1.【C语言/C++】经典项目：猜拳游戏（内附源码）
2.SpringBoot整合Activiti工作流（附源码）
3.万字长文~vue+express+mysql带你彻底搞懂项目中的附完权限控制（附所有源码）
4.求会的帅哥美女回答一下下面这个编程的代码
5.Python代码爬取抖音无水印视频并下载-附源代码
6.Python数据分析实战-实现T检验（附源码和实现效果）
【C语言/C++】经典项目：猜拳游戏（内附源码）
在C语言或C++中，你可以体验到这款经典的整源载猜拳游戏，让你与计算机一决高下。码源码下这款游戏的附完核心是用户选择拳型（如剪刀、布或石头），整源载电脑随机出拳，码源码下源码编辑器小程序捉冰墩墩通过巧妙的附完逻辑判断胜负。
下面是整源载游戏的代码实现，首先，码源码下设置玩家和电脑的附完出拳变量，以及结果变量，整源载提示玩家输入他们的码源码下选择。输入时需要注意处理回车符，附完以避免干扰后续操作。整源载
接着，码源码下用户输入后，利用switch语句进行字符映射，并清空屏幕，为下一轮对决做准备。电脑则通过生成随机数决定出拳策略，暴力破解 源码最后通过特定的算法判定胜负。
每次对决结束后，程序会暂停并清屏，进入新的游戏循环。这个过程虽然简单，但每一步都蕴含着编程的乐趣和挑战。如果你对代码有任何改进的想法，欢迎加入我们的C语言/C++交流群，这里有丰富的学习资源和讨论氛围。
虽然学习过程中可能会遇到困难，但当你看到自己的成果，那份满足感是无价的。如果你需要学习资料，群内已经分享了一些，期待你的加入，一起探索编程的世界！
SpringBoot整合Activiti工作流（附源码）
依赖： 在新建springBoot项目时勾选activiti，或在已建立的springBoot项目中添加以下依赖： 数据源和activiti配置： 在activiti的默认配置中，process-definition-location-prefix指定activiti流程描述文件的屏幕录制软件源码前缀，启动时，activiti将自动寻找此路径下的文件并部署。suffix为String数组，表示描述文件的默认后缀名。 springMVC配置： 配置静态资源和直接访问页面，采用thymeleaf依赖解析视图，主要采用异步方式获取数据，通过angularJS进行前端数据处理与展示。 使用activiti： 配置数据源和activiti后，启动项目，activiti服务组件自动加入到spring容器中。使用注入方法直接访问。在非自动配置的spring环境中，可通过指定bean的init-method配置activiti服务组件。 案例：请假流程示例： 1. 员工申请请假 设置请假信息，完成申请时传入参数。 2. 老板审批请假 (1) 查询审批任务 老板查看需审批的请假任务，设置VacTask对象用于页面展示。 (2) 完成审批 传入审批结果和任务ID。拼多多销量源码根据结果进行流程跳转。 3. 查询请假记录 在history表中查询已完成的请假记录，设置VO对象展示。 4. 前端展示与操作 (1) 审批列表与操作 展示审批列表及操作示例，完成一个springBoot与activiti6.0整合示例项目的说明与代码。 完整项目代码参考： 推荐阅读： 1. SpringBoot内容聚合 2. 设计模式内容聚合 3. Mybatis内容聚合 4. 多线程内容聚合万字长文~vue+express+mysql带你彻底搞懂项目中的权限控制（附所有源码）
本文详细介绍如何使用 Vue, Express 和 MySQL 实现项目中的权限控制。主要分为后端权限和前端权限两个部分。后端权限主要包括：
确定请求发出的用户（角色）身份； 采用基于角色的访问控制（RBAC）模式进行权限设计。RBAC模式涉及以下步骤：
后端建立角色表、菜单表（或角色菜单表）和用户表。 用户通过用户名和密码登录，系统根据登录信息返回对应角色的菜单树数据。 登录后，系统返回的菜单树数据通过前端进行处理和渲染，生成菜单。前端权限主要包含：
菜单权限：根据角色展示不同菜单； 页面权限：限制不同角色访问页面； 按钮权限：控制按钮的可见性和交互； 字段权限：针对特定字段进行权限控制。实现过程中，需要关注数据库设计、权限管理逻辑以及前端组件的趋势划线指标源码交互。代码和具体实现细节可参考 GitHub 仓库。
求会的帅哥美女回答一下下面这个编程的代码
C代码和运行结果如下：可见正确判断出给定的单位矩阵为对称矩阵
附源码：
#include <stdio.h>
#define N 5
int Symmetric(int (*mat)[N]) {
int i, j;
for (i = 0; i < N; i++) {
for (j = 0; j < i; j++) {
if (mat[i][j] != mat[j][i])
return 0;
}
}
return 1;
}
int main() {
int i, j, b[N][N] = { { 1,0,0,0,0}, { 0,1,0,0,0},
{ 0,0,1,0,0}, { 0,0,0,1,0}, { 0,0,0,0,1}};
for (i = 0; i < N; i++) {
for (j = 0; j < N; j++)
printf("%d ", b[i][j]);
printf("\n");
}
if (Symmetric(b))
printf("该方阵是对阵矩阵");
else
printf("该方阵不是对阵矩阵");
return 0;
}
Python代码爬取抖音无水印视频并下载-附源代码
使用Python爬取并下载抖音无水印视频的具体步骤如下： 首先，请求重定向的地址。通过复制抖音视频分享链接中的v.douyin.com/部分，需要使用request请求该链接。由于链接会进行重定向，因此在请求时应添加allow_redirects=False参数。返回值将包含一系列参数，其中包含该视频的网页地址。为了获取无水印视频的链接，需将网页地址中的特定数字拼接到抖音官方的json接口上。 接下来，请求json链接。根据前面获取的视频json数据链接，可以通过浏览器查看内容以获取相关值。使用request请求该链接，进一步分析json内容以获取所需信息。 步骤三涉及链接的拼接。所有视频的地址差异仅在于video_id，因此主要任务是获取json返回数据中的video_id。将该值与aweme.snssdk.com/aweme/...拼接在一起，即可得到抖音无水印视频的地址。访问此链接时，系统会自动重定向到视频的实际地址，从而方便下载无水印视频。 为了实现这一过程，以下是完整的源代码示例： 抖音无水印视频解析接口：https://hmily.vip/api/dy/?url= 使用方法：在接口地址后添加要下载的抖音视频链接。返回的将是json数据，包含下载链接。 以上方法旨在提供学习资源和帮助，仅供个人或非商业用途。在使用过程中请确保遵守相关法律法规，尊重版权和用户隐私。Python数据分析实战-实现T检验（附源码和实现效果）
T检验是一种用于比较两个样本均值是否存在显著差异的统计方法。广泛应用于各种场景，例如判断两组数据是否具有显著差异。使用T检验前，需确保数据符合正态分布，并且样本方差具有相似性。T检验有多种变体，包括独立样本T检验、配对样本T检验和单样本T检验，针对不同实验设计和数据类型选择适当方法至关重要。
实现T检验的Python代码如下：
python
import numpy as np
import scipy.stats as stats
# 示例数据
data1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
data2 = np.array([2, 3, 4, 5, 6])
# 独立样本T检验
t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(data1, data2)
print(f"T统计量：{ t_statistic}")
print(f"显著性水平：{ p_value}")
# 根据p值判断差异显著性
if p_value < 0.:
print("两个样本的均值存在显著差异")
else:
print("两个样本的均值无显著差异")
运行上述代码，将输出T统计量和显著性水平。根据p值判断，若p值小于0.，则可认为两个样本的均值存在显著差异；否则，认为两者均值无显著差异。
实现效果
根据上述代码，执行T检验后，得到的输出信息如下：
python
T统计量：-0.
显著性水平：0.
根据输出结果，T统计量为-0.，显著性水平为0.。由于p值大于0.，我们无法得出两个样本均值存在显著差异的结论。因此，可以判断在置信水平为0.时，两个样本的均值无显著差异。
分钟！用Python实现简单的人脸识别技术（附源码）
Python实现简单的人脸识别技术，主要依赖于Python语言的胶水特性，通过调用特定的库包即可实现。这里介绍的是一种较为准确的实现方法。实现步骤包括准备分类器、引入相关包、创建模型、以及最后的人脸识别过程。首先，需确保正确区分人脸的分类器可用，可以使用预训练的模型以提高准确度。所用的包主要包括：CV2（OpenCV）用于图像识别与摄像头调用，os用于文件操作，numpy进行数学运算，PIL用于图像处理。
为了实现人脸识别，需要执行代码以加载并使用分类器。执行“face_detector = cv2.CascadeClassifier(r'C:\Users\admin\Desktop\python\data\haarcascade_frontalface_default.xml')”时，确保目录名中无中文字符，以免引发错误。这样，程序就可以识别出目标对象。
然后，选择合适的算法建立模型。本次使用的是OpenCV内置的FaceRecognizer类，包含三种人脸识别算法：eigenface、fisherface和LBPHFaceRecognizer。LBPH是一种纹理特征提取方式，可以反映出图像局部的纹理信息。
创建一个Python文件（如trainner.py），用于编写数据集生成脚本，并在同目录下创建一个文件夹（如trainner）存放训练后的识别器。这一步让计算机识别出独特的人脸。
接下来是识别阶段。通过检测、校验和输出实现识别过程，将此整合到一个统一的文件中。现在，程序可以识别并确认目标对象。
通过其他组合，如集成检测与开机检测等功能，可以进一步扩展应用范围。实现这一过程后，你将掌握Python简单人脸识别技术。
若遇到问题，首先确保使用Python 2.7版本，并通过pip安装numpy和对应版本的opencv。针对特定错误（如“module 'object' has no attribute 'face'”），使用pip install opencv-contrib-python解决。如有疑问或遇到其他问题，请随时联系博主获取帮助。
