代码练习

利用python完成了对坦克大战的实现，我会放置部分实现的功能进行描述，有倾向的可以联系我，这个项目并没有完全完成，如果想购买的话我可以加急一天完成，需要的可以联系我。谢谢

主要模块： 系统管理后台：员工管理、分类管理、菜品管理、套餐管理、订单明细，登录注册、 移动端：登录注册、个人中心、地址管理、历史订单、菜单分类、购物车、下单、会员卡管理、支付 技术选型： SpringBoot、SpringMVC、MybatiesPlus、redis、vue、H5、MySQL、maven、nginx、Vue、ElementUi 主要职责： 套餐管理：在后台管理中通过对套餐的管理，可以对用户减去复杂的选择菜品的过程，套餐管理中联合分 类和菜品模块通过选择对应的套餐对手机端用户扫码点餐提供不错的选择，后台的管理页面中还能清晰的反映 套餐的售卖情况，若套餐停止售卖则手机端不再提供选择 购物车：在移动端点餐页面中，通过对菜品或者套餐的类型或者数量选择将添加购物车中展现所有的内容， 并可对选择进行移除或者减少数量 订单管理：用户在手机端进行点单之后通过购物车去结算跳转到手机端的详情页面，其中包括客户地址和 订餐明细，通过备注对商家进行留言，结算成功后，后台将可以查看用户的订单明细，以及订单的所属状态（制 作中，派送中，已接收）

序列标注项目 1、基于LSTM-CRF结构做序列标注项目； 2、数据来源于开源数据； 3、模型准确率95%； 4、项目为本人个人联系项目。

用于个人收支的管理，实现有记账，出账，明细表，记录时间，查询和修改等功能 1、采用面向对象的方法进行系统分析与设计，利用 UML 类图绘制分析设计结果。 2、按照时间顺序保存收支记录，所有收支记录保存在磁盘文件当中，系统开始运行时从 磁盘读取数据，退出系统时自动将所有数据写入磁盘文件。 3、系统对用户录入的数据具有一定的容错能力，例如，输入的日期为 2022 年 2 月 29 日， 提醒用户重新录入时间。

使用opencv实现人脸识别和银行卡号识别 人脸检测，把图像分成一个个小块，对每一个小块判断是否是人脸，假如一张图被分成了5000块，则速度非常慢。 为了提高效率，OpenCV 提供 cascades 来避免这种情况。提供了一系列的xml文件 cascades ：翻译 ：小瀑布 级联 cascade 对于每个数据块，它都进行一个简单快速的检测。若过，会再进行一个更仔细的检测。该算法有 30 到 50 个这样的阶段，或者说 cascade。只有通过全部阶段，cascade才会判断检测到人脸。这样做的好处是：大多数小块都会在前几步就产生否定反馈，节约时间。

基于 VUE3+TS 开发的音乐播放器，界面模仿QQ音乐mac客户端。 将浏览器大小设置成1050*670，体验效果更好！界面是自适应的，使用[tailwindcss.com](https://www.tailwindcss.com)来实现 手机端未适配，后期会使用[Flutter](https://flutter.dev)单独开发手机客户端，使用[Electron](https://www.electronjs.org)打包桌面客户端并内置API服务

1.【说明】由个人独立开发完成 2.【功能完成】画小方块、随机生成方块、方块的控制预览、消行、得分、计分、倒计时、重新游戏、添加图片、添加音乐、美化界面、测试；

功能模块：1. 管理员登录与添加、修改2. 器械管理3. 订单4. 医护管理5. 留言管理6. 供货商管理7. 进货管理 8.商家 2.课题主要内容 管理员管理：可以查看所有管理员和用户的姓名、登录名、联系电话、电子邮箱和添加、删除、修改管理员，添加、删除、修改普通用户。可以对名称进行搜索。 用户管理：普通用户可以实现自行注册或管理员添加用户账号，普通用户可以在医院器械管理后台进行留言。 器械管理：包括器械名称，器械说明以及器械价格，可以对器械进行新增、删除、修改以及查看器械详情。可以对名称进行搜索。 订单管理：分为订单管理和发货单位管理，订单管理包括订单号、发货人、发货地址、支付方式、订单金额、支付金额以及实现对订单的查看、新增、修改和删除。发货单位管理包括发货单位、快递名称、快递单号、快递电话、快递地址以及对发货快递的查看、新增、删除和修改。可以对名称进行搜索。 医护管理：对医疗器材保养人员、医疗器械维护人员等相关工作人员进行管理，可以对医疗器械保养人员和医疗器械维护人员信息（例如姓名、性别、员工类型、职务/电话）进行查看、新增、删除和修改。 留言管理：可以查看医院的工作人员和普通

1.此项目分为UI模块、业务模块、网络模块、AI模块、数据库模块、工具库模块共6个模块。功能实现：玩家进入界面后，可选择单机对战和联机对战。其中，单机对战不需要连接网络，只在一台终端上运行，单机对战又分为玩家对战（玩家vs玩家）、人机对战（玩家vs电脑AI）；联机对战需要连接网络，并且在局域网内搜索所有玩家（活动终端）并显示到界面上，同时玩家可以通过ip地址向另一个玩家（活动终端）发起请求，对方同意后将进入对战 2. ①完成象棋游戏逻辑的编写（使用类对棋子进行封装，并用STL容器管理棋子类和棋谱等）②象棋Qt界面的设计（调整控件和样式，并在信号和槽中实现各种控件的相应事件）③完成网络协议、网络工具类的设计（分别设计客户端和服务端，并用Socket编程对网络信息序列化和反序列 化）④ 完成象棋AI模块的设计（设计搜索树(ab剪枝)，遍历和评估后续局面，并进行回溯）⑤完成各模块间多线程调用的方法（可利用Qt中的信号和槽机制来实现）

1.用户界面（User Interface，UI）：这是播放器的外观和交互界面。它可以包括播放/暂停按钮、进度条、音量控制、歌曲列表等组件，用于用户操作和显示当前播放状态。 2.媒体播放器（Media Player）：这是实际处理音频播放的组件。Android 提供了 MediaPlayer 类，用于控制媒体播放，包括打开音频文件、播放、暂停、停止和调整音量等功能。 3.音频管理（Audio Manager）：这是与设备音频设置和管理相关的组件。它允许应用程序控制音频输出、调整音量以及处理音频焦点和路由等。 4.后台服务（Background Service）：为了实现播放器在后台持续播放音乐，可以创建一个后台服务。后台服务独立于应用的界面，可以在应用关闭后继续播放音频。 我就是廉价大学生!!

这也是为了通过认证写的一段作品简介，如果想了解详情可以参考第一个案例内容，感谢，写到这里居然还不够，我只能再凑点字数上去。

该程序是一个简单的飞机大战游戏，使用 Pygame 库实现。在游戏中，玩家控制一架飞机，发射子弹射击敌机，敌机会不断从下方出现并向玩家飞机靠近。如果敌机撞到玩家飞机，游戏结束。游戏过程中，玩家可以通过击中敌机来得分，并且子弹可以消除敌机，为玩家争取更多的得分机会。

首页，产品中心，解决方案，客户案例，新闻动态，公司简介 我负责页面的布局与交互，运用elementUI框架，vue全家桶，css3动画效果

前端使用react+ts,无后端，使用的Mockjs模拟的数据，ui用到了antd，不是原生的。 前端使用react+ts,无后端，使用的Mockjs模拟的数据，ui用到了antd，不是原生的。（凑一下字数）

二维码检测与定位是一种在各种应用中广泛使用的技术，其目的是识别和解读在物体表面上打印或显示的二维码。该应用非常广泛，包括但不限于产品跟踪、库存管理、广告、移动支付和个人身份验证。由于其高容量、小尺寸和易于扫描的特点，二维码成为了现代数字化应用中的一个重要组成部分。此外，随着智能手机和其他移动设备的普及，二维码的使用变得更加广泛，为用户提供了便捷的交互方式。

我是一个小小的程序员，接单赚钱，具备良好的编程习惯和代码规范 具备良好的团队协作能力和沟通能力 具备较强的学习能力和问题解决能力

此项目我主要用css布置样式，大量使用了transition内置组件，美化了整体页面，使用js监听浏览器滚动高度，并以此显示/隐藏导航栏，提升平台与用户的交互体验。使用vue-router实现路由跳转。以及封装组件、组件之间的传值。

1、该站为2018年开始至今，断断续续进行建设的纯个人网站； 2、该站为纯前端站点，基于nodejs开发，基础框架采用nuxt，数据采用Mock Service Worker 模拟，文章全部采用markdown编写； 3、建站初期三个目的：一是学习nuxt框架，二是为测试nuxt下单页面渲染是否对性能有优化，三是还是希望建一个自己的站； 本站未全部建成，目前所看到的主页为帮别人挂号使用的小工具。

Sarah是用Golang开发的一款2D游戏引擎， 它的底层技术基于Pixel开源2D引擎和Beep开源音频库实现 目前Sarah引擎实现了2D引擎所需的绝大多数组件， 包含了窗口管理、场景、相机、鼠标键盘监听器、按钮、精灵、动画、文字

摘要： 背景：变应性鼻炎是一种慢性疾病，在日常生活中有多种危险因素使人容易罹患变应性鼻炎，包括接触变应原和吸入刺激物。分析可能诱发变应性鼻炎的潜在危险因素，可为患者在日常生活中减少其发生提供参考。目前关于变应性鼻炎危险因素的研究多基于调查方法，可能针对特定人群和特定场所。因此，它们可能对患者的广泛危险因素提供有限的见解。 目的：社交媒体平台的存在让用户可以分享经验和观点。本研究旨在构建基于社交媒体评论识别变应性鼻炎危险因素的智能方法(TopicS-ClusterREV)。 方法：检索知乎"变应性鼻炎"主题下2012年5月至2022年5月的所有数据，获得9,628条帖子和33,747条评论。首先，我们半自动构建主题词列表，通过增加预测中心词主题的任务来训练主题增强的词向量表示(topic-enhanced word vector representation, TopicS)，对Skip-gram模型进行改进。然后，我们对包含危险因素的手动注释文本项进行矢量化，并训练危险因素分类器。最后，我们将这些分类文本分组，以更好地理解识别出的危险因素。 结果：我们的模型检查了3