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WeiSha100
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2年前
企业内部线上培训系统源码
内容介绍:分享一款企业内部培训的线上学习系统,有源代码和开发文档,可在原有程序基础上进行二次开发,有在线学习,在线考试,学习统计,用户管理等模块。前几天刚给我们公司的人力资源管理部门搭建一套,人力说不错。以下是我总结的一些有关该系统的功能和特点:1、视频点播:视频,课件,图文,都可以添加2、在线直播:对接的七牛云的直播接口,流畅度不错,不卡3、在线题库:
LeeFJ
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1年前
Foxnic-Web 代码生成 (2) —— 代码生成的配置类
上一节,我们已经讲述了代码生成的基本步骤,但是对细节部分并未展开。利用FoxnicGenerator包进行代码生成的方式是多种多样的,我们这里提到的配置类这是其中一种,例如在FoxnicEAM项目里,有很多的代码生成非使用配置类来完成的。 我们优先选择配置类讲解,显然配置类有其优势。首先,配置类按数据表隔离,一数据表一模块一个配置类。其次,在配置类内部,按配置对象的不同,分别在不同的方法内进行配置代码的编写。例如,配置模型时在configModel方法内编写配置代码,配置字段时在configFields方法内编写配置代码。 那么,代码生成的配置为什么要用Java类,而不是用Json、XML或YML呢?首先,不管是Json、XML或YML、Java,都是在编辑器敲文本。那么哪一种方式敲文本是最方便的呢,自然是Java了,因为有开发工具强大的支持。
Wesley13
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3年前
Unity获取安卓手机运营商,电量,wifi信号强度,本地Toast,获取已安装apk,调用第三方应用,强制自动重启本应用
一个完整的游戏项目上线需要不断的完善优化,但是到了后期的开发不再仅仅是游戏了,它的复杂度远远大于纯粹的应用开发。首先必须要考虑的就是集成第三方SDK,支付这块渠道商已经帮你我们做好了,只需要按照文档对接就好。其次是各种各样的功能需求,例如社交中的语音聊天,我们游戏使用的云娃的SDK,支持语音翻译文字,推送使用的是极光。对接SDK这块说简单吧有时也不简单,
Stella981
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3年前
HTML5+CSS3前端入门教程
关于本教程通过一个PC端和一个移动端网上书城案例,穿插讲解CSS3中重要的知识点。每个页面子模块均采用手把手一步一步的方式进行代码编写。本教程不覆盖所有的CSS知识点,对于知识点的讲解秉承宁缺毋滥的原则。大家都知道有一个二八原则,即平时工作中80%最常用的知识点占全部知识点总量的20%。豆约翰就讲这20%最常用的知识点,让大家用最
飞速低代码平台
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2年前
飞速成功案例 | “ 腾讯+飞速 ” 互联网企业的数字化实践之路
腾讯作为BAT三大巨头之一;在2018年引进了低代码平台,以低代码为核心的一体化高生产力平台赋能业务,在不同的业务领域中进行探索和突破。传统低代码无法适应市场发展随着腾讯的核心业务迅速发展,定制化需求的业务不断涌现,传统模块无法适应快速发展的市场定制化需求;尤其是标准化应用二次开发的限制成为了业务掣肘,信息化建设倾向于统建、大集中共享模式,对项目协同与管控要求较高。基于此,如何通过容器化优化资源使用、提升运维效率、加速微服务落地;使用国产化的底层资源和服务,做到自主可控,安全性强;实现系统云化、简单易用
新支点小玉
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11个月前
如何缩短软件检测周期,快速拿结果!
什么是测试周期? 我们将测试周期定义为由测试人员以预定义的开始日期和结束日期进行测试的时间。 如何加快测试过程? 为了加快测试过程,您可以遵循以下几点:保持井井有条、使用智能测试数据、进行清晰简洁的自动化测试、执行并行测试、采用模块化方法、了解测试金字塔、跨浏览器测试策略,以加快您的测试、寻找正确的参数、使用工具 回归测试测试的五个阶段是什么? 这些是测试的五个阶段:静态测试、单元测试、集成测试、系统测试和验收测试。
赵颜
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10个月前
应用于指纹门锁上的安全芯片ACM32FP421系列,内核性能高,安全性高,内建 AES、CRC、TRNG 等算法模块
ACM32FP421芯片的内核基于ARMv8M架构,支持CortexM33和CortexM4F指令集。内核支持一整套DSP指令用于数字信号处理,支持单精度FPU处理浮点数据,同时还支持MemoryProtectionUnit(MPU)用于提升应用的安全性。
赵颜
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6个月前
交直流两用、输入电压范围宽、高可靠性、低功耗、安全隔离等功能,3W 3KVAC隔离 宽电压输入 AC/DC 电源模块—— TP03AL系列
P03AL系列产品具有交直流两用、输入电压范围宽、高可靠性、低功耗、安全隔离等优点。广泛适用于工控和电力仪器仪表、智能家居等对体积要求苛刻、并对EMC要求不高的场合,如果需要应用于电磁兼容恶劣的环境下必须添加EMC外围电路。产品特性:输入,输出和一般特性:
天翼云开发者社区
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5个月前
CBAM注意力模型介绍
近年来,注意力机制在各项深度学习任务中表现出色。研究表明,人类视觉感知过程中,注意力机制发挥了积极的效果,可以帮助人们高效和自适应的处理视觉信息并聚焦于显著的画面区域,从而能够做出最准确的判断。因此,通过模拟视觉注意力机制,在网络结构中加入注意力模块,使模型可以更加关注待分类图像中的关键信息,抑制不相关的特征信息,促使模型对重要的特征区域更加敏感,从而有效提升相关任务的性能。本文简要介绍一种经典的混合注意力模型CBAM。
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