大电影站
当前话题为您枚举了最新的大电影站。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
大电影站源码,光CMS内核+仿迅雷模板+自动采集+安装教程
光CMS是专为建设大电影站点而设的管理系统,以高效、稳定和易用著称。源码集成了光CMS核心和仿迅雷的网站模板,使得网站在设计上与迅雷电影站高度相似,并增加了迅雷电影站的独特功能。\"自动采集\"是其特殊功能之一,能快速获取网络上的电影资源信息,自动填充到网站数据库中,大大提升了内容更新速度和丰富度。光CMS核心包括内容管理、用户管理、权限控制、模板引擎和数据缓存等核心模块。精仿迅雷模板设计提供用户熟悉的浏览体验,包括清晰分类、热门推荐等功能。安装教程详细覆盖了从源码下载到网站部署的全过程,适合技术水平不同的用户。
MySQL
14
2024-08-13
Spark实践:电影推荐
利用Spark大数据技术构建电影推荐系统,提供实际代码演示。
spark
18
2024-05-13
B站Python学习资料
B 站 Python 资料.zip 集合了多实用的 Python 学习资源,挺适合想深入了解 Python 的同学。里面有一些经典教程和项目实例,可以你快速上手。比如里面的PythonStudy学习资源站,它整理了多高质量的教程,适合不同阶段的学习者。对了,还有一些针对特定框架的资料,如果你对MySQL或者Redis感兴趣,里面也有相关的学习资源哦。你可以在这里找到不少干货,学起来也比较轻松。如果你刚开始接触 Python,建议从基础教程入手,再逐步挑战一些实战项目,嗯,循序渐进总是不错的选择。如果你有 Python 相关问题,别忘了查查这个资源包哦,挺多好用的资料。
数据挖掘
0
2025-06-15
Oracle回收站详解
Oracle回收站是存储已删除数据的区域。
了解回收站的机制有助于数据恢复和管理。
该指南详细介绍了回收站的原理、操作和恢复方法。
Oracle
17
2024-05-01
电影推荐人作业
电影推荐人系统作业是SCE 2015数据挖掘课程的一部分。该系统允许注册用户评价电影,基于MovieLens数据集获得电影推荐。
数据挖掘
14
2024-04-30
2019网站Sitemap列表
这份文档详细说明了 2019 网站 Sitemap 列表的使用方法,供测试用途。
算法与数据结构
17
2024-05-19
最新U站资源下载模板
演示站点链接:http://taoniupincom.uz.taobao.com 后台管理路径为:/admin/view/index.php 主要功能包括:商品管理、批量搜索、品牌打折活动、文章管理、店铺管理、推荐位管理、分类管理、频道管理、友链管理、积分礼品兑换管理、免费白拿抽奖管理。
SQLServer
13
2024-08-17
批量JPG转电影利用MATLAB开发简便电影制作工具
利用JPG格式图片批量制作电影的需求日益增加。MATLAB开发了一种简便的工具,使用户能够轻松裁剪每张图像,并将它们合成为完整的电影。
Matlab
16
2024-07-30
PythonStudy:Python 学习资源站
PythonStudy:基于实践的Python学习平台
PythonStudy项目使用 Python 语言,基于 Django1.7 + Bootstrap3.3 框架开发,致力于提供 Python 数据抓取、处理、挖掘、分析和机器学习等方面的学习资源。
项目特色
理论结合实践: 从理论讲解到实际数据处理,每个主题都配有 Demo 演示。
经验分享与交流: 汇总学习经验,并为 Python 学习者提供交流平台,共同学习和成长。
主要功能模块
Web 爬虫: 从网络抓取实时数据,并存储到 MySQL 数据库,目前已完成天气数据和二手房房源数据采集。
机器学习: 使用 scikit-lea
数据挖掘
14
2024-05-23
电影票务系统.rar
《电影票务系统——Java与MySQL的完美结合》在当前数字化时代,电影票务系统已经成为电影院运作的重要组成部分,它有效管理票务,提供便捷在线预订服务。该项目名为“电影票务系统”,采用Java编程语言开发,依赖MySQL数据库存储数据。接下来,我们将详细探讨该系统的实现细节及核心技术。Java作为广泛应用于企业级应用开发的强大编程语言,具备跨平台、面向对象和高可移植性等特点,在该系统中负责业务逻辑处理和用户界面交互。开发者可能使用Java Swing或JavaFX构建图形用户界面,使用户能直观浏览电影信息、选择座位并完成购票流程。此外,Java的多线程特性确保系统并发性能,能同时处理多个用户的
MySQL
11
2024-09-26