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哪位大哥有完整一点简单一点的扫雷程序给小弟发一个.多谢!
ecaol
2003-11-04 12:16:00
study JAVAing 需要大家的支持!
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哪位大哥有完整一点简单一点的扫雷程序给小弟发一个.多谢!
study JAVAing 需要大家的支持!
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makewcy
2010-05-27
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最近老师留了一个作业,关于扫雷程序的,能给我发个吗
caolijian12@126.com
ecaol
2003-11-09
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大哥有没有简单一点的版本呀?这个对我来说还有点难度.汗...........
modular
2003-11-09
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modular@vip.sina.com
RogerNina
2003-11-09
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leonzys1(Hawking) 多多感谢!!
Jawan_lee
2003-11-09
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to leonzys1(Hawking)
好东西,谢了
leonzys1
2003-11-09
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http://gro.clinux.org/project/showfiles.php?group_id=401&release_id=391
里面有原代码
zzgcxy
2003-11-09
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Give me one!
thanks!
zzgcxy@163.com
ecaol
2003-11-08
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热切期待中.............. :)
ecaol
2003-11-07
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我也不懂ing
我好像看不懂VB的 :(
dovek2
2003-11-07
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我正在做,可是还没完成,由于现在太忙,请稍等几天!
loveyousomuch
2003-11-06
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你们都up什么,是要vb版的吗?java的没!
maple1114
2003-11-06
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up
也给我来份
maple770880@163.com
killme2008
2003-11-05
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up
给我 来份
kissme6115@163.com
ecaol
2003-11-04
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我没学过VB :(
但是还是感谢这位热心的大哥
loveyousomuch
2003-11-04
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以前用vb做了一个,不过改一下就成java版的啦
ecaol
2003-11-04
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up!
我的E-mail:ecaol@21cn.com
SpringBoot整合Log4j2实战:从配置到性能调优
本文详细讲解SpringBoot项目中整合Log4j2的
完整
流程,涵盖依赖引入、XML配置详解(Appenders、Loggers、滚动策略)、异步日志优化(Async Appender与Async Loggers对比)、生产环境最佳实践及常见坑点规避。重点突出Log4j2无锁异步机制带来的显著性能提升,并提供可落地的配置示例与调优参数。
MATLAB科学机器学习与物理信息神经网络PINN综合案例库源码+文档说明及全部资料.zip
MATLAB科学机器学习与物理信息神经网络PINN综合案例库源码+文档说明及全部资料.zip 包含多个关于科学机器学习(SciML)和物理引导机器学习的MATLAB示例。SciML结合了人工智能方法和领域特定知识以加速科学和工程
发
现。文章详细介绍了SciML的几种方法,包括物理引导神经网络(PINNs)、神经常微分方程(Neural ODEs)、神经算子(Neural Operators)和图神经网络(GNNs)。此外,还提供了一些示例和资源以帮助用户入门。 关键点 该仓库展示了科学机器学习(SciML)和物理引导机器学习的MATLAB示例。 SciML结合了AI方法和领域特定知识以加速科学和工程
发
现。 物理引导神经网络(PINNs)通过在神经网络训练的损失函数中结合微分方程来解决微分方程。 神经常微分方程(Neural ODEs)在神经网络中作为一层引入,用于解决常微分方程。 神经算子用于学习函数空间之间的映射,通常用于PDE问题。 图神经网络(GNNs)被设计用于操作图数据,适用于热传导等问题。
C#源码SqlSugar-master
C#源码SqlSugar-master
电影推荐与评论系统的设计与实现(代码+数据库+LW)
摘 要 随着互联网影视产业的迅速
发
展,电影资源呈指数级增长,类型也愈加多样化,但是用户面对如此庞大的影片库时,会遇到信息过载、筛选效率低下、观影决策成本高这些难题,而传统的电影平台大多只是对基本的分类和热度进行展示,并没有提供个性化的推荐服务,社交互动以及一体化管理的能力也比较薄弱。 该系统使用的是Spring Boot+Vue前后端分离的方式进行开
发
,设计并开
发
了
一个
电影推荐和评论系统。开
发
系统中存在三个问题,即无法准确地判断出用户的喜好、电影推荐功能上线之初没有用户数据,因此推荐效果不佳、大量用户同时评论打分时系统容易出现不稳定的情况。为了克服上述问题,本文查阅相关资料,不断迭代开
发
原型,并进行实际测试,完成整个系统的全部过程,即系统需求分析、架构设计、功能开
发
、系统测试。系统分为普通用户和管理员两种身份,具有注册登录、电影浏览、电影推荐、评分评论、影片收藏、个人中心、后台管理等功能,采用结合用户喜好和电影热度的
简单
推荐方式,提供热门电影推荐和个性化推荐,很好地解决了推荐功能初始没有数据、数据较少的问题。项目用接口来完成前后端的数据交互,使用MySQL数据库存储用户、电影、评论、收藏等各种数据,并且加入权限验证、密码加密等安全措施,保证系统安全稳定并且便于后期扩展。除此之外,系统还增加了电影资讯查看、首页轮播图设置、编辑资讯等功能,使整个电影平台的服务更加全面,使用更加高效。经过全面的功能测试、接口测试和性能测试,系统各个模块运行稳定,推荐接口响应时间小于300ms,主要的互动操作成功率大于98%,可以大大降低用户的选片成本,提高观影决策的速度和社区互动的效果。 本文给出一套轻量级、易部署、可复用的电影推荐类Web应用工程实现方案,相比于传统的单一列表展示型平台,个性化服务、社交互动体验和后台管理效率都有明显的提高,可以给影视文化数字化传播、推荐算法轻量化工程实践
Video-Production-Pipeline-Handoff-v1.0-原创源码与文档.zip
原创本地工程工具合集,每个资源均包含独立源码、README、MIT License、原创与授权声明、3项自动化测试、可复现合成示例、离线 JSON、HTML、SVG 报告及 1080×720 真实运行截图。Node.js 18+ 可直接运行,适合开
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者进行工程预检、数据校验和证据留档;不包含第三方项目源码、模型权重、官方素材或账号数据。
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