Python实现图书推荐系统（基于协同过滤-文本相似度）源码，Python实现图书推荐系统（基于协同过滤-文本相似度）源码，主要功能截图 用户基本模块：包含的主要功能有用户注册、登录，图书模块：包含的主要功能有根据浏览热度排行的图书展示、根据分类展示、搜索图书、图书详情展示、被推荐图书展示，评论模块：功能有评论展示、用户对图书评论、评论修改，也可以对感兴趣的图书进行点赞和收藏。公告模块：用户查看系统公告、管理员增删改查公告信息。用户个人中心模块：包含了用户基本信息展示、用户等级展示（普通用户、会员、认证作者）、用户积分展示、展示系统根据用户历史数据推荐的图书、查看个人点赞、收藏、评论的书籍、查看历史阅读记录可以续读。后台功能模块实现 （1）图书管理模块：管理员可批量导入、编辑、删除图书、改变图书展示状态（上下架）、审核作者新建的图书； （2）用户管理模块：查看用户信息、编辑用户等级、审核用户提交的作者认证、编辑公告； （3）系统管理模块：查看系统运行日志、备份和恢复各项数据、查看各项数据统计（图书信息统计、用户信息统计、时间段内新增图书和新增用户、访客统计）后台功能模块实现 （1）图书

基于深度学习的SRGAN图像超分重建算法，该资源为本人博客https://wuxian.blog.csdn.net/article/details/125034820中介绍的算法实现代码，包含训练测试数据集和完整代码，代码中已添加完整中文注释，详细原理和代码介绍请参考博客内容。代码已经过调试，可完美运行，关于训练用的COCO数据集下载请见博客给出，注意：请按照博客中给定的python环境和依赖库版本进行安装，否则可能会出现环境不兼容问题。

源码可以给但必须保密 提取码找我要 使用Python实现云豆网自动刷题 这些是一大佬写的我就解读一下 所有代码全是Py3 要有一些Python基础emmm不用太多 不懂就问 我的QQ: 2025450852 大体思路: 控制浏览器模拟点击 利用漏洞拿到正确答案 填入答案 需要导入的模块 from selenium import webdriver 控制浏览器用 selenium下载地址 chrome浏览器下载地址 chromedrive 火狐drive edge_drive 推荐篇配置教程 import time 控制程序暂停防止网络延迟出现错误 py3内置模块不用下载

机器学习算法的数学解析与Python实现.docx

python网页设计作业 基于python实现网页商城电商系统源码 51商城项目分为网站前台和后台两个部分，下面将分别介绍这2个部分的使用。 登录成功后，可以在首页选择商品，也可以通过顶部导航栏分类选择商品。选择商品时，可以将鼠标悬浮到商品图片处，此时会在图片右下角显示一个购物车按钮，如图4所示，单击购物车按钮，将商品加入购物车，如图6所示。 本项目为本地项目，不包含线上支付功能，单击“支付”按钮，则默认用户已经支付成功。单击网站右上方的 “我的订单”，可以查看用户订单 单击顶部菜单的“大分类管理”和“小分类管理”，可以管理大分类和小分类。例如，“图书—>管理”和“图书—>小说”中，图书就是大分类，管理和小说都是该大分类下的小分类。图13和图14分别为大分类管理和小分类管理页面。 添加商品前，需要选择对应的大分类和小分类。此外，在添加图片文件时，需要添加商品的图片路径。 更多项目内容可下载查看，源代码已经打包好上传，且生成了exe可执行文件版本，点开即可直接运行。 项目导入到pycharm等编译器当中可以查看程序的源代码，对源码进行编辑查看等操作。有兴趣的话直接下载即可。

版本：python3.7 功能，开发一个用户访问的页面，支持图片上传，并将其保存在服务器。 项目结构： app.py文件内容如下： from flask import Flask, Response, request, render_template from werkzeug.utils import secure_filename import os app = Flask(__name__) # 设置图片保存文件夹 UPLOAD_FOLDER = 'photo' app.config['UPLOAD_FOLDER'] = UPLOAD_FOLDER # 设置允许上传的文件格式 ALL

使用python实现的bbs。主要是针对python的实际应用的举例，可作为实例使用。

使用python实现dict和json字符串的互相转换，以及相应的文件读入和存取操作。相当于实现了简单的jsonlib。对于Python的学习有一定的帮助。 主要的类是JsonParser，对外的接口在JsonParser里有定义，对外的接口均有详细的注释。最主要就是注意转义符的处理了，特别是unicode转义符。

本文实例为大家分享了SVM手写数字识别功能的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1、SVM手写数字识别 识别步骤： （1）样本图像的准备。 （2）图像尺寸标准化：将图像大小都标准化为8*8大小。 （3）读取未知样本图像，提取图像特征，生成图像特征组。 （4）将未知测试样本图像特征组送入SVM进行测试，将测试的结果输出。 识别代码： #!/usr/bin/env python import numpy as np import mlpy import cv2 print 'loading ...' def getnumc(fn): '''返回数字特征''' fnimg = cv2.i

Python实现基于人脸识别的上课考勤系统。 这个人脸识别考勤签到系统是基于大佬的人脸识别陌生人报警系统二次开发的。 项目使用Python实现，基于OpenCV框架进行人脸识别和摄像头硬件调用，同时也用OpenCV工具包处理图片。交互界面使用pyqt5实现。 该系统实现了从学生信息输入、人脸数据录入、人脸数据训练，学生信息多条件搜索、修改，多选删除，人脸数据训练，人脸识别、追踪、签到等完整流程的各项功能。甚至允许生成签到表格和导出Excel格式签到表。 根据功能分配，系统分为三个部分实现各部分流程， 1. 录入端负责数据导入， 2. 管理端负责数据删改查以及人脸数据训练， 3. 监控端负责人脸识别以及签到功能。