(Decomposition):将时间序列分解为趋势、季节性和随机成分。 - 预测(Forecasting):对未来观测值进行预测。 - 检验(Test):检测趋势、季节性和其他结构变化。 4. **R语言中的时间序列操作**: - `ts()`函数:创建时间序列对象。 - `plot()`函数:绘制时间序列图。 - `decompose()`函数:对时间序列进行趋势、季节性和残差的分解。 - `arima()`函数:用于ARIMA模型,适用于预测。 - `forecast()`包:提供一系列时间序列预测方法。 5. **Excel中的时间序列分析**: - 数据透视表:用于数据汇总和初步分析。 - 图表功能:创建折线图展示时间序列趋势。 - 自定义公式:实现自定义的时间序列计算,如移动平均。 - 数据分析工具:包括趋势线、移动平均等预设的时间序列分析选项。 6. **习题数据详解**: - 基于R的数据可能包含`.RData`文件,可使用`load()`函数加载。 - Excel格式的数据通常为`.xlsx`或`.xls`,可以使用`readxl`包读取。 - 通过分析这些习题数据,你可以实践如何在R和Excel中进行时间序列的导入、处理、可视化和预测。 7. **关键分析步骤**: - 数据清洗:检查缺失值、异常值和不一致的数据。 - 数据转换:可能需要对数据进行标准化或对数转换以减小波动。 - 视觉探索:通过图表识别趋势、季节性和周期性。 - 模型选择:根据数据特性选择合适的模型,如ARIMA、季节性ARIMA或状态空间模型。 - 模型评估:使用残差图、AIC、BIC等指标评估模型的适用性。 - 预测与误差分析:生成预测值并评估预测误差。 通过深入学习和实践这些知识点,你将能够有效地理解和应用时间序列分析,无论是处理经济指标、股票价格还是其他随时间变化的变量。记得,实际应用中,理解数据背景和业务逻辑同样重要,这将有助于你做出更准确的分析和预测。
2024-11-25 05:57:30 327KB 时间序列分析
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在IT领域,尤其是在计算机视觉和深度学习中,数据集是训练模型的基础,特别是对于像YOLO(You Only Look Once)这样的目标检测神经网络。本文将详细介绍"RM2023雷达站所用到的yolo神经网络训练数据集"以及与之相关的知识点。 YOLO是一种实时目标检测系统,由Joseph Redmon等人于2016年提出。其核心思想是将图像分割为多个网格,并让每个网格负责预测几个边界框,每个边界框对应一个物体类别概率。这种设计使得YOLO能够快速且高效地处理图像,适合于像雷达站这样的应用场景,其中快速、准确的目标识别至关重要。 该数据集"RM2023_Radar_Dataset-main"针对的是RM2023雷达站的特定需求,包含了两类目标:车辆和装甲板。这表明该数据集可能专门用于训练YOLO或其他目标检测模型来识别这两种目标。通常,这样的数据集会包括图像文件以及对应的标注文件,标注文件中列出了每张图像中各个目标的坐标和类别信息,这对于训练神经网络至关重要。 在训练神经网络时,数据预处理是关键步骤。图像可能需要进行缩放、归一化或增强操作,如翻转、旋转等,以增加模型的泛化能力。数据集需要被划分为训练集、验证集和测试集,以便监控模型的性能并防止过拟合。 对于YOLO模型,训练通常涉及以下步骤: 1. 初始化模型:可以使用预训练的YOLO模型,如YOLOv3或YOLOv4,进行迁移学习。 2. 编译模型:配置损失函数(如多类别交叉熵)和优化器(如Adam),设置学习率和其他超参数。 3. 训练模型:通过反向传播和梯度下降更新权重,调整模型以最小化损失。 4. 验证与调优:在验证集上评估模型性能,根据结果调整模型结构或超参数。 5. 测试模型:在未见过的测试数据上评估模型的泛化能力。 在"RM2023_Radar_Dataset-main"中,我们可能会找到图像文件夹、标注文件(如CSV或XML格式)、可能的预处理脚本以及训练配置文件等。这些文件共同构成了一个完整的训练环境,帮助开发者构建和优化适用于雷达站的YOLO模型。 总结来说,"RM2023雷达站所用到的yolo神经网络训练数据集"是一个专为雷达站目标检测设计的数据集,包括车辆和装甲板两类目标。通过理解和利用这个数据集,开发者可以训练出能够在实际环境中高效运行的YOLO模型,提升雷达站的监测和识别能力。在训练过程中,关键步骤包括数据预处理、模型编译、训练、验证和测试,每个环节都需要仔细考虑和优化,以确保模型的性能和实用性。
2024-10-29 23:37:08 1.18MB 神经网络 数据集
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该资源是vue实战专栏专用项目,是vue实战讲解用到的项目代码,包含后端API项目、前端VUE项目和数据库,是配合实战讲解所用。是《从vue小白到高手,从一个内容管理网站开始实战开发第五天,登录功能后台功能设计--数据库与API项目》讲解中用到的项目。 数据库是SQL server 2014、API项目是.NET Core项目,框架是.NET6.0,数据库包含数据库文件和数据库创建脚本,数据库使用需要在SQL server 2014中使用。 .NET Core项目是使用visual studio 2022 创建的,需要使用visual studio 2022”进行打开。 vue项目是使用HBuilder X创建的,vue版本是vue2.0,界面使用是element ui 2.0 进行开发的,个版本内容都在项目中有所介绍,下载后可以自行查看。 本项目仅适合学习的小白和想学vue实战的开发人员,有经验的开发人员可以绕道。 下载学习的同学请配合《从vue小白到高手,从一个内容管理网站开始实战开发第五天,登录功能后台功能设计--数据库与API项目》进行学习,只看项目很可能会不知道干什么。
2024-09-11 16:03:40 33.72MB vue.js .NETCore sqlserver
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