w3b企业CMS公测版：多元化技术项目源码集锦

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0 下载量 26 浏览量 更新于2024-12-21 收藏 3.15MB RAR 举报
资源摘要信息:"基于HTML实现企业政府网站_w3b企业cms 公测版_w3bsource(HTML源码+数据集+项目使用说明).rar" 知识点详细说明： 1. HTML源码与项目开发： HTML（超文本标记语言）是构建网站的基础技术之一。项目中包含的HTML源码是企业政府网站的前端展示部分，包括网页的结构和基本布局。HTML代码通过各种标签定义页面上的不同内容，如段落、标题、链接、图片等。 2. CMS（内容管理系统）： CMS是企业政府网站后端管理的核心，负责网站内容的发布、编辑、组织和归档等工作。w3b企业cms公测版是一个专门为构建企业或政府网站而设计的CMS系统，能够使非技术人员也能便捷地管理网站内容。 3. 数据集： 数据集是指收集的数据的集合，这些数据可能用于网站的后端数据库，或者在前端展示。在项目资源中，数据集可能包括企业政府网站需要展示的各类信息，如新闻、公告、统计资料等。 4. 项目使用说明： 为了方便用户快速上手和使用源码，项目提供了详细的使用说明书。使用说明书中会包括系统安装、配置、功能介绍、操作流程等内容，帮助用户理解和应用项目资源。 5. 技术领域涵盖广泛： 项目资源涵盖了包括前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等多个技术领域。这些技术领域是当前IT行业的热点和发展方向。 6. 多种编程语言源码： 资源中包含了多种编程语言的源码，例如PHP、QT、C++、Java、Python、Web、C#等。每种语言在开发中的应用场景各有不同，如PHP适合服务器端编程，Python广泛用于数据分析、人工智能等领域，而Java则是Android开发的主流语言。 7. 硬件开发相关资源： 资源中还提到了一些硬件开发相关的源码，比如STM32、ESP8266等。STM32是一种广泛使用的ARM Cortex-M系列微控制器，而ESP8266是一款低成本的Wi-Fi模块，这些硬件资源支持物联网相关的项目开发。 8. 实用性和教育意义： 资源的附加价值在于其高度的实用性和教育意义。无论是初学者还是进阶学习者，都可以通过使用这些项目资源来提高技术水平。源码可以直接运行，用户可以在此基础上进行修改和扩展，以适应不同的项目需求。 9. 开源社区的互动： 项目提供者鼓励用户下载和使用资源，并且在使用过程中遇到问题可以与博主进行沟通交流。开源社区的互动有助于学习者获取反馈，解决问题，进而促进技术的交流和知识的共享。 10. 适用人群分析： 资源适合希望学习不同技术领域的人群，尤其是那些希望深入了解网站开发、移动开发、后端数据库管理和物联网应用等领域的学习者。此外，这也适合作为毕业设计、课程设计、大作业或是工程实训项目的参考。 综上所述，提供的资源包含了大量技术领域内的源码，覆盖了从基础编程到高级应用的各个方面，适用于不同阶段的学习者和开发者。通过学习和使用这些资源，用户能够建立起一套较为全面的技术知识体系，并在实践中不断提升个人技术能力和解决问题的能力。

[企业政府]w3b企业cms 公测版_w3bsource.rar

2024-04-16 上传
【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、...

【PHP项目源码-毕业设计期末大作业】w3b企业cms 公测版_w3bsource.zip

2023-05-06 上传
PHP后端项目整站源码毕业设计期末大作业 PHP后端项目整站源码毕业设计期末大作业 PHP后端项目整站源码毕业设计期末大作业 PHP后端项目整站源码毕业设计期末大作业 PHP后端项目整站源码毕业设计期末大作业 PHP后端...

W3C.rar_w3c scho_w3c HTML chm_w3c scho_w3c sql.chm_w3c.chm

2022-09-19 上传
w3c school的下载打包，CHM格式文档，做WEB的几乎都会查阅这个网站，现在将其打包做成CHM格式文档，方便在本地查阅。注意：最上部的分栏目在有些系统上不能正常显示，但链接有效，直接点击即可，使用和W3C SCHOOL...

优化这段代码 select * FROM((shift_log INNER JOIN etl_shift_stat ON shift_log.ID=etl_shift_stat.SHIFT_LOG_ID) INNER JOIN etl_point ON etl_shift_stat.POINT_ID=etl_point.POINT_ID) INNER JOIN sys_team ON shift_log.TEAM_ID=sys_team.TEAM_ID where POINT_NAME IN('W3.DL.DL017','W3.DL.DL037','W3.NCS.99POW0300') and shift_log.PER_DATE>=concat(substr(:date,1,7),'-01') and shift_log.PER_DATE<=:date order by PER_DATE

2023-05-05 上传
首先，可以将查询条件中的 POINT_NAME 和 PER_DATE 提前筛选，可以减少 JOIN 操作的数据量。同时，可以使用 BETWEEN 来代替 PER_DATE 的范围查询。 优化后的代码如下： SELECT * FROM ( SELECT * FROM shift_log...

Matlab求线性规划问题Max{[0.26(1-a)+0.30a]w1+[0.20(1-a)+0.22]w2+0.22(1-a)+0.24a]w3+[0.24(1-a)+0.26]w4 (1-b)(0.024w1+0.014w2+0.054w3+0.025w4)+b(0.026w1+0.016w2+0.056w3+0.027w4<=0.015b+0.025(1-b) W1+w2+w3+w4=1,wi>=0,(i=1,2,3,4)

2023-06-06 上传
(1-b)(0.024w1+0.014w2+0.054w3+0.025w4)+b(0.026w1+0.016w2+0.056w3+0.027w4) <= 0.015b+0.025(1-b) w1+w2+w3+w4 = 1 w1 >= 0 w2 >= 0 w3 >= 0 w4 >= 0 然后可以使用linprog函数求解： ```matlab % 目标函数系数 ...

select * FROM((shift_log INNER JOIN etl_shift_stat ON shift_log.ID=etl_shift_stat.SHIFT_LOG_ID) INNER JOIN etl_point ON etl_shift_stat.POINT_ID=etl_point.POINT_ID) INNER JOIN sys_team ON shift_log.TEAM_ID=sys_team.TEAM_ID where POINT_NAME IN('W3.DL.DL017','W3.DL.DL037','W3.NCS.99POW0300') and shift_log.PER_DATE>=concat(substr(:date,1,7),'-01') and shift_log.PER_DATE<=:date order by PER_DATE

2023-05-05 上传
这是一条 SQL 查询语句，它的作用是从四个表中获取符合条件的数据，并按照 PER_DATE 字段进行排序。其中，shift_log、etl_shift_stat、etl_point、sys_team 分别代表班次记录、转换统计、转换点和班组四个表。 具体...

import tensorflow as tf # 设置输入层节点数、隐层节点数 in_nodes=784 h1_nodes=100 h2_nodes=100 h3_nodes=50 # 定义输入、输出、prob的placeholder x=tf.keras.Input(shape=(in_nodes,)) y_=tf.keras.Input(shape=(10,)) prob=tf.keras.Input(shape=()) # 设置第一隐层 w1=weight([in_nodes, h1_nodes], 0.1) b1=tf.Variable(tf.zeros([h1_nodes])) h1=tf.nn.relu(tf.matmul(x,w1)+b1) # 设置第二隐层 w2=weight([h1_nodes, h2_nodes], 0.0) b2=tf.Variable(tf.zeros([h2_nodes])) h2=tf.nn.relu(tf.matmul(h1,w2)+b2) h2_drop=tf.nn.dropout(h2, rate=prob) # 设置第三隐层 w3=weight([h2_nodes, h3_nodes], 0.0) b3=tf.Variable(tf.zeros([h3_nodes])) h3=tf.nn.relu(tf.matmul(h2_drop,w3)+b3) h3_drop=tf.nn.dropout(h3, rate=prob) # 设置softmax输出层 w4=weight([h3_nodes, 10], 0.0) b4=tf.Variable(tf.zeros([10])) y=tf.nn.softmax(tf.matmul(h3_drop,w4)+b4)改为可在tensorflow2.x使用

2023-06-10 上传
super(MyModel, self).__init__() self.w1 = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([in_nodes, h1_nodes], stddev=0.1)) self.b1 = tf.Variable(tf.zeros([h1_nodes])) self.w2 = tf.Variable(tf.random....

# 设置输入层节点数、隐层节点数 in_nodes=784 h1_nodes=100 h2_nodes=100 h3_nodes=50 # 定义输入、输出、prob的placeholder x=tf.placeholder(tf.float32,[None,in_nodes]) y_=tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) prob=tf.placeholder(tf.float32) # 设置第一隐层 w1=weight(in_nodes, h1_nodes, 0.1, 0.005) b1=tf.Variable(tf.zeros([h1_nodes])) h1=tf.nn.relu(tf.matmul(x,w1)+b1) # 设置第二隐层 w2=weight(h1_nodes, h2_nodes, 0.1, 0.0) b2=tf.Variable(tf.zeros([h2_nodes])) h2=tf.nn.relu(tf.matmul(h1,w2)+b2) h2_drop=tf.nn.dropout(h2, prob) # 设置第三隐层 w3=weight(h2_nodes, h3_nodes, 0.1, 0.0) b3=tf.Variable(tf.zeros([h3_nodes])) h3=tf.nn.relu(tf.matmul(h2_drop,w3)+b3) h3_drop=tf.nn.dropout(h3, prob) # 设置softmax输出层 w4=weight(h3_nodes, 10, 0.1, 0.0) b4=tf.Variable(tf.zeros([10])) y=tf.nn.softmax(tf.matmul(h3_drop,w4)+b4)

2023-06-10 上传
super(MyModel, self).__init__() self.w1 = weight([in_nodes, h1_nodes], 0.1, 0.005) self.b1 = tf.Variable(tf.zeros([h1_nodes])) self.w2 = weight([h1_nodes, h2_nodes], 0.1, 0.0) self.b2 = tf....

Module jython contains package org.w3c.dom.html, module jdk.xml.dom exports package org.w3c.dom.html to jython

2023-04-05 上传
- Exports package org.w3c.dom.html to jython: This means that the classes and interfaces in the org.w3c.dom.html package can be accessed from Jython code, which is running on the Java platform, ...

w3.eth.get_transaction_receipt

2023-05-20 上传
具体来说，它将返回一个字典对象，其中包含了与该交易相关的各种信息，例如交易的 gas 使用情况、合约地址等等。你需要提供一个有效的交易哈希作为参数。例如： ```python from web3 import Web3 # 连接到以太坊...
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