大数据H5源码

㈠ 这几个大数据GitHub项目，太强了吧

大家好，我是 梦想家 Alex 。我们都知道 github 对于程序员们而言，就是一个巨大的“聚宝盆”，上面不仅有很多优质的开源项目，还有很多热爱开源分享的开发者。但如何从浩如烟海的宝藏中，筛选出适合自己的优质项目呢？本期内容，我就为大家推荐几个我认为还不错的大数据学习必备的 牛 X 项目，希望大家看完有所收获。

首推 heiying 的 BigData-Notes，该项目目前已经有高达 10.2K 的star，正如该仓库的介绍上简短几个字：大数据入门指南。这个项目也是我认为目前 最适合初学者学习和参考的项目 。

为什么说这个项目适合大数据初学者呢，可以通过观察项目的介绍文档，该项目包含了大数据学习必须要掌握的几种组件，包括 Hadoop，Hive，Spark，Flink，Kafka，Zookeeper，Flume，Sqoop，Azkaban，以及 Scala 函数式编程语言的教程 ，可谓是非常的系统全面

我们再借助谷歌插件 Octotree 观察项目的结构，可以看到该项目主要分为 code，notes，pictures，resources 四个目录

其中 code 目录主要用来存放各个组件使用相关的代码，正如统计的结果一样，这个项目中 java 代码占了 94.8%，Scala 占了 5.2%，所以对于喜欢用 Java 编写代码的小伙伴们来说，这是一个不容错过的宝藏学习机会。

notes 部分主要存放相关组件的介绍和使用文档，其中 installation 子目录主要存放了相关组件编译，以及在linux环境下各个组件的安装，单机/集群环境搭建的教程，我看过了内容，介绍的非常清晰详细。

另外两个目录 pictures 和 resources 就不做过多介绍了，一个是存放相关的图片教程，另一个是存放编写的代码中所需要用到的文本文件。

这个项目同样给力，是由 BAT 高级大数据架构师 王知无 创建的，该项目目前也已经斩获高达 5.2k star，是为数不多， 集基础学习和进阶实战 于一体的优质项目。

该项目按照大数据不同阶段的学习，所列举不同的文章干货

大数据开发基础篇

大数据框架学习篇

大数据开发实战进阶篇

大数据开发面试篇

从不同的分类足以见 王老师 的用心。同时，王知无前辈也是 51CTO 上的认证讲师，来看看官方的介绍 。

相信很多同学在学习大数据的过程中，不清楚 Java 需要学习哪些内容，掌握到什么程度，这个时候完全可以借鉴王老师的这个仓库内容。

同时，学习这个仓库的内容，可以学习到作者作为架构师本身对于 JVM，分布式理论和基础，大数据框架基石之网路通信Netty，以及各个框架的源码学习，可谓“ 真.宝藏仓库 ”

除了基础的理论学习以外，还有大量实战性的内容可以借鉴参考

以及大量的面试题，还有自己从零到大数据专家一路走来的心路历程，学习路径指南，和自己对于技术学习的一些深入思考，相信大家拜读过后一定能收获满满，

这个项目比较特殊，是一个国外开发者开源的项目，英文翻译过来的意思是“很棒的大数据”，实际上呢~他列举的是很多很棒的大数据框架、资源和其他很棒的精选列表。灵感来自 awesome-php 、 awesome-python 、 awesome-ruby 、 hadoopecosystemtable 和 big-data 。目前也已经斩获 10.2K 的 star，非常强势。

为了方便阅读，我将其全部翻译成中文进行展示。

我们跳转到 分布式编程，可以看到很多我们熟悉的技术，例如 Flink，Spark，Pig，MapRece 等等 ....

亦或者“分布式文件系统”，我们所熟知的 HDFS，Ku，GFS ...

点击对应的链接，可以跳转到对应的官方介绍页，方便我们减少搜索成本，快速了解不同领域大数据常用的技术组件，为我们之后做技术调研省了很多的时间。

让我厚颜无耻的夹带一下“私货”。这是我在今年年初的时候，创建的一个仓库，目前也已经有了快 200 的star 。从资历和star的数量显然不能跟前面几个大佬相比，但却是我第一次花费了大量精力，将一个项目像孩子一样进行“培养”。

为了设计一个好看的图标，还花了不少的精力。设置不同媒体平台的徽标设计，还参考了像 JavaGuide 这样的头部项目，也算是在亲力亲为的这个过程中，学到了不少东西。

可以放点内容给大家show一下

另外，我还开设了“福利”专栏，将自己学习过程中收集到的学习干货毫无保留地分享给大家，方便大家获取。

显而易见，这个是专注于 flink 学习的开源项目，其中的内容包含Flink 入门、概念、原理、实战、性能调优、源码解析等等，目前已经斩获了 10.5k 的 star，非常强势。

其维护的开发人员也是非常用心负责，一路跟随 flink 的版本，不停的在维护更新 。

同时，主要维护者 zisheng 还将 flink 的研究做到了极致，不仅有 flink 成体系的博客链接，还有对应的源码系列。

还自己创建了专栏《从1到100深入学习Flink》，并将大家学习过程中有疑惑的地方解决过程统一记录下来，方便有需要的同学查看。虽然是付费的星球专享，但我觉得是真的值！感兴趣的话大家可以自行去了解。

㈡ python大数据挖掘系列之基础知识入门 知识整理（入门教程含源码）

Python在大数据行业非常火爆近两年，as a pythonic，所以也得涉足下大数据分析，下面就聊聊它们。

Python数据分析与挖掘技术概述

所谓数据分析，即对已知的数据进行分析，然后提取出一些有价值的信息，比如统计平均数，标准差等信息，数据分析的数据量可能不会太大，而数据挖掘，是指对大量的数据进行分析与挖倔，得到一些未知的，有价值的信息等，比如从网站的用户和用户行为中挖掘出用户的潜在需求信息，从而对网站进行改善等。
数据分析与数据挖掘密不可分，数据挖掘是对数据分析的提升。数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。所以我们可以利用数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。比如发掘用户潜在需求，实现信息的个性化推送，发现疾病与病状甚至病与药物之间的规律等。

预先善其事必先利其器

我们首先聊聊数据分析的模块有哪些：

下面就说说这些模块的基础使用。

numpy模块安装与使用

安装：
下载地址是：http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/
我这里下载的包是1.11.3版本，地址是：http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/f9r7rmd8/numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl
下载好后，使用pip install "numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl"
安装的numpy版本一定要是带mkl版本的，这样能够更好支持numpy

numpy简单使用

生成随机数

主要使用numpy下的random方法。

pandas

使用 pip install pandas 即可

直接上代码：
下面看看pandas输出的结果， 这一行的数字第几列，第一列的数字是行数，定位一个通过第一行，第几列来定位：

常用方法如下：

下面看看pandas对数据的统计，下面就说说每一行的信息

转置功能：把行数转换为列数，把列数转换为行数，如下所示：

通过pandas导入数据

pandas支持多种输入格式，我这里就简单罗列日常生活最常用的几种，对于更多的输入方式可以查看源码后者官网。

CSV文件

csv文件导入后显示输出的话，是按照csv文件默认的行输出的，有多少列就输出多少列，比如我有五列数据，那么它就在prinit输出结果的时候，就显示五列

excel表格

依赖于xlrd模块，请安装它。
老样子，原滋原味的输出显示excel本来的结果，只不过在每一行的开头加上了一个行数

读取SQL

依赖于PyMySQL，所以需要安装它。pandas把sql作为输入的时候，需要制定两个参数，第一个是sql语句，第二个是sql连接实例。

读取HTML

依赖于lxml模块，请安装它。
对于HTTPS的网页，依赖于BeautifulSoup4，html5lib模块。
读取HTML只会读取HTML里的表格，也就是只读取

显示的是时候是通过python的列表展示，同时添加了行与列的标识

读取txt文件

输出显示的时候同时添加了行与列的标识

scipy

安装方法是先下载whl格式文件，然后通过pip install “包名” 安装。whl包下载地址是：http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/f9r7rmd8/scipy-0.18.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

matplotlib 数据可视化分析

我们安装这个模块直接使用pip install即可。不需要提前下载whl后通过 pip install安装。

下面请看代码：

下面说说修改图的样式

关于图形类型，有下面几种：

关于颜色，有下面几种：

关于形状，有下面几种：

我们还可以对图稍作修改，添加一些样式，下面修改圆点图为红色的点，代码如下：

我们还可以画虚线图，代码如下所示：

还可以给图添加上标题，x，y轴的标签,代码如下所示

直方图

利用直方图能够很好的显示每一段的数据。下面使用随机数做一个直方图。

Y轴为出现的次数，X轴为这个数的值（或者是范围）

还可以指定直方图类型通过histtype参数：

图形区别语言无法描述很详细，大家可以自信尝试。

举个例子：

子图功能

什么是子图功能呢？子图就是在一个大的画板里面能够显示多张小图，每个一小图为大画板的子图。
我们知道生成一个图是使用plot功能，子图就是subplog。代码操作如下：

我们现在可以通过一堆数据来绘图，根据图能够很容易的发现异常。下面我们就通过一个csv文件来实践下，这个csv文件是某个网站的文章阅读数与评论数。

先说说这个csv的文件结构，第一列是序号，第二列是每篇文章的URL，第三列每篇文章的阅读数，第四列是每篇评论数。

我们的需求就是把评论数作为Y轴，阅读数作为X轴，所以我们需要获取第三列和第四列的数据。我们知道获取数据的方法是通过pandas的values方法来获取某一行的值，在对这一行的值做切片处理，获取下标为3（阅读数）和4（评论数）的值，但是，这里只是一行的值，我们需要是这个csv文件下的所有评论数和阅读数，那怎么办？聪明的你会说，我自定义2个列表，我遍历下这个csv文件，把阅读数和评论数分别添加到对应的列表里，这不就行了嘛。呵呵，其实有一个更快捷的方法，那么就是使用T转置方法，这样再通过values方法，就能直接获取这一评论数和阅读数了，此时在交给你matplotlib里的pylab方法来作图，那么就OK了。了解思路后，那么就写吧。

下面看看代码：

㈢ 大数据分析一般用什么工具分析

大数据分析是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据分析产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。

大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。

一、Hadoop

Hadoop是一个开源框架，它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展，每一个台机都可以提供本地计算和存储。

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop
是可靠的，即使计算元素和存储会失败，它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop是高效的，它采用并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop
还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Pentaho BI 平台，Pentaho Open BI
套件的核心架构和基础，是以流程为中心的，因为其中枢控制器是一个工作流引擎。工作流引擎使用流程定义来定义在BI
平台上执行的商业智能流程。流程可以很容易的被定制，也可以添加新的流程。BI
平台包含组件和报表，用以分析这些流程的性能。目前，Pentaho的主要组成元素包括报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等等。这些组件通过
J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技术集成到Pentaho平台中来。
Pentaho的发行，主要以Pentaho SDK的形式进行。

Pentaho
SDK共包含五个部分：Pentaho平台、Pentaho示例数据库、可独立运行的Pentaho平台、Pentaho解决方案示例和一个预先配制好的
Pentaho网络服务器。其中Pentaho平台是Pentaho平台最主要的部分，囊括了Pentaho平台源代码的主体;Pentaho数据库为
Pentaho平台的正常运行提供的数据服务，包括配置信息、Solution相关的信息等等，对于Pentaho平台来说它不是必须的，通过配置是可以用其它数据库服务取代的;可独立运行的Pentaho平台是Pentaho平台的独立运行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平台在没有应用服务器支持的情况下独立运行;

Pentaho解决方案示例是一个Eclipse工程，用来演示如何为Pentaho平台开发相关的商业智能解决方案。

Pentaho BI 平台构建于服务器，引擎和组件的基础之上。这些提供了系统的J2EE
服务器，安全，portal，工作流，规则引擎，图表，协作，内容管理，数据集成，分析和建模功能。这些组件的大部分是基于标准的，可使用其他产品替换之。

七、Druid

Druid是实时数据分析存储系统，Java语言中最好的数据库连接池。Druid能够提供强大的监控和扩展功能。

八、Ambari

大数据平台搭建、监控利器;类似的还有CDH

1、提供Hadoop集群

Ambari为在任意数量的主机上安装Hadoop服务提供了一个逐步向导。

Ambari处理集群Hadoop服务的配置。

2、管理Hadoop集群

Ambari为整个集群提供启动、停止和重新配置Hadoop服务的中央管理。

3、监视Hadoop集群

Ambari为监视Hadoop集群的健康状况和状态提供了一个仪表板。

九、Spark

大规模数据处理框架(可以应付企业中常见的三种数据处理场景：复杂的批量数据处理(batch data
processing);基于历史数据的交互式查询;基于实时数据流的数据处理，Ceph:Linux分布式文件系统。

十、Tableau Public

1、什么是Tableau Public - 大数据分析工具

这是一个简单直观的工具。因为它通过数据可视化提供了有趣的见解。Tableau
Public的百万行限制。因为它比数据分析市场中的大多数其他玩家更容易使用票价。使用Tableau的视觉效果，您可以调查一个假设。此外，浏览数据，并交叉核对您的见解。

2、Tableau Public的使用

您可以免费将交互式数据可视化发布到Web;无需编程技能;发布到Tableau
Public的可视化可以嵌入到博客中。此外，还可以通过电子邮件或社交媒体分享网页。共享的内容可以进行有效硫的下载。这使其成为最佳的大数据分析工具。

3、Tableau Public的限制

所有数据都是公开的，并且限制访问的范围很小;数据大小限制;无法连接到[R ;读取的唯一方法是通过OData源，是Excel或txt。

十一、OpenRefine

1、什么是OpenRefine - 数据分析工具

以前称为GoogleRefine的数据清理软件。因为它可以帮助您清理数据以进行分析。它对一行数据进行操作。此外，将列放在列下，与关系数据库表非常相似。

2、OpenRefine的使用

清理凌乱的数据;数据转换;从网站解析数据;通过从Web服务获取数据将数据添加到数据集。例如，OpenRefine可用于将地址地理编码到地理坐标。

3、OpenRefine的局限性

Open Refine不适用于大型数据集;精炼对大数据不起作用

十二、KNIME

1、什么是KNIME - 数据分析工具

KNIME通过可视化编程帮助您操作，分析和建模数据。它用于集成各种组件，用于数据挖掘和机器学习。

2、KNIME的用途

不要写代码块。相反，您必须在活动之间删除和拖动连接点;该数据分析工具支持编程语言;事实上，分析工具，例如可扩展运行化学数据，文本挖掘，蟒蛇，和[R
。

3、KNIME的限制

数据可视化不佳

十三、Google Fusion Tables

1、什么是Google Fusion Tables

对于数据工具，我们有更酷，更大版本的Google Spreadsheets。一个令人难以置信的数据分析，映射和大型数据集可视化工具。此外，Google
Fusion Tables可以添加到业务分析工具列表中。这也是最好的大数据分析工具之一。

2、使用Google Fusion Tables

在线可视化更大的表格数据;跨越数十万行进行过滤和总结;将表与Web上的其他数据组合在一起;您可以合并两个或三个表以生成包含数据集的单个可视化;

3、Google Fusion Tables的限制

表中只有前100,000行数据包含在查询结果中或已映射;在一次API调用中发送的数据总大小不能超过1MB。

十四、NodeXL

1、什么是NodeXL

它是关系和网络的可视化和分析软件。NodeXL提供精确的计算。它是一个免费的(不是专业的)和开源网络分析和可视化软件。NodeXL是用于数据分析的最佳统计工具之一。其中包括高级网络指标。此外，访问社交媒体网络数据导入程序和自动化。

2、NodeXL的用途

这是Excel中的一种数据分析工具，可帮助实现以下方面：

数据导入;图形可视化;图形分析;数据表示;该软件集成到Microsoft Excel
2007,2010,2013和2016中。它作为工作簿打开，包含各种包含图形结构元素的工作表。这就像节点和边缘;该软件可以导入各种图形格式。这种邻接矩阵，Pajek
.net，UCINet .dl，GraphML和边缘列表。

3、NodeXL的局限性

您需要为特定问题使用多个种子术语;在稍微不同的时间运行数据提取。

十五、Wolfram Alpha

1、什么是Wolfram Alpha

它是Stephen Wolfram创建的计算知识引擎或应答引擎。

2、Wolfram Alpha的使用

是Apple的Siri的附加组件;提供技术搜索的详细响应并解决微积分问题;帮助业务用户获取信息图表和图形。并有助于创建主题概述，商品信息和高级定价历史记录。

3、Wolfram Alpha的局限性

Wolfram Alpha只能处理公开数字和事实，而不能处理观点;它限制了每个查询的计算时间;这些数据分析统计工具有何疑问?

十六、Google搜索运营商

1、什么是Google搜索运营商

它是一种强大的资源，可帮助您过滤Google结果。这立即得到最相关和有用的信息。

2、Google搜索运算符的使用

更快速地过滤Google搜索结果;Google强大的数据分析工具可以帮助发现新信息。

十七、Excel解算器

1、什么是Excel解算器

Solver加载项是Microsoft Office Excel加载项程序。此外，它在您安装Microsoft
Excel或Office时可用。它是excel中的线性编程和优化工具。这允许您设置约束。它是一种先进的优化工具，有助于快速解决问题。

2、求解器的使用

Solver找到的最终值是相互关系和决策的解决方案;它采用了多种方法，来自非线性优化。还有线性规划到进化算法和遗传算法，以找到解决方案。

3、求解器的局限性

不良扩展是Excel Solver缺乏的领域之一;它会影响解决方案的时间和质量;求解器会影响模型的内在可解性;

十八、Dataiku DSS

1、什么是Dataiku DSS

这是一个协作数据科学软件平台。此外，它还有助于团队构建，原型和探索。虽然，它可以更有效地提供自己的数据产品。

2、Dataiku DSS的使用

Dataiku DSS - 数据分析工具提供交互式可视化界面。因此，他们可以构建，单击，指向或使用SQL等语言。

3、Dataiku DSS的局限性

有限的可视化功能;UI障碍：重新加载代码/数据集;无法轻松地将整个代码编译到单个文档/笔记本中;仍然需要与SPARK集成

以上的工具只是大数据分析所用的部分工具，小编就不一一列举了，下面把部分工具的用途进行分类：

1、前端展现

用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。

用于展现分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft
Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。

国内的有BDP，国云数据(大数据分析魔镜)，思迈特，FineBI等等。

2、数据仓库

有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。

3、数据集市

有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。

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java大随机数生成器算法的研究与实现
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vb在线英语自学系统——课程及自测管理的设计
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asp会员管理系统
原创美食网站
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局域网监听系统
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jsp在线二手交易系统
vb.net模拟器件测试平台的设计与开发
原创net考勤系统(net)
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原创网络求职招聘系统
vf高校教务排课系统
c#rsa密码体制的实现
端口扫描与检测技术的实现
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php宿舍管理系统设计
j2eeac自动组卷系统
原创php网络购物
android物质管理系统
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java自动排课系统
java职员信息管理系统
vb书店辅助进书系统
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jsp基于bs模式的中小企业人事管理系统
vc物质管理系统
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原创基于des加密算法的word加密插件的实现
net频点播系统
asp.net网络旅游信息系统
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asp.net基于bs的工艺品展示系统
基于纠错码的容错技术的研究——x码
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pb原创库存管理系统可执行程序
c#企业往来账务管理系统
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原创net网上图书订阅系统的设计
android人事管理系统
原创php在线学习系统
vf桌面日历系统
java商业汇票(支票管理)
asp聊天室
java计科教务管理系统
vb.net物业管理系统
asp公共课平时成绩查询系统asp
最新asp会员管理系统
vc书店管理系统
win平台下的pe文件病毒的研究及实现
j2ee电子邮件客户端软件
asp.net基于asp.net的学生信息管理系统
vf企业人事工资管理系统
vbrsa密码体制的实现
java基于bs方式的即时通讯软件
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pb多媒体教学控制系统-网络通讯平台的设计
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jsp基于bs结构的工厂设备管理系统的设计与开发
jsp企业人力资源管理系统的设计
java课程设计医药管理系统（java)应要求源文件代码打包上传
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pb网吧管理系统
pb车队综合业务管理系统
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c#大随机数生成器算法的研究与实现
asp基于bs结构的二手交易系统
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最新net考勤系统(net)
jsp基于web的信息处理系统
net小型门户网自助建站系统
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java文档资料管理系统
php红旗汽车修理厂物资流通管理系统
校园网络工程综合布线方案
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php格式化系统——前台
原创asp网上选课系统
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android基于特征的入侵检测系统
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jsp基于jsp学生成绩管理系统软件的开发
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vc企业投资价值分析系统
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vb.net软件项目开发管理系统vb.net
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c#高校题库管理系统附原代码程序万字
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java基于jee的公交查询系统
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delphi多媒体教学控制系统-网络通讯平台的设计
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asp局域网文件共享及检索系统的设计与开发
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c内存映射文件在进程共享中的应用研究
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jsp学生考试成绩分析（带饼状态图，柱状图)
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vb高校题库管理系统附原代码程序万字
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php基于php学生成绩管理系统软件的开发
最新neterp系统(毕业设计
原创vc基于bs方式的即时通讯软件
基于lotus的故障报修系统
vf超市配送运输管理系统
vb.net试卷生成系统
原创文件压缩与解压缩实践
php教师档案管理系统
原创jsp《信息论与编码》在线考试系统
android网络数据包捕获工具
jsp药品销售数据管理系统
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j2ee考勤管理系统j2ee
asp网络商城
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netxx职业中学图书管理系统的设计
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最新基于net教学辅助系统设计与实现
vb.net学生管理系统
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