平台采用B/S结构，后端采用主流的Python语言进行开发，前端采用主流的Vue.js进行开发。 整个平台包括前台和后台两个部分。 前台功能包括：首页、菜品详情页、订单中心、用户中心模块。 后台功能包括：总览、订单管理、菜品管理、分类管理、标签管理、评论管理、用户管理、运营管理、日志管理、系统信息模块。 后台管理帐号： 用户名：admin123 密码：admin123 代码结构 server目录是后端代码 web目录是前端代码 部署运行 后端运行步骤 (1) 安装python 3.8 (2) 安装依赖。进入server目录下，执行 pip install -r requirements.txt

Python是一种高级、通用、解释型的编程语言，由Guido van Rossum于1989年发起，1991年正式发布。Python以简洁而清晰的语法著称，强调代码的可读性和易于维护。以下是Python的一些主要特点和优势： 易学易用： Python的语法设计简单直观，更接近自然语言，使初学者更容易上手。这种易学易用的特性促使了Python在教育领域和初学者中的广泛应用。 高级语言： Python是一种高级编程语言，提供了自动内存管理（垃圾回收）等功能，减轻了程序员的负担，同时具有动态类型和面向对象的特性。 跨平台性： Python具有很好的跨平台性，可以在多个操作系统上运行，包括Windows、Linux、macOS等，使得开发的代码可以轻松迁移。 丰富的标准库： Python内置了大量的模块和库，涵盖了文件操作、网络编程、数据库访问等各个方面。这些标准库使得开发者能够快速构建功能丰富的应用程序。 开源： Python是开源的，任何人都可以免费使用并查看源代码。这种开放性促进了Python社区的发展，使得有大量的第三方库和框架可供使用。 强大的社区支持： Python拥有庞大而活跃的开发社区，这使得开发者可以轻松获取帮助、分享经验，并参与到Python的发展中。 适用于多个领域： Python在各种领域都有广泛的应用，包括Web开发、数据科学、人工智能、自动化测试、网络编程等。特别是在数据科学和人工智能领域，Python成为了主流的编程语言之一。 支持面向对象编程： Python支持面向对象编程，允许开发者使用类和对象的概念，提高了代码的重用性和可维护性。

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主要介绍了Python使用pylab库实现画线功能的方法,结合具体实例分析了Python使用pylab库的相关函数实现画线功能的操作技巧,并附带说明了相关函数与参数功能,需要的朋友可以参考下

goon集合了fscan和kscan等优秀工具功能。功能包含：ip探活、port扫描、web指纹扫描、title扫描、压缩文件扫描、fofa获取、ms17010、mssql、mysql、postgres、redis、ssh、smb、rdp、telnet、tomcat等bp以及如netbios探测等功能。 2023年12月25日 v3.6 新增 -ping 选项，调用ping探活ip，适用于非root/admin权限情况 新增 -no 选项，不保存文件，适用于linux下报错open too many files title、finger扫描可以直接输入domain和url 爆破类支持输入ip、ip段和127.0.0.1:6379格式数据 2022年08月19日 v3.5 端口指纹优化，不输出无关指纹 dir 扫描，升级为dfuzz，支持post发包，支持正则匹配结果，方便简易poc探测 ip 探活，做子网划分，支持/8-/31之间任意CIDR，/8-/15之间自动生成所有c段，先探测每个c段的.1;/16-/23之间自动生成所有c段，先探测每个c段的.1和.254，/24先探测

经典游戏《塞尔达传说：通向过去》的实现，在Pygame库的帮助下使用Python 2.7来构建游戏，该游戏包含3个级别，其中主角（链接）将面对地牢中的不同敌人。 游戏中使用了细微差别，变换和精灵冲突。 这是计算机图形学主题的最后一个项目。 它由和开发，该游戏的文档和功能描述由制作，您可以下载。 以下是游戏的屏幕截图，其中显示了主菜单及其3个级别。 如果您想尝试游戏，可以下载，我们希望它对可能需要它的人有用。 :grinning_face_with_big_eyes:

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游戏运营分析.zip，使用python、jupyter环境。包含源文件和测试数据源。内容来自大数据分析课程。

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Python基于pytorch深度学习的车型识别系统源码+使用说明 训练模型主要分为五个模块：启动器、自定义数据加载器、网络模型、学习率/损失率调整以及训练可视化。 启动器是项目的入口，通过对启动器参数的设置，可以进行很多灵活的启动方式，下图为部分启动器参数设置。 任何一个深度学习的模型训练都是离不开数据集的，根据多种多样的数据集，我们应该使用一个方式将数据集用一种通用的结构返回，方便网络模型的加载处理。 这里使用了残差网络Resnet-34，代码中还提供了Resnet-18、Resnet-50、Resnet-101以及Resnet-152。残差结构是通过一个快捷连接，极大的减少了参数数量，降低了内存使用。