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

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使用getdata.py下载数据，或者使用自己的数据源，将数据放在stock_daily目录下 使用data_preprocess.py预处理数据，生成pkl文件，放在pkl_handle目录下(可选) 调整train.py和init.py中的参数，先使用predict..py训练模型，生成模型文件，再使用predict.py进行预测，生成预测结果或测试比照图 本项目使用机器学习方法解决了股票市场预测的问题。项目采用开源股票数据中心的上证000001号，中国平安股票(编号SZ_000001)，使用更加适合进行长时间序列预测的LSTM(长短期记忆神经网络)进行训练，通过对训练集序列的训练，在测试集上预测开盘价，最终得到准确率为96%的LSTM股票预测模型，较为精准地实现解决了股票市场预测的问题

协同过滤算法（Collaborative Filtering）是一种经典的推荐算法，其基本原理是“协同大家的反馈、评价和意见，一起对海量的信息进行过滤，从中筛选出用户可能感兴趣的信息”。它主要依赖于用户和物品之间的行为关系进行推荐。 协同过滤算法主要分为两类： 基于物品的协同过滤算法：给用户推荐与他之前喜欢的物品相似的物品。 基于用户的协同过滤算法：给用户推荐与他兴趣相似的用户喜欢的物品。 协同过滤算法的优点包括： 无需事先对商品或用户进行分类或标注，适用于各种类型的数据。 算法简单易懂，容易实现和部署。 推荐结果准确性较高，能够为用户提供个性化的推荐服务。 然而，协同过滤算法也存在一些缺点： 对数据量和数据质量要求较高，需要大量的历史数据和较高的数据质量。 容易受到“冷启动”问题的影响，即对新用户或新商品的推荐效果较差。 存在“同质化”问题，即推荐结果容易出现重复或相似的情况。 协同过滤算法在多个场景中有广泛的应用，如电商推荐系统、社交网络推荐和视频推荐系统等。在这些场景中，协同过滤算法可以根据用户的历史行为数据，推荐与用户兴趣相似的商品、用户或内容，从而提高用户的购买转化率、活跃度和社交体验。 未来，协同过滤算法的发展方向可能是结合其他推荐算法形成混合推荐系统，以充分发挥各算法的优势。

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基于zemax设计红外制冷中继系统，使用前组和后组分开设计，然后再将前后组，组合起来的方法进行设计。

DLHTX 演示＆简介 DLHTX是一种基于vue和nodejs的个人独立博客系统。写博客无需在后台写，只要登录博客就可以直接写博客 后台api 主要功能： 文章，页面，分类目录，分类的添加，删除等。 文章及页面支持Markdown ，支持代码高亮。 支持文章全文搜索。 完整的评论功能，包括发表回复评论，以及评论的邮件提醒，支持Markdown 。 基本信息功能，包含评论，点赞，收藏，查看数量的收集。 支持Oauth登陆，GitHub。 支持文章缓存，支持缓存自动刷新。 支持登录注册功能，支持逐步api鉴权功能。 可展示的初步api REST风格列表 支持文件上传，下载功能。 准备 如果您想要建造一个这样的博客那么你可能需要准备以下东西 服务器 域名 Nginx的 MySQL的 下午2 勇于折腾的心 前端运行（无预设版本） 无最低版本是利用本项目自带的后台，可定制性较差。所有人都可用的后台

1.默认界面显示按键模式 PB6 直接开关灯 PB7 PB8进行亮度调高调低 PB9为定时模式 按下PB9后 PB7 PB8的功能变为进行时间的加减 （这里PB7 PB8按键有两种功能） 2.光敏模式 界面只显示光敏界面 3.定时模式 显示时间 到时自动熄灭 4.红外距模式 5.实时电压显示 注意：蓝牙和语音与其他模式互不影响

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