1 绪论 1 1.1 系统开发背景 1.2 系统设计的目的和意义 1.3 论文的主要工作 2 系统开发技术和工具 2 2.1 系统开发平台 2.1.1 微信开发者工具 2 2.1.2 Visual Studio Code 2.1.3 MySQL数据库 2.2 项目开发技术 2.2.1 Vue.js框架 2.2.2 MINA框架 2.2.3 Canvas对象 3 DIY商城模板系统的需求分析 3.1 系统的功能需求分析 3.1.1 商城搭建功能的分析 3.1.2 商品分类管理功能的分析 3.1.3 商品管理功能的分析 3.1.4 订单管理功能的分析 3.2 系统的非功能需求分析 3.3 系统的可行性分析 9 3.3.1 经济可行性分析 9 3.3.2 技术可行性分析 9 4 DIY商城模板系统的设计 4.1 系统的总体架构 4.2 系统功能结构设计 4.2.1 小程序端设计 4.2.2 后台管理端设计 4.3 数据库表的设计 5 DIY商城模板系统功能的实现 5.1 系统的开发及运行环境 5.2 具体功能的实现 5.2.1 导航DIY模块 5.2.2 DIY装修模块 5.2.3 商品管理

农产品供应链中的动物疾病与食品安全问题

常见动物识别数据集（含：猫、狗、鸟、鸭等15种动物）

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recanto:动物保护协会的网站

DeepLabCut：无需标记的深度学习(动物)姿态估计与行为跟踪 www.deeplabcut.org DeepLabCut 是一个工具箱，用于对执行各种任务的动物进行无标记姿势估计。 阅读下面的简短开发和应用摘要。 :purple_heart: DeepLabCut 现在支持多动物姿态估计（测试版）。 安装：如何安装 DeepLabCut 文档：DeepLabCut 过程 项目管理的管道和工作流程概述。 有关分步用户指南，请同时阅读 Nature Protocols 论文！ 演示代码 我们提供了几个 Jupyter Notebook：一个引导您完成演示数据集以测试您的安装，另一个 Notebook 从一开始就在您自己的数据上运行 DeepLabCut。 我们还向您展示了如何在 Docker 和 Google Colab 上使用代码。 为什么要使用 DeepLabCut？ 2018 年，我们展示了跟踪跟踪、到达小鼠体内以及产卵过程中各种果蝇行为的能力（详见 Mathis 等人）。 然而，没有任何特定内容使工具箱仅适用于这些任务和/或物种。 该工具箱已经（由我们和其

（动物模型有霸王龙、古山龙、怪物蜘蛛、老鼠、驴、狮鹫、食人魔鬼、邪恶的怪物、远古生物）本博客所分享的资源，仅供学习使用，请勿商用！！！谢谢、

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