论文管理软件 Mendeley-Desktop-1.19.8-win32 下载

这个软件个人使用感觉一般，但是因为科学上网等原因，还是分享一下吧。 整体使用下来，有时候会比较卡顿，但是由于你可以随时随地的浏览自己收藏的论文，然后批注啥的也是同步的，所以对于文献阅读还是有帮助的。 有各种插件，可以自行探索，然后就是这个软件是有网页版的，可以去看看。大概就是这些，为了提高曝光，随便水一些字好了： 上方菜单栏-》help-》create backup 这个好像不错，得到的是一个zip。里面包含一个database.sqlite文件。 在电脑1 create backup 将电脑1中的pdf文件存储文件夹copy到电脑2中，注意：路径要相同。 将电脑1的backup复制到电脑2，然后在电脑2的mendeley中restore backup。

图书管理系统资源下载，flask 框架，mysql数据库

较为完善的图书管理系统，MVC模式，已完成的功能里已经涵盖通过 web 前端视图层(view)的操作与 python 后端的控制层(controler)与模型层(model)的交互，已经实现对 mysql 数据库中数据的增删改查。已完成的功能所需数据全部来自 mysql 数据库，具体已经实现的功能如下：  用户登陆  用户注册  图书信息添加  图书信息删除  图书信息修改  按书名查询图书信息与图书信息展示  借阅记录展示  读者信息展示 为了提高曝光能力值，我就随便水一些字数吧（可以忽略）： 通过为期两周 web 课程设计，学习到了很多有关 web 开发的知识，提高了 web 前端网页开发能力，懂得通过对实际问题的需求分析合理的对网页进行功能模块设计，掌握 了 pythonweb 中 flask 框架的基本使用，掌握了前后端与数据库的基本交互流程，进一步熟 悉对数据库的增删改查的操作。在理解 MVC 的基础上并结合实际，在课设实践中运用了 MVC 开发模式，体会到对于一个项目而言采用良好的开发模式的重要性。

coco2017数据完整版

coco2017数据集完整版（ 44 G），内附解压说明文档。 该数据集提供了大规模的图像集合，并包含了图像的标注和标签，用于训练和评估各种视觉识别算法。数据集涵盖了各种不同的物体类别，包括人物、动物、车辆和家居物品等常见日常物体。 图像收集：COCO数据集包含超过20万张图像，这些图像来自多个来源，包括专业摄影师和在线图像搜索。 物体标注：数据集中的每张图像都由人工标注员进行手动标注。标注包括标示图像中物体位置的边界框以及准确勾画物体边界的分割掩码。 物体类别：COCO数据集包含80个不同的物体类别，如人物、自行车、汽车、狗等。这些类别涵盖了常见的日常场景中出现的物体。 物体实例：除了提供物体类别的标注外，COCO数据集还包含了图像中多个物体实例的标注。这样可以进行更详细的算法分析和评估。 图像描述：COCO数据集的一个子集包含大约20万张图像，每张图像附带五个描述性的标题。这些标题提供了图像内容的文本描述，对于图像描述和语言理解等任务非常有用。 COCO数据集已成为评估各种计算机视觉算法和模型性能的基准。它的可用性促进了目标检测、实例分割和图像描述等领域的最新技术的发展。

基于python的GUI学生信息管理系统（gk版）

sql文件导入到数据库，venv是源码，源码中config路径下的配置文件按照你数据库实际配置修改，运行logon即可。

基于python的GUI学生信息管理系统（tk版）

直接运行loginpage.py即可。

R语言 台湾银行还款预测 数据预处理 距离判别.zip

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