-
Struts 例子
Struts 例子
- 2022-03-10 12:38:09下载
- 积分：1
-
商城源码
商城源码，ssh，三大框架源码，放在tomcat下运行，在mysql数据库里配置数据库
- 2022-02-15 16:19:18下载
- 积分：1
-
词法分析器
应用背景它被用于序列识别。生物信息学算法用于检测基因序列的相似性。所以这个动态规划算法也被使用过。到目前为止，它的工作很好。生物算法需要更多的改进。这只是一个基本步骤。有更复杂的算法。关键技术生物信息学，DNA，字符串，字符串对齐。 ；没有嫉妒，整个世界为你敞开。嫉妒，你只是把一条底线，你永远不会越过它。 ；与阿布纳塞尔先生进一步接触该信息。 ；信，证书及复印件；标记表和两张照片应送交处长，东北大学孟加拉国，telihaor。
- 2023-07-14 15:05:04下载
- 积分：1
-
实现LSB信息伪装及其评价的各种文件格式
隐写术是隐藏在信息资料的艺术正蓄势待发，因为它的分数比加密，使它嵌入秘密信息覆盖的图像。隐写技术提供数字图像处理更多的承诺。最低有效位嵌入技术表明，数据可以被隐藏在盖的图像和人眼的至少显著比将无法看到在盖文件中的隐藏图像。这种技术可以用于隐藏在24位，8位或灰度格式的图像。我们强烈强调图像隐写术提供了强大的专注于技术的LSB图像信息隐藏。本文介绍了LSB嵌入技术，并提出了评价结果的2,4,6最低显著位.png文件和.bmp文件。
- 2023-01-01 03:35:08下载
- 积分：1
-
智能卡电子钱包
JAVA智能卡电子钱包实例，已经设定APDU和PIN，同时能够显示错误提示，余额，以及单次消费记录，身份验证等，安全性较好，适合入门使用
- 2022-05-28 21:50:56下载
- 积分：1
-
Solr请求过程执行概述
应用背景Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器，它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件，生成索引；也可以通过Http Get操作提出查找请求，并得到XML格式的返回结果。关键技术
Solr的请求（包括索引数据更新和查询）都是通过 SolrCore类的
execute(SolrRequestHandler handler, SolrQueryRequest req,
SolrQueryResponse
- 2022-08-07 16:18:13下载
- 积分：1
-
宾馆管理系统
宾馆信息管理系统，可以用集中的数据库将与人力资源管理相关的信息全面、有机地联系起来，有效地减少了信息更新和查找中的重复劳动，保证了信息的相容性，从而大大地提高了工作效率，还能使原来不可能提供的分析报告成了可能。在采用和实施宾馆信息管理系统之后，就会将依赖于人的过程改为依赖于计算机系统的过程。宾馆管理人员只要获取了相应的权限，就可以随时进入系统，直接查阅相应的信息。
采用和实施宾馆信息管理系统不仅仅是为了提高工作效率。同时在使用该系统后，宾馆相关人员可以较为全面、准确的了解到房间和房客们的综合信息，然后方便更具各种信息对宾馆的管理做出各种决策。
系统主要包括的功能有：
1.要
- 2023-05-20 23:35:03下载
- 积分：1
-
安卓室内定位
利用室内环境中的Wi-Fi无线接入点（AP）的信号强度与物理位置直接或间接的映射关系，使用装有Android操作系统的智能手机作为服务器、客户端和数据库，通过在待测目标处采集到的无线AP 信号与指纹数据库进行匹配，从而估算目标位置。设计一款智能终端无线定位程序。在Wi-Fi环境下通过采集无线AP在室内的信号分布建立指纹数据库，通过将智能终端检测待测点的信号并与指纹库比对，从而实现近似定位。
- 2022-02-07 07:10:01下载
- 积分：1
-
选课系统
java选课系统具有学生端和管理员端package Student;import java.sql.*;import java.util.*;import java.awt.*;public class MyJDBC{ private Connection con; private Statement st; private String user,pass; private ResultSet set; private String name; public MyJDBC() { open(); }
- 2022-04-14 16:57:04下载
- 积分：1
-
在 java 中的 Hopcroft 卡普算法的实现
Hopcroft — — 卡普算法是作为一种算法输入二部图，并生成作为输出最大基数匹配 — — 一套尽可能多尽可能边缘没有两个边缘份额的财产终结点。它运行在 O （|E|sqrt {|V |})在最坏的情况，在那里 E 一套在图中，边和 V 设置关系图的顶点数的时间。在稠密图时间绑定变成 O （|荧光 ^ {2.5}），和它运行在接近线性时间的随机图论。该算法被发现由约翰 Hopcroft 和理查德 · 卡普 (1973 年)。与以前的方法，用于匹配匈牙利算法和埃德蒙兹 （1965 年） 的工作，Hopcroft — — 卡普算法一再增加部分通过寻找增加路径匹配的大小。然而，而不是寻找只是单一的增广路径，每个迭代，该算法发现最短增广路径最大集。因此需要只有 O(sqrt{n}) 迭代。同样的原则也用于开发更为复杂的算法，对于非二部图匹配随着运行时间作为 Hopcroft — — 卡普算法相同的渐近。
- 2022-03-19 16:54:02下载
- 积分：1
