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云E办后端包含运行指南(rar压缩包)。

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简介：
云E办的后端源代码，并附带了详细的运行指导教程，方便用户快速上手使用和进行二次开发。

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  • 云E办后端运行教程.rar
    优质
    本资源为《云E办后端运行教程》，内容详尽地介绍了如何搭建和使用云E办平台的后端系统，适合开发者及IT从业者学习参考。 云E办后端源码及运行教程提供给用户参考学习。
     
  • 云E办前端运行教程.rar
    优质
    本资源为《云E办前端运行教程》，详细介绍了如何安装与使用云E办平台的前端功能，适合初学者快速上手。包含操作指南、配置方法等内容。 云E办后端运行教程提供了一系列详细的步骤来帮助用户了解如何安装、配置以及启动云E办的后台系统。通过这些指导，开发者可以快速上手并开始使用该平台的各项功能和服务。
     
  • 云E办项目代码（包括前端与后端）及文档.txt
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    该文件包含“云E办”项目的完整源代码和相关文档，涵盖了前端和后端的所有技术细节和实现方案。 基于SpringBoot+Vue开发的前后端分离项目完整教学-在线智能办公系统提供了一套详细的教程，帮助开发者理解和实现一个完整的在线智能办公系统的构建过程。该项目结合了Spring Boot框架的强大后端功能与Vue.js前端技术的优点，实现了高效、灵活且易于维护的应用程序架构。通过本课程的学习，学员可以掌握如何使用这些现代开发工具和技术来创建专业的web应用程序，并为自己的项目打下坚实的基础。
     
  • 云E办在线智能办公项目源码（包含Vue前端、SpringBoot后端及SQL数据库）
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    云E办在线智能办公项目源码是一款集成了Vue前端框架、SpringBoot后端技术和SQL数据库的智能化办公系统开发资源，旨在提供便捷高效的在线办公解决方案。 【高配完整版】运用Springboot、Vue全家桶、Spring Security、JWT令牌、Redis完成一个前后端分离项目 前端项目涉及的知识点包括：前后端分离、Vue全家桶、Axios、ES6、Webpack、ElementUI、WebSocket、font-awesome以及js-file-download等。 后端项目涉及的技术栈有：前后端分离，使用了Spring Security安全框架来处理安全性问题；JWT令牌用于实现无状态的认证机制；Redis作为缓存数据库提高了系统的响应速度与性能；EasyPOI简化Excel文件操作流程；RabbitMQ负责消息队列服务以确保高并发场景下的稳定运行；WebSocket实现实时通信功能，以及FasfDFS进行大容量文件存储等。 资源目录包括： - yeb-web - yeb-server - yeb-email - yeb-generator - sql
     
  • RAR、ZIP压缩包密码破解指南
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    本指南详细介绍如何破解RAR和ZIP格式文件的密码，涵盖多种实用工具和技术方法，帮助用户解决数据访问难题。 教你如何暴力破解一个加密的压缩包文件，支持RAR、ZIP等多种格式。不过需要注意的是，此类行为可能违反法律，并且不道德，请谨慎对待信息安全与隐私保护问题。
     
  • 云E办前端后端完整代码及开发文档
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    云E办前端后端完整代码及开发文档包含了该项目从客户端到服务器端的所有源代码以及详细的开发指南和说明，适合开发者学习参考。 该系统包括登录功能，职位管理模块，职称管理模块，部门管理模块，员工管理模块，工资管理模块，在线聊天功能以及个人中心等功能。
     
  • FFmpeg_H264_H265_fdk_aac_压缩包rar
    优质
    此RAR压缩包包含开源多媒体框架FFmpeg及相关编解码器库，支持H.264、H.265视频和AAC音频格式的编码与解码操作。 包括ffmpeg4.1.3源码、H264、H265以及FDK_AAC支持，并且包含适用于H265的FLV源码，可以编译出能够通过RTMP发布支持H265的FFmpeg版本。
     
  • JPEG_8X8压缩包.rar
    优质
    JPEG_8X8压缩包包含了用于图像处理的8x8 JPEG压缩算法相关资源和工具，适用于研究与开发工作。 使用MATLAB实现图像数据的提取与分块处理，并通过逻辑代码来完成数据的分块操作。此外，在MATLAB环境中进行MATLAB与Vivado之间的交互仿真，以验证数据处理过程中的正确性。
     
  • Unity_GIF压缩包.rar
    优质
    Unity_GIF压缩包.rar包含了优化后的GIF资源文件，适用于Unity游戏引擎项目中，旨在帮助开发者减少项目文件大小，提高加载效率。 Unity播放Gif动画示例工程可以让用户随意选择Gif并调节速度进行播放。
     
  • mask_rcnn_inception_v2_coco_压缩包.rar
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    这个文件包含了一个预训练的Mask R-CNN模型，基于Inception v2架构，并在COCO数据集上进行训练。适合用于目标检测和实例分割任务。 Mask R-CNN的.pb模型文件和.pbtxt文件以及与之对应的颜色信息和标签信息。