品优购 效果展示

原生支付与第三方支付比较及流程 使用第三方支付如ping++,EasyPay；

本毕设旨在开发一个基于PHP的网上书店。随着互联网的不断发展，越来越多的人开始倾向于通过网上购买物品，包括书籍。本项目将利用PHP技术开发一个网上书店，为用户提供一个方便快捷、实用高效的购书平台。 ## 设计目标 本项目的设计目标是实现以下功能： - 用户注册、登录、注销； - 用户个人信息管理； - 书籍分类、搜索、浏览； - 书籍加入购物车、结算、购买； - 订单管理； - 后台管理； ## 技术方案 本项目将使用PHP技术进行开发，涉及到的技术包括但不限于： - PHP语言； - MySQL数据库； - HTML、CSS、JavaScript等前端技术； - Ajax技术； - Apache、Nginx等Web服务器； - Linux等操作系统； ## 开发流程 本项目的开发流程如下： 1. 需求分析：对网上书店的功能进行详细分析，确定开发目标和技术方案； 2. 系统设计：根据需求设计系统架构、数据库结构、页面布局等； 3. 编码实现：根据设计方案进行编码实现； 4. 测试调试：对系统进行功能测试、性能测试、安全测试等，确保系统的稳定性和安全性； 5. 部署上线

安装教程： 1:将程序解压上传到网站根目录 2:将数据库文件 shujukusql.sql 还原到数据库，数据库编码一定要为UTF-8（这个就不用再说清楚了吧，一般的主机商都有mysql数据库还原的地方） 3:修改配置文件 system/config/database.inc.php 中数据库信息，里面有标注，请仔细看数据库信息 进入后台 访问http://您的域名/?/admin 或 域名/index.php/admin 账号 admin 密码 admin888 修改网站配置信息 为了网站的安全请及时修改后台账号密码 注意：程序可能在某些浏览器下被禁止弹出脚本，操作后台请升级浏览器内核至IE8或使用谷歌,火狐,opera,浏览器！

jsp、jquery、HTML、css、java、Tomcat集合开发的一个网上购物平台，供参考

产品验证 ProductValidator 是购物车软件或自定义项目验证产品代码的简单实用程序。 支持 UPC-A、UPC-E 6、7 和 8，EAN13 和 ISBN10/ISBN13。 根据 MIT Variant 许可，该软件可以免费使用、分发和更改，只要您认为合适。 作曲家就绪 Packagist 上提供： ://packagist.org/packages/rottingham/product-code-validation 示例用法 如果您不使用自动加载器，只需导入ProductValidator.class.inc主类文件。 require '/ProductValidator.class.inc'; 要使用验证器，您只需调用其checkCode($code)方法： $result = ProductValidator\ProductValidator::ch

全国的汽车票查询车次价格车站，购买汽车票等等 效率高

nmf的matlab代码SDGNMF 用于图像共聚的稀疏双图正则化NMF 此存储库实现了Jing Sun等人针对“稀疏双图正则化NMF进行图像共聚”提出的聚类算法的迭代更新过程。此代码在人脸上进行聚类实验（ORL-32和PIE-pose27 ）和对象（COIL20）数据集以获得AC和NMI，然后验证SDGNMF的聚类有效性。 此外，该代码还可以显示我们的稀疏性研究和运行时间，以便与其他基于NMF的聚类方法进行比较。 依存关系 该代码支持Matlab。 跑步 主目录 下载本文 引文 如果您认为此代码有用，请引用： 孙静，王志辉，孙富明，李浩杰*。 用于图像共聚的稀疏双图正则化NMF。 神经计算，2018，316（NOV.17）：156-165。

因果框架 HPCC系统因果关系框架目前正在开发中。 该存储库提供了一个Python模块，该模块实现了因果模型表示，验证，因果推理以及最终反事实推理的所有相关算法。 它具有综合的数据生成功能，可用于测试算法并针对各种情况探查其功能。 该存储库可用作独立的Python框架。 它还将用于为HPCC Systems超级计算集群上的并行因果框架提供本地处理。 有关因果关系，因果推断以及各种因果算法的详细信息，请参见下面的参考部分。 安装 先决条件 Python3 麻木 matplotlib 程序 克隆存储库 将您的存储库添加到pythonpath或在存储库中工作。 因果方法 cGraph.py （因果图）是系统的心脏。 它接受一个多元数据集以及一个因果模型（也称为路径图），该模型被认为与产生数据的因果过程相对应。 因果模型是有向无环图，它代表了因果过程的最佳假设，该假设是所提供数据集生成的基础。

任务：使用机器学习相关知识完成购房贷款违约预测，给定特征字段，输出是否会发生逾期的预测。 1.2 实验要求 1.2 题目背景 随着世界经济的蓬勃发展和中国改革开放的逐渐深入，无论是企业的发展还是从人们消费观念的转变，贷款已经成为企业和个人解决经济问题的一种重要方式。随着银行各种贷款业务的推出和人们日益膨胀的需求，不良贷款也就是贷款违约的概率也随之激增。为了避免贷款违约，银行等金融机构在发放贷款时会对借款人的信用风险进行评估或打分，预测贷款违约的概率并根据结果做出是否发放贷款的判断。如何在发放贷款前有效的评价和识别借款人潜在的违约风险，是金融机构信用风险管理的基础和重要环节，用一套科学的模型和系统来判定贷款违约的风险性可以将风险最小化和利润最大化。 1.2 数据集 数据集在../dataset 目录下，train.csv 为训练集数据，包含 120000 条数据，每条数据除去 id 和结果共有 50 个特征。test.csv 为预测集数据，包含 30000 条数据等待预测。 1.2 任务描述 本任务研究如何借助非平衡数据分类的思想对银行等金融机构的购房贷款数据进行分析，并基于随机森