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快api后端项目的爱投票系统（二）

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简介：
爱投票系统是快API后端项目中的一个模块，致力于提供高效、便捷的在线投票解决方案，支持各类活动和决策过程。 由于目前不支持文件资源覆盖，所以只能再新建一个资源了。该资源是在《爱投票系统 - fastApi后端项目（一）》的基础上新增的功能，单独下载此资源是无法运行的。新添加的内容包括celery的定时任务和fund_shares两个模块，并提供了在centos上独立部署celery的文字步骤教程。

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  • 快api后端项目的爱投票系统（二）
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    爱投票系统是快API后端项目中的一个模块，致力于提供高效、便捷的在线投票解决方案，支持各类活动和决策过程。 由于目前不支持文件资源覆盖，所以只能再新建一个资源了。该资源是在《爱投票系统 - fastApi后端项目（一）》的基础上新增的功能，单独下载此资源是无法运行的。新添加的内容包括celery的定时任务和fund_shares两个模块，并提供了在centos上独立部署celery的文字步骤教程。
     
  • 快api后端项目的爱投票系统（一）
    优质
    本系列文章深入探讨了在快API后端项目中构建“爱投票”系统的全过程，涵盖设计思路、技术选型及实现细节。 一个使用Python异步Web框架FastAPI编写的后端项目，在PyCharm环境中支持调试，并在云服务器上部署后用Gunicorn启动4个worker进程。通过Postman进行压力测试，设置迭代次数为8000次，延迟为0毫秒，程序仍然能够正常运行。有兴趣的读者可以继续测试并分享其并发性能结果。
     
  • Java编写的Web项目——投票系统
    优质
    本项目为采用Java技术开发的在线投票系统，旨在提供便捷、高效的网络投票解决方案。用户可轻松创建与参与各类投票活动，支持实时统计结果功能。 该系统包含许多Java代码，并设有不同层次的权限。用户登录后会进入不同的网站界面；同样地，管理者也有自己的专属登录网站。
     
  • Java投票系统项目作业.zip
    优质
    本项目为基于Java语言开发的学生课程设计作品，实现了投票系统的各项功能，包括用户管理、选项创建与投票统计等。 该投票系统使用Java编写，包含程序代码及文档。系统功能包括登录界面、投票界面以及结果显示界面等。
     
  • 在线投票系统的后台
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    在线投票系统后台是指支持和管理线上投票活动的服务器端软件平台。它负责处理用户的登录认证、投票数据的收集与统计，并提供数据分析报告给管理员，确保投票过程的安全性及结果的准确性。 一个基于SSH实现的在线投票系统后台，分享给大家学习参考。
     
  • JSP企业电子投票系统的Java项目.zip
    优质
    这是一个基于Java开发的企业电子投票系统项目，使用JSP技术构建。它提供了便捷的在线投票解决方案，适用于企业管理决策等场景。 Java 项目包含：项目源码、数据库脚本及部署文档。此项目适合课程设计使用，并且包含了前后端代码。 该系统具有完善的功能、美观的界面、简单的操作流程以及便捷的管理方式，具备较高的实际应用价值。 一. 技术组成 技术栈包括 Java 使用 jdk1.8 即可。 开发环境推荐使用 IDEA 或 Ecplise。 数据库采用 MySql（如果有需要的话）。 二. 部署说明 1. 开发Java项目时可以选用IDEA或Ecplise作为集成开发工具； 2. 数据库可视化软件建议使用 Navicat，且对于 MySQL 建议采用 5.7 版本。
     
  • 投票系统前端页面（一）
    优质
    本项目为一款简洁高效的投票系统前端页面设计，旨在提供用户友好的操作界面和流畅的用户体验。 这是爱投票管理系统前端页面，该前端项目目前使用的是Vue和Element-ui。运行该项目的电脑需要安装Node.js。
     
  • 张量投票的MATLAB代码-项目：项目
    优质
    本项目提供了一套用于实现张量投票算法的MATLAB代码，旨在增强图像中的几何结构信息和进行形状恢复。适合计算机视觉与模式识别领域的研究者使用。 张量投票MATLAB代码脑电处理工具箱是作为欧盟资助的研究项目的一部分发布的，旨在支持EEG信号的实验。该软件采用模块化架构，使得用户能够以最少的代码调整快速执行不同配置的实验。其实验管道主要由Experimenter类构成，它充当另外五个底层部分的包装器： - Session对象：用于加载数据集，并根据实验期间呈现SSVEP刺激的时间段对信号进行分段。同时，信号部分也会根据刺激频率用标签标注。 - 预处理对象：包括修改原始EEG信号的方法。 - 特征提取对象：执行特征提取算法以从EEG信号中抽取数值特征。 - 特征选择对象：负责在上一步骤中提取的最重要的特征的选择过程。 - 分类对象：训练用于预测未知样本标签的分类模型。 某些类的使用可能会受到特定要求或限制。预处理部分需要FastICA库，而费舍尔和盛宴（FEAST）则分别依赖于它们各自的专用库。对于分类模块，L1MCCA需要张量工具箱的支持；LIBSVMFast也需相应库支持；MLTbox适用于多类任务。
     
  • 投票：基于ThinkPHP的微信投票系统
    优质
    本项目是一款基于ThinkPHP框架开发的微信投票系统，旨在为用户提供便捷、高效的线上投票解决方案。 thinkphp微信投票系统
     
  • Python端的爱旅游项目.zip
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    Python端的爱旅游项目是一款利用Python编程语言开发的旅游相关应用程序或工具包，旨在为用户提供便捷、个性化的旅行规划与体验服务。 爱旅游项目是使用Python开发的旅游相关应用程序。该项目旨在为用户提供便捷、个性化的旅行体验，通过整合各种旅游资源和服务，帮助用户轻松规划行程并享受愉快的旅程。