基于JAVA的大学生竞赛管理系统（Vue.js+SpringBoot+MySQL）

基于Vue.js和SpringBoot的租房管理系统是一个功能全面、易于使用的在线租房平台，它为管理员、租客和屋主提供了一个统一的操作界面。该系统分为管理后台和用户网页端，支持多角色使用，包括管理员、租客和屋主。在管理后台，管理员可以对房源信息进行添加、修改和删除，同时可以查看租客评价、管理房源订单和留言板。用户网页端则为租客和屋主提供了房源浏览、搜索、预订、评价等功能，同时租客和屋主还可以在留言板上进行交流。整个系统采用前后端分离的开发模式，前端使用Vue.js框架，后端使用SpringBoot框架，保证了系统的高性能和可扩展性。 演示录屏：https://www.bilibili.com/video/BV1YC411p7n9 配套教程：https://www.bilibili.com/video/BV1pW4y1P7GR

基于Vue.js和SpringBoot的网上摄影工作室系统是一个功能丰富的在线平台，专为摄影爱好者和专业人士设计。该系统分为两个主要部分：管理后台和用户网页端，以满足不同用户角色的需求。管理员可以通过管理后台进行用户管理，包括用户信息的增删改查，确保平台的安全性和秩序。同时，系统还提供了作品分类功能，允许用户根据不同的摄影主题或风格对作品进行分类，便于用户浏览和查找。摄影作品模块则是该系统的核心，用户可以上传、展示和分享自己的摄影作品，同时欣赏其他摄影师的优秀作品。此外，摄影圈模块为用户提供了一个交流和互动的平台，用户可以在这里发表自己的摄影心得、技巧和经验，与其他摄影爱好者进行讨论和交流。整个系统的设计注重用户体验和操作便捷性，无论是管理员还是普通用户，都能在这个平台上找到适合自己的功能和价值。 演示录屏：https://www.bilibili.com/video/BV1Pt421t7xP 配套教程：https://www.bilibili.com/video/BV1pW4y1P7GR

基于Vue.js和SpringBoot的厨艺交流平台是一个功能丰富的在线社区，旨在为烹饪爱好者提供一个分享和学习烹饪技巧的平台。该平台分为管理后台和用户网页端，支持管理员和普通用户两种角色。管理后台提供对菜谱分类、菜谱信息、食材信息、商品信息和美食日志模块的全面管理功能，包括添加、编辑、删除和查询等操作。用户网页端则为用户提供了一个友好的界面，可以浏览和搜索各种菜谱，查看食材和商品信息，发表自己的美食日志，与其他用户互动交流。整个平台采用现代化的前端技术和后端框架，保证了良好的用户体验和高效的数据处理能力。 演示录屏：https://www.bilibili.com/video/BV1uz42197zu 配套教程：https://www.bilibili.com/video/BV1pW4y1P7GR

基于Vue.js和SpringBoot的精准扶贫管理系统是一个高效、易用的解决方案，旨在帮助政府和相关组织实现对贫困户的精准识别、管理和帮扶。该系统分为管理后台和用户网页端，支持管理员和普通用户角色的使用。管理员可以通过后台进行贫困户管理，包括贫困户信息的录入、查询、修改和删除等操作，同时还可以对热门新闻、新闻类型、志愿者管理等模块进行管理。普通用户则可以通过用户网页端查看贫困户信息、热门新闻、新闻类型等，还可以在留言板模块发表意见和建议。整个系统采用现代化的前端技术Vue.js和后端框架SpringBoot，保证了系统的稳定性和可扩展性，为用户提供了良好的使用体验。 演示录屏：https://www.bilibili.com/video/BV1QD421774V 配套教程：https://www.bilibili.com/video/BV1pW4y1P7GR

1_暑假练习卷 答案.zip

ipa文件是苹果应用分发程序的标准格式。在某些特定情况下，开发者需要在未越狱的设备上 安装未通过App Store审核的应用，用于内部测试等，此情形下需要用到ipa签名工具。 现款IPA重签名工具，支持 windows 电脑和 Mac OS 电脑。用户只需简单地将它们导入到 工具中，工具内即可解析并读取ipa包所有信息，允许用户选择要使用的证书和配置文件 并支持App Name和Bundle ID的修改，仅用几秒钟即可重新签名成功，此版本解决了 困扰大家的系统兼容问题，安装方便、操作简单、支持个人、公司和企业级开发者证 书，安全便捷。对于需要IPA文件签名的用户或开发者在非越狱设备上测试应用来说，这款免费的IPA签名打包工具是不错的选择，值得推荐。

车牌识别的步骤一般包括以下几个方面： 图像预处理：对输入图像进行预处理，包括图像增强、降噪、灰度化等操作。 车牌定位：通过图像处理算法，将图像中的车牌区域进行定位和提取。 字符分割：将定位到的车牌区域进行字符分割，将车牌上的每个字符单独提取出来。 字符识别：对提取到的字符进行识别，可以使用传统的模式识别方法，如模板匹配、字符特征提取等，或者使用深度学习方法进行训练和识别。 结果输出：将识别结果进行整合和输出，可以将识别到的字符按照顺序组合成车牌号码。 需要注意的是，车牌识别的步骤可能会根据具体的算法和实现方式有所差异，上述步骤仅为一种常见的实现流程。

车牌定位分为以下步骤： 图像预处理：读取图像并对其进行预处理，例如灰度化、降噪和增强等。 车牌区域定位：使用图像处理技术，例如边缘检测、连通区域检测和形态学操作等，找到车牌的大致位置。 车牌区域精确定位：通过进一步的图像处理技术，例如投影、边缘检测和形态学操作等，对车牌区域进行精确定位。 字符分割：将车牌区域中的字符进行分割，形成单独的字符图像。 字符识别：使用字符识别算法，例如模板匹配、神经网络或支持向量机等，对分割的字符进行识别。 本设计非常适合新手学习使用，进阶研究等二次开发。欢迎大家多多下载交流学习研究。