1.【C语言/C++】经典项目:猜拳游戏(内附源码)
2.SpringBoot整合Activiti工作流(附源码)
3.万字长文~vue+express+mysql带你彻底搞懂项目中的附完权限控制(附所有源码)
4.求会的帅哥美女回答一下下面这个编程的代码
5.Python代码爬取抖音无水印视频并下载-附源代码
6.Python数据分析实战-实现T检验(附源码和实现效果)
【C语言/C++】经典项目:猜拳游戏(内附源码)
在C语言或C++中,你可以体验到这款经典的整源载猜拳游戏,让你与计算机一决高下。码源码下这款游戏的附完核心是用户选择拳型(如剪刀、布或石头),整源载电脑随机出拳,码源码下identityserver3 源码通过巧妙的附完逻辑判断胜负。
下面是整源载游戏的代码实现,首先,码源码下设置玩家和电脑的附完出拳变量,以及结果变量,整源载提示玩家输入他们的码源码下选择。输入时需要注意处理回车符,附完以避免干扰后续操作。整源载
接着,码源码下用户输入后,利用switch语句进行字符映射,并清空屏幕,为下一轮对决做准备。电脑则通过生成随机数决定出拳策略,hbase 源码调试最后通过特定的算法判定胜负。
每次对决结束后,程序会暂停并清屏,进入新的游戏循环。这个过程虽然简单,但每一步都蕴含着编程的乐趣和挑战。如果你对代码有任何改进的想法,欢迎加入我们的C语言/C++交流群,这里有丰富的学习资源和讨论氛围。
虽然学习过程中可能会遇到困难,但当你看到自己的成果,那份满足感是无价的。如果你需要学习资料,群内已经分享了一些,期待你的加入,一起探索编程的世界!
SpringBoot整合Activiti工作流(附源码)
依赖: 在新建springBoot项目时勾选activiti,或在已建立的springBoot项目中添加以下依赖: 数据源和activiti配置: 在activiti的默认配置中,process-definition-location-prefix指定activiti流程描述文件的xml项目源码前缀,启动时,activiti将自动寻找此路径下的文件并部署。suffix为String数组,表示描述文件的默认后缀名。 springMVC配置: 配置静态资源和直接访问页面,采用thymeleaf依赖解析视图,主要采用异步方式获取数据,通过angularJS进行前端数据处理与展示。 使用activiti: 配置数据源和activiti后,启动项目,activiti服务组件自动加入到spring容器中。使用注入方法直接访问。在非自动配置的spring环境中,可通过指定bean的init-method配置activiti服务组件。 案例:请假流程示例: 1. 员工申请请假 设置请假信息,完成申请时传入参数。 2. 老板审批请假 (1) 查询审批任务 老板查看需审批的请假任务,设置VacTask对象用于页面展示。 (2) 完成审批 传入审批结果和任务ID。ci源码分析根据结果进行流程跳转。 3. 查询请假记录 在history表中查询已完成的请假记录,设置VO对象展示。 4. 前端展示与操作 (1) 审批列表与操作 展示审批列表及操作示例,完成一个springBoot与activiti6.0整合示例项目的说明与代码。 完整项目代码参考: 推荐阅读: 1. SpringBoot内容聚合 2. 设计模式内容聚合 3. Mybatis内容聚合 4. 多线程内容聚合万字长文~vue+express+mysql带你彻底搞懂项目中的权限控制(附所有源码)
本文详细介绍如何使用 Vue, Express 和 MySQL 实现项目中的权限控制。主要分为后端权限和前端权限两个部分。后端权限主要包括:
确定请求发出的用户(角色)身份; 采用基于角色的访问控制(RBAC)模式进行权限设计。RBAC模式涉及以下步骤:
后端建立角色表、菜单表(或角色菜单表)和用户表。 用户通过用户名和密码登录,系统根据登录信息返回对应角色的菜单树数据。 登录后,系统返回的菜单树数据通过前端进行处理和渲染,生成菜单。前端权限主要包含:
菜单权限:根据角色展示不同菜单; 页面权限:限制不同角色访问页面; 按钮权限:控制按钮的可见性和交互; 字段权限:针对特定字段进行权限控制。实现过程中,需要关注数据库设计、权限管理逻辑以及前端组件的word viewer源码交互。代码和具体实现细节可参考 GitHub 仓库。
求会的帅哥美女回答一下下面这个编程的代码
C代码和运行结果如下:可见正确判断出给定的单位矩阵为对称矩阵
附源码:
#include <stdio.h>
#define N 5
int Symmetric(int (*mat)[N]) {
int i, j;
for (i = 0; i < N; i++) {
for (j = 0; j < i; j++) {
if (mat[i][j] != mat[j][i])
return 0;
}
}
return 1;
}
int main() {
int i, j, b[N][N] = { { 1,0,0,0,0}, { 0,1,0,0,0},
{ 0,0,1,0,0}, { 0,0,0,1,0}, { 0,0,0,0,1}};
for (i = 0; i < N; i++) {
for (j = 0; j < N; j++)
printf("%d ", b[i][j]);
printf("\n");
}
if (Symmetric(b))
printf("该方阵是对阵矩阵");
else
printf("该方阵不是对阵矩阵");
return 0;
}
Python代码爬取抖音无水印视频并下载-附源代码
使用Python爬取并下载抖音无水印视频的具体步骤如下: 首先,请求重定向的地址。通过复制抖音视频分享链接中的v.douyin.com/部分,需要使用request请求该链接。由于链接会进行重定向,因此在请求时应添加allow_redirects=False参数。返回值将包含一系列参数,其中包含该视频的网页地址。为了获取无水印视频的链接,需将网页地址中的特定数字拼接到抖音官方的json接口上。 接下来,请求json链接。根据前面获取的视频json数据链接,可以通过浏览器查看内容以获取相关值。使用request请求该链接,进一步分析json内容以获取所需信息。 步骤三涉及链接的拼接。所有视频的地址差异仅在于video_id,因此主要任务是获取json返回数据中的video_id。将该值与aweme.snssdk.com/aweme/...拼接在一起,即可得到抖音无水印视频的地址。访问此链接时,系统会自动重定向到视频的实际地址,从而方便下载无水印视频。 为了实现这一过程,以下是完整的源代码示例: 抖音无水印视频解析接口:https://hmily.vip/api/dy/?url= 使用方法:在接口地址后添加要下载的抖音视频链接。返回的将是json数据,包含下载链接。 以上方法旨在提供学习资源和帮助,仅供个人或非商业用途。在使用过程中请确保遵守相关法律法规,尊重版权和用户隐私。Python数据分析实战-实现T检验(附源码和实现效果)
T检验是一种用于比较两个样本均值是否存在显著差异的统计方法。广泛应用于各种场景,例如判断两组数据是否具有显著差异。使用T检验前,需确保数据符合正态分布,并且样本方差具有相似性。T检验有多种变体,包括独立样本T检验、配对样本T检验和单样本T检验,针对不同实验设计和数据类型选择适当方法至关重要。
实现T检验的Python代码如下:
python
import numpy as np
import scipy.stats as stats
# 示例数据
data1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
data2 = np.array([2, 3, 4, 5, 6])
# 独立样本T检验
t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(data1, data2)
print(f"T统计量:{ t_statistic}")
print(f"显著性水平:{ p_value}")
# 根据p值判断差异显著性
if p_value < 0.:
print("两个样本的均值存在显著差异")
else:
print("两个样本的均值无显著差异")
运行上述代码,将输出T统计量和显著性水平。根据p值判断,若p值小于0.,则可认为两个样本的均值存在显著差异;否则,认为两者均值无显著差异。
实现效果
根据上述代码,执行T检验后,得到的输出信息如下:
python
T统计量:-0.
显著性水平:0.
根据输出结果,T统计量为-0.,显著性水平为0.。由于p值大于0.,我们无法得出两个样本均值存在显著差异的结论。因此,可以判断在置信水平为0.时,两个样本的均值无显著差异。
分钟!用Python实现简单的人脸识别技术(附源码)
Python实现简单的人脸识别技术,主要依赖于Python语言的胶水特性,通过调用特定的库包即可实现。这里介绍的是一种较为准确的实现方法。实现步骤包括准备分类器、引入相关包、创建模型、以及最后的人脸识别过程。首先,需确保正确区分人脸的分类器可用,可以使用预训练的模型以提高准确度。所用的包主要包括:CV2(OpenCV)用于图像识别与摄像头调用,os用于文件操作,numpy进行数学运算,PIL用于图像处理。
为了实现人脸识别,需要执行代码以加载并使用分类器。执行“face_detector = cv2.CascadeClassifier(r'C:\Users\admin\Desktop\python\data\haarcascade_frontalface_default.xml')”时,确保目录名中无中文字符,以免引发错误。这样,程序就可以识别出目标对象。
然后,选择合适的算法建立模型。本次使用的是OpenCV内置的FaceRecognizer类,包含三种人脸识别算法:eigenface、fisherface和LBPHFaceRecognizer。LBPH是一种纹理特征提取方式,可以反映出图像局部的纹理信息。
创建一个Python文件(如trainner.py),用于编写数据集生成脚本,并在同目录下创建一个文件夹(如trainner)存放训练后的识别器。这一步让计算机识别出独特的人脸。
接下来是识别阶段。通过检测、校验和输出实现识别过程,将此整合到一个统一的文件中。现在,程序可以识别并确认目标对象。
通过其他组合,如集成检测与开机检测等功能,可以进一步扩展应用范围。实现这一过程后,你将掌握Python简单人脸识别技术。
若遇到问题,首先确保使用Python 2.7版本,并通过pip安装numpy和对应版本的opencv。针对特定错误(如“module 'object' has no attribute 'face'”),使用pip install opencv-contrib-python解决。如有疑问或遇到其他问题,请随时联系博主获取帮助。
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