主要功能模块： 1.夜猫店：校园每栋楼可以开设一个夜猫店 2.校园超市：每个学校拥有一个校园超市 3.学生街：校园商家 4.创业项目：学生创业项目展示及交流合作 5.产品库存：针对夜猫店和超市供货 6.微信公众号绑定 7.支持微信支付和支付宝 8.商家特卖频道 9.商家优惠券 安装说明： 直接输入程序目录即可 //localhost/ 程序只支持站点根目录 得推校园O2OV7.1 更新内容： 基础更新 1.修复总后台评论管理Bug 2.优化Pv统计,清除七天前的数据 3.优化model，去除base参数 4.优化队列类 5.增加基于mysql的全站搜索 商城模块： 优化订单通知 修改商家证件，可上传多证件 增加多客服，可实时聊天，需安装独立客服插件 增加订单打印，需安装配置打印模块 优化商家详情页面 插件更新：插件需付费高迈 增加活动报名插件 优化许愿墙插件 增加订单打印插件 增加实时客服插件 基于mysql的全站搜索插件

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识别人脸、录入人脸、管理人脸在内的多项功能 （一）选择人脸图片识别 （二）人脸视频识别效果展示 （三）摄像头检测效果展示 深度学习：主要在人脸识别部分：人脸检测、人脸对齐、人脸表示均采用机器学习算法， 特征表示部分【基于ResNet深度卷积神经网络】实现 系统实现了集识别人脸、录入人脸、管理人脸在内的多项功能：包括通过选择人脸图片、视频、摄像头进行已录入人脸的实时识别；可通过图片和摄像头检测人脸并录入新的人脸；通过系统管理和更新人脸数据等功能，检测速度快、识别精度较高。

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智能算法之粒子群算法及改进. **智能算法：粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）** **资源描述：** 1. **算法原理与思想：** 粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，灵感来自于鸟群或鱼群等自然界中群体的协作行为。在PSO中，问题的解被看作是一群粒子，在解空间中不断移动，通过跟随历史上最优解（局部最优解）和整个群体的最优解（全局最优解）来寻找最优解。 2. **基本步骤：** - 初始化粒子群的位置和速度。 - 计算每个粒子的适应度（目标函数值）。 - 更新每个粒子的速度和位置，以便它们向着历史上最优解和群体的最优解移动。 - 重复上述步骤，直到达到预定的停止条件（例如，迭代次数达到预定值或找到满足要求的解）。 3. **算法优势：** - PSO算法简单易懂，容易实现。 - 由于其并行性，PSO适用于高维优化问题。 - PSO具有全局搜索能力，能够找到接近全局最优解的解。 4. **改进的粒子群算法：** - 多种改进的粒子群算法被提出，例如自适应权重PSO（Adapti

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