一个包含数据库表的完整新闻管理系统（无缺陷）。-ITADN社区

优质

本系统为无BUG的完整版新闻管理系统数据库设计方案，详细记录了各版本更新与维护情况，确保数据安全性和稳定性。满足大家的需求，贡献此代码供参考。

基于C#的完整新闻管理系统

优质

本项目是一款基于C#开发的全面新闻管理平台，提供新闻创建、编辑、发布及用户评论互动等功能，旨在为用户提供高效便捷的信息管理和分享体验。使用C#开发了一个完整的新闻管理系统，包括前台界面和后台管理功能。用户可以进行登录与注册，并在前端浏览新闻、发表评论以及回复其他用户的评论；管理员则能够对用户信息进行管理和维护，同时具备添加、删除、修改及查询新闻的功能。此外，在用户注册过程中，系统利用无刷新的AJAX技术检查用户名是否已被使用。

物业管理系统（含完整数据库）

优质

本软件为物业管理量身打造，包含全面数据库支持，有效管理物业日常事务，提升服务效率与质量。采用MVC架构，并使用Tomcat作为容器，结合Oracle数据库，这套方案非常适合完成Java基础学习后进行巩固练习的学员，同时也适合所有希望深入学习Java技术的爱好者们！欢迎大家下载并加以利用！

包含完整源码的酒店管理系统及数据库

优质

本项目提供一套完整的酒店管理解决方案，包括前端界面和后端数据库设计。所有源代码均对外开放，便于学习与二次开发。这段文字描述的是一个使用VS 和 C# 编写的酒店管理系统，并提供了完整的源码以及数据库文件，其中包括了可供研究的完整数据，适用于学习者进行参考和实践。

包含完整OA的Activiti后台管理系统及数据库

优质

本项目为一个集成完整开放访问（OA）功能的Activiti流程引擎后台管理系统及其配套数据库设计。旨在为企业提供灵活高效的业务流程自动化解决方案。一个完整的OA系统包含Activiti后台管理和数据库部分，可供大家参考学习。

简洁实用的ASP.NET新闻管理系统源码，包含SQLServer数据库

优质

这是一款易于使用的ASP.NET新闻管理系统源代码，集成了SQL Server数据库支持。系统设计简洁、功能实用，适合快速搭建新闻网站或企业官网的信息发布平台。主要功能新闻发布系统由后台管理和前后新闻浏览两部分组成。后台管理对新闻进行了详细的分类，在前台以分类形式展示新闻的详细内容，满足了人们在浏览新闻时按类别查看信息的需求。此外，前台还提供了查询新闻的功能，方便用户查找相关的信息。使用说明： 1. 在首页中单击“后台入口”链接进入登录页面。 2. 登录后台使用的用户名为mr，密码为mrsoft。 3. 前台和后台都设有站内搜索功能，通过该功能可以直接查找新闻内容。系统附带详细使用说明书及SQL Server 2008数据库文件，直接附加后即可正常使用。

缺陷管理系统

优质

缺陷管理系统是一款专为企业设计的软件工具，用于追踪、管理和解决开发过程中的各种问题和错误。通过自动化流程，提升团队协作效率与产品质量。一个小型数据库包含十张数据表结构，这些表格之间的关系非常值得探究。根据不同的用户权限所具有的功能不同，界面显示也有所不同。数据库文件及脚本都在项目中，并且有兴趣的人可以运行该项目来了解其业务逻辑的深度和复杂性。此项目使用了SSH框架、JFreeChart图表制作以及Ajax页面无刷新和级联实现等技术。

新闻管理系统中的数据库文件

优质

《新闻管理系统中的数据库文件》一文探讨了在新闻管理软件中如何有效组织和利用数据库文件，提升信息处理效率与数据安全性。新闻管理系统的数据库文件。

名片管理系统完整版，含数据库

优质

名片管理系统完整版是一款全面集成数据库功能的应用程序，旨在高效管理个人或企业的联系信息。用户可以轻松添加、编辑和查询名片资料，并利用内置数据库进行安全存储与检索，确保重要联络人信息触手可及。一个名片管理系统包括上传名片资源的功能，并能够展示包含图片的名片。系统使用MySQL存储过程，并提供密码提示功能。此外，还配备了简易的后台管理界面。

基于YOLOv11的轮胎缺陷检测系统（含完整程序与数据）

优质

本项目开发了一套基于YOLOv11算法的轮胎缺陷自动检测系统，包含详尽的数据集和源代码，旨在提升工业生产中的质量控制效率。本段落详细介绍了一套基于YOLOv11的轮胎缺陷自动检测系统的设计、实施及其应用价值。首先讲解了如何将YOLOv11的高效性和高精度应用于轮胎表面瑕疵检查；接着说明使用Flutter或Tkinter制作直观用户界面，使操作更加友好；此外还提到可通过转换为ONNX标准来实现方案在多种平台上的无缝运行；同时提供了用于跟踪系统性能的评估图表以辅助解读效果。介绍了构建流程涵盖了环境建立、收集整理带有标记的样本集合、制定适当的配置文档、训练机器、输出轻量化网络定义格式文件、评估模型效果并最终建立GUI入口等一系列步骤。该方案主要面向有软件开发生命周期实践经验，特别是熟悉计算机视觉或神经网络领域的研发团队。使用场景及目标：面向制造业企业用于自动化查找生产过程中可能出现的各种损坏情况如裂缝或其他异常，确保终端商品的质量可靠性和安全性，减少召回损失。为了更好地利用本项目资源，请在前期仔细准备充足的高质量多角度覆盖潜在故障形态的学习资料；在调整神经元网络架构参数时反复试验寻找最优解；注意保证输入媒介的像素质量和照明水平以降低外界因素带来的不利影响。

是否确定退出登录?

一个包含数据库表的完整新闻管理系统（无缺陷）。

全部评论 (0)