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本项目是基于vue框架写的javascript源码。适合初中级别的js开发者学习和参考使用。 以下是项目简单介绍 本项目根据coderwhy老师学习并独立完成，用于个人学习， 项目的基本功能已完全实现，商品数据需要从远程服务器请求。 包含了首页轮播图展示，流行新款商品滚动展示 对商品进行分类排序检索 购物车功能 我的个人中心信息展示 ======================================= 安装和使用 npm install 编译和启动： npm run serve 编译： npm run build

为研究煤的孔隙特征对煤体宏观物理特性的影响,对煤的孔隙结构进行定量表征和分析。以大柳塔煤矿长焰煤煤样为研究对象,基于X射线三维显微CT扫描得到的数据体,结合三维可视化软件Avizo的三维重构技术及图像灰度分割技术得到煤体的微观孔隙模型,并建立了煤孔隙三维展布模型和孔隙球棒模型。通过提出的方法和模型的建立,对长焰煤的孔隙微观参数—孔隙率、孔隙半径、喉道半径、孔隙体积、喉道体积、配位数等进行了统计分析。结果表明:在微观尺度下,长焰煤煤样孔隙总体分布比较分散,孔隙率15.47%,通过孔隙的球棒模型统计出的孔隙数27 432,喉道数38 829及其他的孔隙微观参数。

通过本次实验，将老师在课堂上讲解的曲线和曲面算法进行具体代码的实现，算法实现过程中遇到了一些问题，比如使用不同算法进行曲线绘制的时候，对于控制点和顶点的初始化把握不是很好，一开始实现了算法想定义一些点进行测试，结果绘制的效果不是很理想，通过百度查询以及搜索相关的资料，结合自己所写的代码，最终解决了问题并且可以实现交互式绘制曲线，曲面的绘制是在曲线的绘制基础上进行的，所以在实现的各个算法的曲线绘制后，通过复习老师上课讲的曲面绘制算法，也是成功完成了实验，但是一开始感觉绘制的曲面不好看，看到了曲面的光照处理，加以运用到代码当中去，这样使得曲面的效果更加好看。

1.本项目以相关平台音乐数据为基础，以协同过滤和内容推荐算法为依据，实现为不同用户分别推荐音乐的功能。 2.项目运行环境：包括 Python 环境、MySQL 环境和 VUE 环境。需要安装的依頼包为: Django 2.1、PyMySQL 0.9.2、jieba 0.39、xlrd 1.1.0、gensim 3.6.0 3.项目包括4个模块：数据请求及存储、数据处理、数据存储与后台、数据展示。其中数据处理部分包含计算歌曲、歌手、用户相似度和计算用户推荐集。数据存储与后台部分主要在PyCharm中创建新的Django项目及5个模板，即主页、歌单、歌手、歌曲和用户。前端实现的功能包括：用户登录和选择偏好歌曲、歌手；为你推荐(用户行为不同，推荐也不同) ;进入各页面时基于内容的推荐算法为用户推荐歌单，协同过滤算法为用户推荐歌曲、歌手；单击时获取详细信息，提供单个歌单、歌曲、歌手、用户的推荐；个性化排行榜(将相似度由大到小排序)；我的足迹。 4.项目博客： https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/132335950