比特幣mvc
1. Java做個什麼項目好
小編收集了幾個java練手項目,大企業實戰項目教程+源碼,將近5G的資料通通送給你!
項目一:Ting域主持人
項目介紹:尚學堂OA系統取自真實的尚學堂辦公自動化平台,包括人事管理、考勤管理、報銷管理、收支管理等多個模塊。可以全面練習JSP/Servlet核心技能、MVC模式、Ajax、資料庫設計和多表SQL語句操作、PowerDesigner繪制資料庫模型圖、業務流程圖、多種面向對象模型圖,還有驗證碼、POI、Echarts、JUnit、kindeditor、My97DatePicker等輔助技術。通過該項目,學生熟悉項目設計開發流程,具有自主設計和開發項目初步能力。
功能模塊:尚學堂OA系統:包括人事管理、考勤管理、報銷管理、收支管理等多個模塊。包含人事管理中的部門管理、崗位管理練習單表的MVC操作,人事管理中的員工管理練習多表的MVC操作。考勤管理練習Ajax的應用。報銷管理涉及理解業務流程、異常鏈、事務管理等多項技能。收支管理主要是練習Echarts圖表插件的使用,使用柱狀圖、餅圖等直觀顯示統計數據。
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2. java可以開發什麼項目
目前來說Java的應用領域很廣,可以說是現在最普及的,遍布各行各業,可見其優勢所在。
1、大數據領域
Hadoop以及其他大數據處理技術普遍用的都是Java,當然其他語言也有用到,基於Java 的 HBase和Accumulo以及ElasticSearchas。但Java在此領域並未占太大空間,但只要Hadoop和ElasticSearchas能夠成長壯大,Java依然有潛力占據一部分。
6、其他領域
Java依然是在科學應用中最好選擇,包括自然語言處理。最主要的原因是因為Java比C++或者其他語言相對其安全性、便攜性、可維護性以及其他高級語言的並發性更好。
可以說Java作為軟體行業默認開發語言在各個領域均有廣泛應用,相關從業者也都認為Java有著光明的未來。
希望對您有所幫助!~
3. 去哪裡找python的開源項目
GitHub是一個面向開源及私有軟體項目的託管平台,因為只支持git 作為唯一的版本庫格式進行託管,故名GitHub。作為開源代碼庫以及版本控制系統,Github擁有超過900萬開發者用戶。隨著越來越多的應用程序轉移到了雲上,Github已經成為了管理軟體開發以及發現已有代碼的首選方法。在GitHub,用戶可以十分輕易地找到海量的開源代碼。
下面給大家介紹一些GitHub上25個開源項目:
(1)TensorFlow Models
如果你對機器學習和深度學習感興趣,一定聽說過TensorFlow。TensorFlow Models是一個開源存儲庫,可以找到許多與深度學習相關的庫和模型。
(GitHub: https://github.com/tensorflow/models )
(2)Keras
Keras是一個高級神經網路API,用Python編寫,能夠在TensorFlow,CNTK或Theano之上運行。旨在完成深度學習的快速開發(GitHub: https://github.com/keras-team/keras )
(3)Flask
Flask 是一個微型的 Python 開發的 Web 框架,基於Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2 模板引擎,使用BSD授權。
(GitHub: https://github.com/pallets/flask )
(4)scikit-learn
scikit-learn是一個用於機器學習的Python模塊,基於 NumPy、SciPy 和 matplotlib 構建。,並遵循 BSD 許可協議。
(GitHub: https://github.com/scikit-learn )
(5)Zulip
Zulip是一款功能強大的開源群聊應用程序,它結合了實時聊天的即時性和線程對話的生產力優勢。Zulip作為一個開源項目,被許多世界500強企業,大型組織以及其他需要實時聊天系統的用戶選擇使用,該系統允許用戶每天輕松處理數百或數千條消息。Zulip擁有超過300名貢獻者,每月合並超過500次提交,也是規模最大,發展最快的開源群聊項目。
(GitHub: https://github.com/zulip/zulip )
相關推薦:《Python入門教程》
(6)Django
Django 是 Python 編程語言驅動的一個開源模型-視圖-控制器(MVC)風格的 Web 應用程序框架,旨在快速開發出清晰,實用的設計。使用 Django,我們在幾分鍾之內就可以創建高品質、易維護、資料庫驅動的應用程序。
(GitHub: https://github.com/django/django )
(7)Rebound
Rebound 是一個當你得到編譯錯誤時即時獲取 Stack Overflow 結果的命令行工具。 就用 rebound 命令執行你的文件。這對程序員來說方便了不少。
(GitHub: https://github.com/shobrook/rebound )
(8)Google Images Download
這是一個命令行python程序,用於搜索Google Images上的關鍵字/關鍵短語,並可選擇將圖像下載到您的計算機。你也可以從另一個python文件調用此腳本。
(GitHub: https://github.com/hardikvasa/google-images-download )
(9)YouTube-dl
youtube-dl 是基於 Python 的命令行媒體文件下載工具,完全開源免費跨平台。用戶只需使用簡單命令並提供在線視頻的網頁地址即可讓程序自動進行嗅探、下載、合並、命名和清理,最終得到已經命名的完整視頻文件。
(GitHub: htt ps://github.com/rg3/youtube-dl )
(10)System Design Primer
此repo是一個系統的資源集合,可幫助你了解如何大規模構建系統。
(GitHub: https://github.com/donnemartin/system-design-primer )
(11)Mask R-CNN
Mask R-CNN用於對象檢測和分割。這是對Python 3,Keras和TensorFlow的Mask R-CNN實現。該模型為圖像中對象的每個實例生成邊界框和分割蒙版。它基於特Feature Pyramid Network(FPN)和 ResNet101 backbone。
(GitHub: https://github.com/matterport/Mask_RCNN )
(12)Face Recognition
Face Recognition 是一個基於 Python 的人臉識別庫,使用十分簡便。這還提供了一個簡單的face_recognition命令行工具,可以讓您從命令行對圖像文件夾進行人臉識別!
(GitHub: https://github.com/ageitgey/face_recognition )
(13)snallygaster
用於掃描HTTP伺服器上的機密文件的工具。
(GitHub: https://github.com/hannob/snallygaster )
(14)Ansible
Ansible是一個極其簡單的IT自動化系統。它可用於配置管理,應用程序部署,雲配置,支持遠程任務執行和多節點發布 - 包括通過負載平衡器輕松實現零停機滾動更新等操作。
(GitHub: https://github.com/ansible/ansible )
(15)Detectron
Detectron是Facebook AI 研究院開源的的軟體系統,它實現了最先進的目標檢測演算法,包括Mask R-CNN。它是用Python編寫的,由Caffe2深度學習框架提供支持。
(16)asciinema
終端會話記錄器和asciinema.org的最佳搭檔。
(GitHub: https://github.com/asciinema/asciinema )
(17)HTTPie
HTTPie 是一個開源的命令行的 HTTP 工具包,其目標是使與Web服務的CLI交互盡可能人性化。它提供了一個簡單的http命令,允許使用簡單自然的語法發送任意HTTP請求,並顯示彩色輸出。HTTPie可用於測試,調試以及通常與HTTP伺服器交互。
(GitHub: https://github.com/jakubroztocil/httpie )
(18)You-Get
You-Get是一個小型命令行實用程序,用於從Web下載媒體內容(視頻,音頻,圖像),支持國內外常用的視頻網站。
(GitHub: https://github.com/soimort/you-get )
(19)Sentry
Sentry從根本上講是一項服務,可以幫助用戶實時監控和修復崩潰。基於Django構建,它包含一個完整的API,用於從任何語言、任何應用程序中發送事件。
(GitHub: https://github.com/getsentry/sentry )
(20)Tornado
Tornado是使用Python開發的全棧式(full-stack)Web框架和非同步網路庫,,最初是由FriendFeed上開發的。通過使用非阻塞網路I / O,Tornado可以擴展到數萬個開放連接,是long polling、WebSockets和其他需要為用戶維護長連接應用的理想選擇。
(GitHub: https://github.com/tornadoweb/tornado )
(21)Magenta
Magenta是一個探索機器學習在創造藝術和音樂過程中的作用的研究項目。這主要涉及開發新的深度學習和強化學習演算法,用於生成歌曲,圖像,繪圖等。但它也是構建智能工具和界面的探索,它允許藝術家和音樂家使用這些模型。
(GitHub: https://github.com/tensorflow/magenta )
(22)ZeroNet
ZeroNet是一個利用比特幣的加密演算法和BitTorrent技術提供的不受審查的網路,完全開源。
(GitHub: https://github.com/HelloZeroNet/ZeroNet )
(23)Gym
OpenAI Gym是一個用於開發和比較強化學習演算法的工具包。這是Gym的開源庫,可讓讓你訪問標准化的環境。
(GitHub: https://github.com/openai/gym )
(24)Pandas
Pandas是一個Python包,提供快速,靈活和富有表現力的數據結構,該工具是為了解決數據分析任務而創建的。Pandas 納入了大量庫和一些標準的數據模型,提供了高效地操作大型數據集所需的工具。此外,它還有更廣泛的目標,即成為所有語言中最強大,最靈活的開源數據分析/操作工具。它目前已經朝著這個目標邁進。
(GitHub: https://github.com/pandas-dev/pandas )
(25)Luigi
Luigi 是一個 Python 模塊,可以幫你構建復雜的批量作業管道。處理依賴決議、工作流管理、可視化展示等等,內建 Hadoop 支持。(GitHub: https://github.com/spotify/luigi )