资源名称：Photoshop CS从头学起视频教程【84集】资源目录：【】PhotoshopCS视频教程1-10【】PhotoshopCS视频教程11-28【】PhotoshopCS视频教程29-40【】PhotoshopCS视频教程41-56【】PhotoshopCS视频教程57-70【】PhotoshopCS视频教程71-84资源截图 资源太大，传百度网盘了，链接在附件中，有需要的同学自取。

Photoshop经典效果1000例，视频教程。里面是百度云链接，大概有2.7G。 01.动感模糊 02.光影效果 03.画布效果 04.绘画效果 05.局部马赛克效果1 06.局部马赛克效果2 07.汽车换色 08.人物抠图 09.柔光效果 10.水彩画效果 11.水滴效果1 12.水滴效果2 13.素描效果 14.照片作旧 15.边框 16.为衣服上色 17.文章遮罩效果 ……

标题Django与深度学习融合的经典名著推荐系统研究AI更换标题第1章引言阐述基于Django与深度学习的经典名著推荐系统的研究背景、意义、国内外现状、研究方法及创新点。1.1研究背景与意义分析传统推荐系统局限，说明深度学习在推荐系统中的重要性。1.2国内外研究现状综述国内外基于深度学习的推荐系统研究进展。1.3研究方法及创新点概述本文采用的Django框架与深度学习结合的研究方法及创新点。第2章相关理论总结深度学习及推荐系统相关理论，为研究提供理论基础。2.1深度学习理论介绍神经网络、深度学习模型及其在推荐系统中的应用。2.2推荐系统理论阐述推荐系统原理、分类及常见推荐算法。2.3Django框架理论介绍Django框架特点、架构及在Web开发中的应用。第3章推荐系统设计详细描述基于Django与深度学习的经典名著推荐系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构，包括前端、后端及数据库设计。3.2深度学习模型设计设计适用于经典名著推荐的深度学习模型，包括模型结构、参数设置。3.3Django框架集成阐述如何将深度学习模型集成到Django框架中，实现推荐功能。第4章数据收集与分析方法介绍数据收集、预处理及分析方法，确保数据质量。4.1数据收集说明经典名著数据来源及收集方式。4.2数据预处理阐述数据清洗、特征提取等预处理步骤。4.3数据分析方法介绍采用的数据分析方法，如统计分析、可视化等。第5章实验与分析通过实验验证推荐系统的性能，并进行详细分析。5.1实验环境与数据集介绍实验环境、数据集及评估指标。5.2实验方法与步骤给出实验的具体方法和步骤，包括模型训练、测试等。5.3实验结果与分析从准确率、召回率等指标对实验结果进行详细分析，验证系统有效性。第6章结论与展望总结研究成果，指出不足，提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究结论，包括系统性能、创新点等。

中档中包含linux安装yasm环境，ffmpeg工具，lame解码器，以及环境报错解决方案，如何使用jave包maven导入pom配置，java代码帮你实现转换拷入有效，以及所有工具的下载地址,让你不走弯路5分钟解决音视频转码问题，微信录音转mp3问题

电影票购票管理系统是一款用于在线购买电影票的软件应用，它结合了视频教程和源代码，为学习者提供了全面的理解和实践机会。系统的核心功能包括用户管理、电影信息管理、场次安排、座位选择、订单处理以及支付接口集成等。下面我们将深入探讨这个系统的各个组成部分及其相关知识点。 1. **用户管理**：用户管理模块负责用户的注册、登录、个人信息管理等功能。这涉及到用户数据的存储（如用户名、密码、联系方式等），通常使用数据库技术（如MySQL）进行存储。密码通常需要进行加密处理，确保用户信息安全。此外，还包括用户权限控制，如普通用户和管理员的权限差异。 2. **电影信息管理**：该部分用于维护电影的基本信息，如电影名称、类型、导演、主演、时长等。这需要一个后台管理界面，管理员可以添加、编辑和删除电影信息。数据库设计是关键，要确保数据的一致性和完整性。 3. **场次安排**：电影的播放时间表需要精确管理，包括日期、时间、电影院和放映厅。系统应支持灵活的场次设置，同时考虑到电影院的实际运营情况，如放映间隔、设备维护等因素。 4. **座位选择**：用户在购票时需要选择座位，系统需实现座位图的展示和选座功能。这通常涉及到二维数组或图形库来表示座位布局，用户选择后将座位状态标记为已售。 5. **订单处理**：订单管理模块负责跟踪订单状态，包括创建订单、支付确认、订单取消等。订单数据需实时更新，确保库存同步。支付接口的集成也是关键，可能涉及第三方支付平台（如支付宝、微信支付）的API调用，处理支付请求和回调验证。 6. **支付接口集成**：支付接口的接入需要遵循特定的开发规范，如OpenAPI或SDK，实现安全的交易流程。通常需要处理支付状态的异步更新，确保交易的正确性和安全性。 7. **前端开发**：用户界面的设计和实现，通常使用HTML、CSS和JavaScript进行，可能借助React、Vue.js等前端框架提高开发效率和用户体验。响应式设计是必须的，确保系统在不同设备上都能良好运行。 8. **后端开发**：服务器端逻辑处理，通常采用Java、Python、Node.js等后端语言实现。使用RESTful API设计原则，提供与前端交互的接口。同时，要处理并发请求，保证服务的稳定性和性能。 9. **测试与部署**：系统需要经过单元测试、集成测试、压力测试等多个阶段，确保其功能正确无误。部署环节涉及服务器配置、环境搭建、数据库迁移等，可能使用Docker等容器化技术简化部署流程。 10. **视频教程与源码分析**：提供的视频教程可以帮助学习者逐步理解系统的构建过程，源码分析则能帮助深入理解代码结构、设计模式和最佳实践。通过实际操作，学习者可以掌握Web开发的全貌，提升编程技能。 以上就是电影票购票管理系统的主要知识点，涵盖了从数据库设计到前后端开发、支付接口集成等多个方面。通过学习和实践这个项目，开发者不仅可以了解完整的Web应用开发流程，还能提升解决实际问题的能力。

RPA自动化软件，资源仅供学习和参考

基于深度学习的个性化携程美食数据推荐系统-d7fq1jtw【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip

标题Python基于深度学习的个性化携程美食数据推荐系统研究AI更换标题第1章引言介绍个性化推荐系统在携程美食领域的应用背景、意义、研究现状以及论文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述个性化推荐在携程美食数据中的重要性及其实际应用价值。1.2国内外研究现状概述国内外在个性化推荐系统，尤其是在美食推荐领域的研究进展。1.3论文方法与创新点简要说明论文采用的研究方法以及在该领域内的创新之处。第2章相关理论介绍深度学习和个性化推荐系统的相关理论基础。2.1深度学习基础阐述深度学习的基本原理、常用模型及其在推荐系统中的应用。2.2推荐系统概述介绍推荐系统的基本框架、主要算法和评估指标。2.3个性化推荐技术详细描述基于用户画像、协同过滤等个性化推荐技术的原理和实现方法。第3章基于深度学习的个性化推荐系统设计详细阐述基于深度学习的个性化携程美食数据推荐系统的设计思路和实现方案。3.1数据预处理与特征工程介绍数据清洗、特征提取和转换等预处理步骤，以及特征工程在推荐系统中的作用。3.2深度学习模型构建详细描述深度学习模型的构建过程，包括模型结构选择、参数设置和训练策略等。3.3推荐算法实现介绍如何将训练好的深度学习模型应用于个性化推荐算法中，并给出具体的实现步骤。第4章实验与分析对基于深度学习的个性化携程美食数据推荐系统进行实验验证，并对实验结果进行详细分析。4.1实验环境与数据集介绍实验所采用的环境配置、数据集来源以及数据集的预处理情况。4.2实验方法与步骤详细说明实验的具体方法和步骤，包括模型训练、验证和测试等过程。4.3实验结果与分析从准确率、召回率、F1值等多个角度对实验结果进行量化评估，并结合实际应用场景进行结果分析。第5章结论与展望总结论文的研究成果，并指出未来可能的研究方向和改进措施。5.1研究结论概括性地阐述论文的主要研究结论和创新成果。5.2未来研究方向根据当前研

苹果CMS是一款广泛应用于个人或企业建立视频网站的开源内容管理系统，尤其在搭建影视资源站时备受青睐。"苹果CMS 自带采集解析"的功能是其核心优势之一，它整合了54YY资源采集插件和54YY免费解析，极大地简化了用户在获取和展示网络视频内容的过程。 我们要理解什么是采集。在互联网上，采集是指自动地从各个网站抓取信息并存储到本地数据库的过程。在视频网站运营中，采集通常用于获取其他视频平台的影片信息，如标题、简介、海报图片以及播放链接等。54YY资源采集插件是专为苹果CMS设计的一个工具，能够帮助用户自动化地从54YY或其他相关资源站点收集这些信息，节省手动操作的时间和精力。 接着，我们来探讨视频解析。视频解析是指将原始的视频播放链接转化为可以直接在网站上播放的形式。许多视频平台的播放链接受到版权保护，直接使用可能会导致播放失败或者被封禁。54YY免费解析服务提供了解决这个问题的方案，它能够解析出不受限制的播放源，使得用户在使用苹果CMS时，可以顺畅地播放从不同来源采集来的视频。 苹果CMS最新新版可能包含了对采集和解析功能的优化和增强，例如提高了采集效率，增强了稳定性，优化了用户体验，或者增加了新的数据源支持。这些更新对于保持网站内容的实时性和丰富性至关重要，同时也确保了用户的观看体验。 在使用"苹果CMS 自带采集解析"时，需要注意以下几点： 1. 法律合规：在进行视频采集时，要确保遵循版权法规，避免侵权行为。 2. 性能优化：合理设置采集频率，防止对源网站造成过大压力，同时也需考虑自身服务器的承载能力。 3. 数据管理：采集到的数据需要进行整理和分类，便于用户搜索和浏览。 4. 定期更新：随着54YY解析服务的升级或变动，应定期更新插件以保持兼容性。 总结起来，苹果CMS通过整合54YY资源采集插件和免费解析服务，为用户提供了高效便捷的视频内容获取途径，使得创建和维护一个影视资源网站变得更加简单。同时，用户也需要注意在使用过程中遵守法律法规，确保网站的稳定运行和用户体验。通过不断的更新和优化，苹果CMS将持续为用户提供强大的技术支持。