"基于ASP.NET的网上风雪花卉销售管理系统的设计与实现" 本文档主要介绍了基于ASP.NET的网上风雪花卉销售管理系统的设计与实现。该系统的主要功能包括网上商城管理、风雪花卉销售管理、客户管理等。该系统采用ASP.NET作为开发平台，使用C#作为开发语言。 知识点1：ASP.NET简介 ASP.NET是一个基于WEB的应用程序框架，由微软公司开发。它提供了一系列的工具和技术，允许开发者快速构建动态网页、Web应用程序和移动应用程序。ASP.NET支持多种编程语言，包括C#、VB.NET、F#等。 知识点2：C#语言简介 C#是一种现代的、面向对象的编程语言，由微软公司开发。它是ASP.NET的默认语言，广泛应用于Windows平台和WEB开发。C#语言具有强类型、面向对象、多线程等特点。 知识点3：风雪花卉销售管理系统需求分析 风雪花卉销售管理系统是指通过互联网对风雪花卉的销售进行管理的系统。该系统需要满足以下几个方面的需求： * 网上商城管理：实现网上商城的管理，包括商品的添加、修改、删除等操作。 * 风雪花卉销售管理：实现风雪花卉的销售管理，包括销售数据的统计、销售报表的生成等。 * 客户管理：实现客户的管理，包括客户信息的添加、修改、删除等操作。 知识点4：系统设计 系统设计是指根据需求分析的结果，设计出一个满足需求的系统架构。该系统架构主要包括以下几个部分： * 数据层：负责数据的存储和管理，使用数据库管理系统来实现。 * 业务逻辑层：负责实现业务逻辑，使用C#语言来实现。 * 表示层：负责实现用户界面，使用ASP.NET的Web Forms或MVC来实现。 知识点5：实现细节 在实现系统时，需要注意以下几个方面： * 数据库设计：使用数据库管理系统来设计和实现数据库，包括数据库的 schema 设计、数据表的设计等。 * 业务逻辑实现：使用C#语言来实现业务逻辑，包括对数据的操作、业务规则的实现等。 * 用户界面实现：使用ASP.NET的Web Forms或MVC来实现用户界面，包括网页的设计、控件的使用等。 知识点6：系统测试 系统测试是指对系统的测试和验证，以确保系统的正确性和可靠性。测试的方法包括黑箱测试、白箱测试、灰箱测试等。 知识点7：系统部署 系统部署是指将系统部署到生产环境中，以便用户使用。部署需要考虑系统的安全性、可靠性、可扩展性等方面。 本文档对基于ASP.NET的网上风雪花卉销售管理系统的设计与实现进行了详细的介绍，涵盖了系统的需求分析、系统设计、实现细节、系统测试和系统部署等方面的内容。

MindSpore 框架下基于ResNet50迁移学习的方法实现花卉数据集图像分类（5类）

为解决长时间离家，家中花卉无人照看的问题。 通过检测土壤湿度，利用STM32的ADC通道数据采集数据，控制马达的启动与停止，让土壤保持一定的湿度。 使用模块：光敏电阻、激光发射器、土壤湿度检测传感器、水位检测传感器、继电器模块、激光发射器、光敏传感器、马达（换成小水泵即可）、三极管S8550放大电路、红外接收头、DHT11温湿度传感器、蜂鸣器。

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【资源说明】 1、该资源包括项目的全部源码，下载可以直接使用！ 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设项目，作为参考资料学习借鉴。 3、本资源作为“参考资料”如果需要实现其他功能，需要能看懂代码，并且热爱钻研，自行调试。 一款花卉识别的Android软件源码+项目说明（识别结果来自于植物研究所与百度识图合作的看图识花）.zip 一款花卉识别的Android软件源码+项目说明（识别结果来自于植物研究所与百度识图合作的看图识花）.zip 一款花卉识别的Android软件源码+项目说明（识别结果来自于植物研究所与百度识图合作的看图识花）.zip 一款花卉识别的Android软件源码+项目说明（识别结果来自于植物研究所与百度识图合作的看图识花）.zip 一款花卉识别的Android软件源码+项目说明（识别结果来自于植物研究所与百度识图合作的看图识花）.zip 一款花卉识别的Android软件源码+项目说明（识别结果来自于植物研究所与百度识图合作的看图识花）.zip 一款花卉识别的Android软件源码+项目说明（识别结果来自于植物研究所与百度识图合作的看图

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资源包含102种花卉的分类图片数据集，共8189张图片，可用于深度学习模型的训练。

120类花卉分类数据，已经分好了，由于数据太大，分两次上传，这次只上传了62类，剩下的40类下次上传。

Pytorch实现102类鲜花分类——102 Category Flower Dataset 数据集介绍：102 Category Flower Dataset 数据集由102类产自英国的花卉组成，每类由40-258张图片组成，文件夹种分为训练集train和验证集valid，符合torchvision数据集存放要求 适用范围：【花卉图像识别与分类】适用于图像识别分类任务初学者，通过使用经典模型（如VGG和ResNet模型）进行图像分类任务的常用数据集；也使用于计算机视觉、自然语言处理等人工智能领域初学者，进一步利用深度学习和神经网络进行图像分类，包括图像的裁剪、旋转、通道转换操作、图像数据增强等系列图片处理操作 获取方式：【0积分免费获取】