前台 1.用户登录模块：注册 登录 退出 修改密码 2.艺术展示模块：展示店内摄影术作品 摄影师介绍 价格 3.咨询模块：与管理人员咨询 4.订单模块；选时间地点 摄影师，确认个人信息，下订单 5.支付模块；下订单后支付定金， 取消订单等 后台 1.登录界面：管理员登录 2.咨询管理：与用户对话、更改（更改作品 价格） 3. 订单管理：查看用户的订单 选择取消订单

1.请假模块：当员工有请假需求时,通过请假模块来完成请假信息的录入和提交，录入请假事由和请假时间，提交给审批模块，请假员工在提交请假申请后，再查看自己的申请是否获批，就可以得知请假是否成功。 2.请假申请审批模块：请假员工首先完成请假信息的录入和提交,员工向经理提交请假申请成功后,经理对请假进行审批。 经理用户在操作时，接收员工的请假申请信息,然后进行审批，如果申请被批准则可以休假，如果审批不合格,不可以休假。 3.员工管理模块：管理员用户对公司员工的信息进行有效的管理及录入，并实现对员工各种信息的管理操作,其中包括员工编号、姓名、性别、所属部门、职位、入职时间。 4.考勤统计模块：可对员工的签到签退记录进行查询统计，统计结果可与经理及管理员模块接口，生成考勤工资。可提供个人、部门、公司的考勤数据统计图表，并按不同指标进行分析比较。 5.请假统计模块：管理员及经理对单位全部人员和个人的请销假状况进行统计.请假查询，主要包括请假次数、总计天数和销假情况等的统计。 管理员及经理可以以此数据作为个人请假信用评判的依据,便于人员管理。 6.签到签退模块；员工通过登录进入签到签退模块进行签到或

用户端实现五个功能：注册、登录、个人中心展示、检索活动、报名活动。用户在进入系统之前进行登陆注册；进入系统后可在个人中心看到自己的个人信息以及以往的活动记录；还可在系统中对志愿活动进行检索，可根据时间或岗位进行检索；最终可进行志愿活动报名；报名后可进行签到签退。 管理员端实现四个功能：注册、登录、活动管理、志愿者管理。进入系统之前进行登陆注册；进入系统后可在在系统中进行志愿活动管理，发布或删除活动；还可根据志愿者申请表对管理员进行审核，也可对志愿者进行移除操作。 后台：可根据学生的志愿学时进行排行，偶尔进行温馨提示。

详细功能需求描述： 本系统主要采用MyEclipse等开发工具，实现用户的在线租车功能。本汽车租赁管理系统是一个模拟网上租车环境的应用程序,它维护着一个数据库,存储着用户会员信息、车辆信息等。因此本次系统的总体功能与流程是首先游客要进行注册，填写相应的用户信息，注册成功后，登录页面后对所需要的车进行查询、选择、预约及租赁。而后台管理员对汽车进行添加分类，车辆信息管理（包括汽车类型、租车价格等的增改删操作），管理会员信息，处理留言，对租赁信息审核等功能。系统各个功能的具体描述如下： (1)游客模块 浏览查询模块：浏览全部租赁汽车信息，亦可分类查询商务租车、婚礼租车、旅游租车，查询汽车租赁排行； (2)会员模块 注册模块：游客填写注册会员信息，注册成为系统用户，即会员； 租赁车辆展示功能：用户可以浏览网站，可以选择商家，将租赁车辆放入租赁中，系统会提取该租赁车辆的信息并将信息加入租赁表中； 浏览查询功能：浏览全部租赁汽车信息，亦可分类查询商务租车、婚礼租车、旅游租车，查询汽车租赁排行； 预约管理功能：用户实现在线预约功能模块； 租赁功能：用户进行车辆选择，对所需车辆进行查看、增加、删除；

1.普通用户：注册 登录（图形验证码）;做个拉条验证 2.商品：分类；简单展示商品；查看商品详情；商品评论； 3.分页功能； 4.购物车功能：加入购物车；购物车商品数量增减；清空购物车；商品结算（模拟在线支付 ）； 5.多关键词模糊搜索商品（关键词为商品必须名称） 6.用户个人中心：修改用户信息（头像 昵称 简介 密码...） 管理员：登录（固定账号密码）；查看数据库商品信息；商品上架；删除/修改商品；分页功能；

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本资源使用KNN算法对水果特征数据（包括大小、颜色、甜度等等）进行分析，最终实现对水果进行分类的能力。资源包括KNN算法分析源码及水果特征数据（.txt格式），对初学者学习KNN算法具有很强参考和借鉴作用。 KNN（K- Nearest Neighbor）法即K最邻近法，最初由 Cover和Hart于1968年提出，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路非常简单直观：如果一个样本在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别 [2] 。 该方法的不足之处是计算量较大，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的K个最邻近点。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑，事先去除对分类作用不大的样本。另外还有一种 Reverse KNN法，它能降低KNN算法的计算复杂度，提高分类的效率。

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