项目文档

ArangoDB 的文档库蛮不错的，包含了所有版本的文档，可以说是前端开发者的福音了。它用的是静态站点生成器，整体挺方便的。你可以直接在本地搞定文档的，选择依赖项或者 Docker 容器也行。要注意的是，Algolia 插件对 Ruby 2.6+的版本有点小问题，不过不影响大多数情况。建议你用Jekyll的监视模式，这样修改完文档后，站点会自动重建，效率挺高的。不过，有时候Jekyll不会自动检测到一些更改，尤其是修改插件、配置、或者新页面的导航 YAML 时，建议删除_site目录，重新启动服务。要是你经常更新文档，记得关注一下这些小细节哦。

项目编码规范编写指南 项目产品数据统计分析报告编写指南 配置管理计划编写指南 硬件、软件和图书资料编号方案 v1.1

以新冠疫情为主题，利用 Echarts 技术展示 Python 爬取的实时数据。

Autoboat项目涵盖了用于操作20英尺机器人水面船的MATLAB代码，该项目由圣克鲁斯大学在Gabriel Elkaim教授的指导下开发。虽然这些代码高度模块化，但对外部人士可能缺乏吸引力。地面站软件由QGroundControl项目提供，不包含在本存储库中。CAD文件包括机械和电气系统的设计，机械部分使用SolidWorks 2010建模，电气部分则使用Eagle 6生成电气原理图。代码部分包括Simulink和C语言，用于控制船只操作，而MATLAB和Python脚本用于数据解析和分析。项目文档存储在此目录中，主要项目代码位于Simulink 2011b模型的/Code/Primary

对于大数据开发者来说，大数据项目文档.rar真的是一个挺不错的资源包。里面有一系列关于大数据的课程和实战教程，涵盖了Spark、Python、Hadoop等多种技术。是如果你刚入门大数据或者想要提高自己在实际项目中的操作能力，这个资源包会有。比如，里面的Spark 快速大数据入门教程，不仅得清楚，还带你一步步深入了解Spark的使用方式，挺适合初学者的。 如果你已经有一定基础，这些资源对你来说也同样有价值。例如，Scala 与 Spark 大数据实战，可以你更深入地掌握Scala和Spark的结合使用，应用到实际的项目中，效率高。，别忘了Spark 快速大数据入门，里面的学习资源真的蛮丰富的。

数据库管理系统的文档，内容还挺全的。从项目搭建、数据库设计、再到具体的使用方法，每个环节都捋得挺清楚，适合刚上手的朋友。尤其是你想搞清楚一套完整流程的时候，这类文档真的能省不少时间。 数据库课程设计的项目流程讲得比较细，像成绩管理系统的搭建、数据库表结构的设计，还有基本的增删查改操作，都有说到。你点进去看看：数据库课程设计成绩管理系统开发流程。 项目开发流程那篇也不错，适合你理一理开发顺序的思路，像是怎么划分模块、怎么测试、上线注意啥，讲得比较接地气：项目开发流程。 对数据库结构还不太熟？可以看看仓库管理系统数据库设计文档，字段设计思路蛮清楚，字段命名规范、数据类型也有注释，挺适合做模板。 想

本项目提供了面部图像超分辨率的完整代码与文档。项目文件夹“FYP”内的内容简述如下： 文件说明- 数据集：包含面部图像的数据集，用于训练和测试。- 文档：包含演示幻灯片、中期报告及最终报告，详细记录项目进展。- GUI：项目的图形用户界面（GUI）示例。- gui.py：基于Python的GUI脚本。 源代码- src：包含深度学习与机器学习的源代码。- deep-learning：基于Python实现的CNN和GAN模型代码。- machine-learning：包括PCA、LLE和SR的C++代码实现。- machine-learning-gui：将PCA、LLE和SR集成到一个演示用的E

查看有关 LPE 的文档。

这里提供详尽的 MongoDB 数据库文档供您学习。欢迎参考。

Oracle 提供全面的文档，涵盖其产品的各个方面，包括产品概述、安装说明、操作指南和故障排除技巧。这些文档对于了解和有效使用 Oracle 产品非常宝贵。