里诺仓库管理软件是一款通用性极强的仓库及货物管理软件，软件适用于食品、服装、保健品、电子、贸易、物资、化妆品、电器等工业、商业、贸易领域的企业。软件具有以下特点： 1、软件界面直观、操作简单，支持全键盘操作； 2、软件支持入库、出库、退库、调库、借出、归还、盘点等多项货物操作流程; 3、软件支持固定单价，加权平均价和移动加权平均法计算成本； 4、软件支持多仓库管理； 5、强大的数据导入功能，支持从Excel导入货品和来往单位资料，减小您的期初工作量，各种数据也可以方便转换为Excel数据格式。 6、软件提供了完备的帐务系统，可以随时查询或打印月记帐、日记帐。多方位为企业经营决策提供服务; 7、货品和来往单位资料支持树形分类管理； 8、支持自定义单据打印格式，可以任意更换打印机及纸张类型，支持单据套打。 9、支持自定义出入库类型； 10、软件支持小数点位数自定义，可以设置单价为0-8位小数； 11、能自动对库存超限的商品报警，多种报表功输出功能，让你的仓库管理工作轻松自如。 软件操作界面友好、灵活、易操作。网络版可以多台电脑联网使用，数据共享，同时操作各项件功能。

微信小程序ssm的大学生社团活动管理系统+后台管理系统+适用于毕设，可用于毕设参考和练习，也可用于其它。 项目资源适用于大三、大四的同学，可用于毕设参考和练习，也可用于商用。 技术路线 开发语言：Java、小程序 前端技术：JavaScript、VUE.js（2.X）、css3 后端框架：ssm JDK版本：JDK1.8 服务器：tomcat9 数据库：mysql 5.7 数据库工具：Navicat11 开发软件：eclipse/myeclipse/idea 浏览器：谷歌浏览器 小程序运行软件：微信开发者 系统主要功能： 有管理员，社长，社员三个角色。 管理员功能有个人中心，学生管理，社长管理，社团分类管理，社团信息管理，社团加入管理，社团活动管理，活动报名管理，社团成员管理，系统管理。 社长和社员都可以在微信小程序上面进行注册和登录。社长可以在微信小程序上面对社团信息进行管理，对社团加入进行审核， 对社团活动进行管理，对活动报名进行审核，对社团成员进行管理。社员可以在微信小程序上面查看和参加社团，查看和报名活动信息等。

基于springboot的日程管理系统：前端 html、jquery、bootstrap，后端 maven、springmvc、spring、mybatis，角色分为管理员、用户；集成日常管理、我的日常、用户管理等功能于一体的系统。.zip 适合学习/练手、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、相关项目/竞赛学习等。 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复现。可以在这些基础上学习借鉴进行修改和扩展，实现其它功能。 【无积分此资源可私信博主有偿获取】 可放心下载学习借鉴，你会有所收获。 —— 对于学习和实践，选择合适的项目和资源确实是一种有效的方式。 在进行毕业设计、课程设计或大作业时，选择具备学习借鉴价值的项目可以帮助你理解和应用所学知识，同时也可以通过修改和扩展来实现其他功能。 通过参与实际项目，你可以应用所学的理论知识，深入了解软件开发或其他领域的实践流程和技术要求。 可放心下载学习借鉴，你会有所收获。 【无积分此资源可私信博主有偿获取】 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等，一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络，若是侵权请联系删除。

基于大数据反电信诈骗管理系统是一个高级的Python项目，旨在通过分析海量通信数据来识别和预防电信诈骗活动。该系统结合了大数据分析、自然语言处理（NLP）、机器学习等技术，以提高检测诈骗电话和短信的准确性。 主要功能可能包括： 1. **实时监控与分析**：系统能够实时收集并分析通话记录和短信内容，使用预定义的规则和模式识别潜在的诈骗行为。 2. **智能报告系统**：生成关于可疑通信行为的报告，包括时间、频率、通信双方等信息，供进一步分析和调查。 3. **用户反馈机制**：允许用户标记和报告诈骗电话或短信，系统据此更新诈骗数据库和检测规则。 4. **风险评估模型**：构建风险评估模型，根据历史数据和行为模式预测单个电话号码或短信的诈骗概率。 5. **教育和预防措施**：提供教育用户的模块，普及如何识别和防范电信诈骗的知识。 6. **接口友好的管理平台**：提供一个易于使用的Web界面，让管理人员可以轻松地查看分析结果、管理报告和调整系统设置。 技术栈通常涉及： - Python编程语言：作为主要的后端逻辑和数据处理工具。 - 数据库技术：如MySQL、PostgreSQL或MongoDB，用于存储通信日志和诈骗数据库。 - 前端技术：HTML, CSS, JavaScript以及框架（如React或Vue.js），用于构建用户界面。 - 机器学习库：如scikit-learn或TensorFlow，用于构建和训练诈骗检测模型。 - NLP工具：如NLTK或Spacy，用于分析短信内容和识别诈骗语言模式。 部署方式可能包括： - 本地部署：在内部网络中配置环境运行系统，确保数据安全性。 - 云服务部署：利用云服务提供商的可扩展性和高可用性优势进行托管。 该系统对于提高公众对电信诈骗的防范意识、减少诈骗成功率具有重要作用。同时，它为电信运营商、安全机构和金融机构提供了一个强有力的工具来保护其客户不受诈骗活动的侵害。通过大数据分析和机器学习，系统能够不断学习和适应新的诈骗手段，从而持续提升防护能力。

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本系统是集仓库管理、货物管理、仓库货物进出库管理、客户统计、进出库统计等功能于一体的综合性仓储管理系统。支持多种类型的入库、出库、补货方式，同时支持多种查询方式和全面的日志管理，可应用于各种行业的单体仓库精细化管理或者应用于制造企业、物流企业、流通业及其它特殊行业的仓库管理。 系统包含仓库管理系统需求分析的数据流图等需求分析图，数据库概要设计，逻辑设计和物理结构设计。

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