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本地114商务黄页

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简介：
《本地114商务黄页》是一本全面收录当地企业信息的实用指南，帮助读者轻松查找商家联系方式和服务详情，是商务人士和消费者的必备工具书。 本地114黄页采用ASP+ACC语言开发，界面简洁明了，分类清晰有序，并具备查询功能。这款工具非常适合地方信息港、地方信息网站以及政府网站作为便民服务的小栏目使用。 它不仅方便实用，还具有很高的用户粘性。

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  • 本地114商务黄页
    优质
    《本地114商务黄页》是一本全面收录当地企业信息的实用指南，帮助读者轻松查找商家联系方式和服务详情，是商务人士和消费者的必备工具书。 本地114黄页采用ASP+ACC语言开发，界面简洁明了，分类清晰有序，并具备查询功能。这款工具非常适合地方信息港、地方信息网站以及政府网站作为便民服务的小栏目使用。 它不仅方便实用，还具有很高的用户粘性。
     
  • 一款开源的本地黄页小程序
    优质
    这是一款功能全面、易于使用的开源本地黄页小程序，用户可以轻松查找周边商家信息和服务，同时也为商户提供了一个展示自己的平台。 一个开源的同城黄页小程序供大家学习交流，提供部分后端API。
     
  • 114挂号：114刷号
    优质
    114挂号：114刷号是一款便捷的医疗服务软件，用户可以通过它轻松预约全国各地医院的专家门诊，极大地方便了患者就医流程。 114挂号平台的挂号速度特别慢，尤其是在热门时段。因此我开发了一个自动化项目来提高挂号的成功率，并在2016年完成了这个项目，当时主要用于自己和家人的使用。该项目简化了流程，在放号后只需输入手机验证码即可直接完成挂号，成功率几乎达到100%。 现在将此项目提交出来时发现，由于114网站已经调整并修改了域名，当前的代码可能无法正常工作。后续需要进行改进修复： - 自动登录：待办事项 - 获取病人列表：已完成 - 医院列表获取：已完成 - 获取医院科室信息：正在进行中 - 验证cookie有效性：已完成 - 抓取医生信息：待办事项（未放号之前无法获取到医生信息） - cookie自动更新: 待办事项 使用的是nwjs目录，这是一个基于Node Webkit的文件。由于文件过大不能完全上传，在Windows上可以运行luanchNW.bat来启动项目；在其他系统中可执行luanch.sh m命令进行操作。 此项目的目的是简化挂号流程并提高成功率，未来将进一步优化以适应114平台的变化。
     
  • 后浪科技骑士2.0黄金版最新商用服务端版本
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    后浪科技骑士2.0黄金版是一款专为商业环境设计的高级服务器软件，提供增强的安全性、稳定性和性能优化，助力企业高效运行。 后浪科技骑士2.0黄金版最新商业版服务端是非法获取的。
     
  • 黄敏学的电子商务概论课程讲义
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    《黄敏学的电子商务概论课程讲义》是一本深入浅出地介绍电子商务基本概念、理论与实践操作的教材，适合初学者和相关从业人员阅读。 电子商务概述包括系统构建、竞争优势分析、环境适应性探讨以及技术基础建设等内容。此外，还包括网站建设技巧、网上支付系统的运作原理及安全管理措施的制定与实施。另外还涉及电子商务在物流领域的应用，网络商务信息处理方法，并详细介绍了B2C（企业对消费者）和B2B（企业对企业）的应用场景及其战略规划与实施方案的设计。
     
  • 电子商务前端页面
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    简介：本项目专注于开发用户友好且功能强大的电子商务网站前端界面。采用现代Web技术，旨在提升用户体验与交互效率，实现商品展示、购物车管理和支付流程等核心电商功能。 电商前端页面可以直接使用模板。
     
  • 本地服务器服务
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    本地服务器服务是指在企业或个人办公环境中设立的计算机服务器系统，用于提供数据存储、网络连接和应用程序支持等服务。这种服务能够确保信息的安全性和快速访问，同时减少对互联网依赖的风险，为企业和个人用户提供更加稳定可靠的IT解决方案。 Tomcat因其占用系统资源少且具有良好的扩展性而深受程序员喜爱，并支持负载均衡与邮件服务等功能；它还在不断改进和完善，任何有兴趣的开发者都可以对其进行修改或添加新功能。 作为一款轻量级应用服务器，Tomcat适用于中小型项目和访问用户不多的情况。对于初学者而言，在配置好Apache服务器后可以利用其响应对HTML页面的请求。实际上，虽然Tomcat是Apache的一个扩展部分，但它能够独立运行，并作为一个单独进程与Apache一起工作。
     
  • 本地服务器服务
    优质
    本地服务器服务是指在组织内部或个人计算机上运行和管理的数据处理与存储系统。它提供了对数据的直接控制、更高的安全性和性能优化能力，适用于需要快速响应时间及高度定制化需求的应用场景。 【本地服务器】是一个基于Java开发的简易服务器程序，主要用于提供本地文件服务，允许用户通过HTTP协议访问和下载服务器上的文件。在深入理解这个项目之前，我们需要先了解几个关键概念： 1. **Java**: Java是一种广泛使用的面向对象编程语言，以其“一次编写、到处运行”的特性闻名。它提供了丰富的类库，包括网络通信与多线程处理等，使得构建服务器端应用变得相对简单。 2. **服务器**: 服务器是负责响应客户端请求并提供服务的计算机程序。在这个案例中，`HTTPServer1` 是Java编写的服务器程序，能够处理HTTP请求，并返回相应的文件内容。 3. **ADT（Android Developer Toolkit）**：虽然通常与Android应用开发相关，在这里提及可能是由于该服务器程序可能使用了ADT中的某些工具或库，例如Eclipse IDE 或用于调试和运行Java应用程序的其他工具。 4. **配置后台下载文件夹地址**: 在启动这个服务器之前，你需要设定一个特定的文件夹路径作为提供文件服务的根目录。这意味着所有HTTP请求的文件都将从此路径下查找。正确设置此地址是确保服务器能准确找到并发送用户请求所需的文件的关键步骤。 5. **HTTP协议**： HTTP（超文本传输协议）是互联网上应用最广泛的一种网络协议，用于从Web服务器向客户端传输文档。在这个Java服务器中，`HTTPServer1` 会解析HTTP请求，并根据URL返回相应的文件内容。 为了运行这个本地服务器，请遵循以下步骤： 1. **环境准备**：确保系统已经安装了 Java Development Kit (JDK)，这是编译和运行Java程序的基础。 2. **导入项目**：将提供的压缩包解压，然后使用支持Java项目的IDE（如Eclipse或IntelliJ IDEA）导入`HTTPServer1` 项目。 3. **配置文件夹路径**：根据项目文档或者源代码中的指示来配置后台下载文件夹地址。这可能涉及到修改源代码中的路径字符串或通过命令行参数传递信息。 4. **运行服务器**：在IDE中启动主类，以运行并初始化服务器程序。通常情况下，服务器会在控制台输出监听的端口号和运行状态。 5. **测试服务器**: 打开浏览器或其他HTTP客户端，并输入`http://localhost:<端口号>/<文件路径>` 来查看服务器是否能正确响应并返回相应的文件内容。 在实际应用中，这样的本地服务器可以用于测试、文件共享及临时托管小规模Web应用程序等场景。由于它是基于Java编写的，因此具备跨平台性，在多种操作系统上都能运行自如。然而，对于大型且高并发的生产环境，则可能需要更复杂的服务器架构和技术支持，例如使用Tomcat或Jetty等成熟的Java Web服务器或者利用Spring Boot框架来构建更加高效和安全的服务。
     
  • 2025年DeepSeek的应用与实践（114页）.pdf
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    本书《2025年DeepSeek的应用与实践》详尽介绍了至2025年人工智能技术DeepSeek的发展趋势及其在各行业中的应用案例和实践经验，共114页。 随着人工智能技术的迅速发展，DeepSeek作为一款先进的推理模型，在强化学习、深度思考以及联网搜索等领域展现了其在行业应用中的巨大潜力。这款由幻方量化旗下AI公司深度求索研发的产品——DeepSeek-R1，不仅能够高效处理数学和自然语言推理等复杂任务，还能通过大规模的强化学习技术提升性能，即使是在数据标注较少的情况下也不例外。 自2025年1月20日发布以来，DeepSeek-R1迅速吸引了市场的关注。根据数据显示，在短短二十天内其活跃用户数量已经突破了两千万大关，并且在增长速度上超过了同期发布的ChatGPT；此外，它在全球超过一百四十个国家的苹果应用商店下载排行榜中长期占据首位的位置，尤其是在印度市场上的贡献率达到了百分之十五点六。 这一成就的背后离不开众多云服务提供商的支持。微软Azure、英伟达、阿里云、华为云、腾讯云和百度云等公司都宣布了与DeepSeek-R1的合作关系，并推出了“零代码”及“超低价”的优惠政策，以吸引更多用户尝试使用这款产品。值得一提的是，在正式发布的同时，其模型权重被完全开源并采用MIT许可协议，这不仅降低了AI应用的门槛，也为开源社区的发展做出了贡献。 从技术角度来看，DeepSeek-R1在多个基准测试中取得了优异的成绩：例如Arena排名中的全类别大模型第三名以及与OpenAI GPT-3模型并列的第一名（风格控制类）。这些成绩表明了其在多模态因果推理、复杂系统优化、知识密集创造和实时动态决策等领域的强大能力，包括亚毫秒级响应速度、跨模态对齐技术、超大规模组合优化算法以及海量知识索引等功能都展现出了领先的技术优势。 从应用角度来看，DeepSeek-R1适用于多种场景：例如代码开发与调试、算法设计与优化及数据分析建模等等。特别是在处理大规模数据集时，该模型能够通过分析程序运行日志和错误信息来自动定位问题的根源并提出有效的解决方案；此外，它还支持本地化部署，并提供了包括DeepSeek-R1系列（参数量从1.5B到671B不等）、DeepSeek-V3（671B参数量）、视觉相关的多模态模型、代码辅助工具和跨学科概念联结等多个版本。 在AI自动化领域，DeepSeek-R1展示了其渐进式提升的能力：覆盖了从辅助自动化至完全自动化的各个阶段。它适用于不同级别和类型的自动化任务，并且能够在对话互动中提供高度个性化以及一致性的用户体验，通过逻辑推理、情感分析及上下文理解能力来实现这一点。 展望未来，DeepSeek将继续探索并突破新的技术领域——包括但不限于多源信息整合与跟踪、模拟预测等方向；同时也在实时动态决策、跨模态对齐等多个方面不断进步。随着其不断发展和完善，DeepSeek及其模型将为AI领域乃至整个行业带来深远的影响，并推动人工智能技术进入一个新的高度，从而支持未来的科技创新和行业发展。