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停车场系统源码，停车场小程序，智能停车，Parking system，【功能介绍】：①兼容市面上主流的多家相机，理论上兼容所有硬件，可灵活扩展，②相机识别后数据自动上传到云端并记录，校验相机唯一id和硬件序列号，防止非法数据录入，③用户手机查询停车记录详情可自主缴费(支持微信，支付宝，银行接口支付，支持每个停车场指定不同的商户进行收款)，支付后出场在免费时间内会自动抬杆。④支持app上查询附近停车场(导航，可用车位数，停车场费用，优惠券，评分，评论等)，可预约车位。⑤断电断网支持岗亭人员使用app可接管硬件进行停车记录的录入。 【技术架构】：后端开发语言java，框架oauth2+springboot2+dubble，数据库mysql/mongodb/redis，即时通讯底层框架netty4，安卓和ios均为原生开发，后台管理模板vue专业定制

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有的财务人员想参与人工智能技术学习，但缺乏一个系统工程的观念和入门的基础。这仓库以财务人员参与人工智能技术开发为视角，用来分享探索人工智能的特征与财务管理意义。这里所分享的代码大都来自工作中的实践。同时，这里记录了许多财务人工智能应用的案例，以更加直观的方式留下财务人工智能技术的开发流程和其中重要的经验。 希望财务人员能尝试突破传统财务经验的限制，最后创造出更巨大的价值。欢迎添加我的公众号“冻苹果没有虫”探讨，共同进步。

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这个是一个财务审计与python相关的教学分享仓库，帮助有需要的朋友在财务领域上走得更远更高。

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ThinkPHP5多小区物业管理系统源码PHP物业管理系统（多小区支持）

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在传统贸易企业中，销售人员经常会执行一些欺诈交易以便带来个人收益，实验利用最大似然估计的神经网络方案，用于检测当前交易的欺诈嫌疑，达到95.1%准确率，在此个案上，大大优于贝叶斯神经网络的方案。In traditional trading companies, salespeople often perform some fraudulent transactions in order to bring personal gains. Experiments use the neural network scheme of maximum likelihood estimation to detect fraud suspects in current transactions, achieving 95.1% accuracy. , greatly better than the Bayesian neural network scheme.

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GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners

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Langchain-Chatchat（原Langchain-ChatGLM, Qwen 与 Llama 等）基于 Langchain 与 ChatGLM 等语言模型的 RAG 与 Agent 应用 | Langchain-Chatchat (formerly langchain-ChatGLM), local knowledge based LLM (like ChatGLM, Qwen and Llama) RAG and Agent app with langchain

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Learning Shell，Python，Golang，System，Network

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This project imported data from a sqlite database using sqlalchemy to our Python file, where we conducted statistical analysis on our temperatures.