可以用于课程设计，毕业设计的源码参考，实现如下 美观大气布局、吸引人的颜色搭配以及用户友好的导航将使您能够轻松浏览并发现感兴趣的商品。 登录和注册功能是许多网站及应用程序必备的核心功能之一。我们的商城系统提供了安全可靠的身份验证机制，让用户可以注册新账户或使用现有账户登录。用户可以保存个人偏好和订单历史记录，享受个性化的购物体验。 购物车列表是购物过程中不可或缺的功能之一。我们的商城系统允许用户将感兴趣的商品加入购物车，并随时查看购物车中的商品数量和总价。用户可以根据需要增加、删除或修改购物车中的商品，确保购物的灵活性和便利性。 选择地址和提交订单环节非常重要。我们的商城系统提供了方便快捷的地址选择功能，用户可以轻松选择已保存的地址或新建地址。在提交订单时，系统会自动计算商品总价和运费，并提供灵活的支付方式，确保用户能够方便快捷地完成订单。 地址管理和个人信息管理是用户在商城系统中管理个人资料的重要功能。用户可以随时添加、编辑和删除地址，并更新个人信息。这些信息的管理和更新保证了用户在购物过程中的准确性和便利性。 订单管理是商家管理订单的关键环节,包括订单状态,发货状态等。

第二章 图像去噪原理与神经网络简介 9 在上图去噪框架中有几个需要注意的点，第一是分解的图片块的大小不是盲 目的， p p 大小取得不同，则最终去噪的效果也不尽相同，取图片块太小，当噪 声较大时，此时去噪的结果会产生更多的可能性。而加噪的过程是不可逆的，因 此这样一来学习将变得非常复杂，找到公式（2-5）中的逼近 -1 的 f 函数将变更加 困难。另外一方面，虽然理论上来说取更大的 p p 是更好的，但实际情况并不是 如此，图片越大计算量越大，所以一般需要实验后折中取值。为了分开学习降低 复杂度，所以我们得折中选取了一个合适我们去噪模型的尺寸。在这个方面，尺 寸大小对去噪效果的影响在文献[10]中已经做过比较，不再详细展开。另外一点需 要注意的是，图像拆分处理之后是如何聚合并还原成原图像大小的。实际上我们 可以这样理解，对于每一个分别去噪的图片块，经过一个处理函数从 p p 变成 q q ，最后将这些尺寸为 q q 的图片按在原图中像素的位置点重聚回去，如果有 很多不同的图片块具有重叠的像素位置，则对这些重复的位置采用加权求平均或 者高斯平均的方法算出最终聚合回原图变成 m nR  的去噪图像。在神经网络中则是 采用全连接层的方式还原成 m nR  的去噪图像，其整体思想也是拆分再聚合。 2.2 人工神经网络 20世纪 80年代，人工智能领域兴起了人工神经网络（Artificial Neural Network， ANN）的研究热潮，ANN 也被人们简称为神经网络。它是一种仿照生物学中的神 经网络结构而设计的类似的网络结构，有点类似于生物脑细胞中的响应过程，通 过网络拓扑结构模拟生物神经元细胞的连接方式，以大量的简单原件构成一个复 杂的网络，以其强大的并行计算能力，高效的自主学习能力和高容错性能力进行 智能化自适应学习的网络。是一种高度非线性的模拟生物神经系统的网络结构， 可以解决复杂非线性运算和逻辑运算的网络系统。 2.2.1 神经元 如图 2-3 所示，为一个生物神经元，主要有细胞核，树突、轴突、突触、髓鞘 等结构。我们知道生物的脑神经网络由众多神经元一一连接而形成网络，树突和 突触主要用来收集传递信息，轴突主要作用相当于放行兴奋信号，阻挡抑制电平 信号。神经元就像一个处理器，释放或抑制电平信号。

先给大家介绍下python pickle存储、读取大数据量列表、字典的数据 针对于数据量比较大的列表、字典，可以采用将其加工为数据包来调用，减小文件大小 #列表 #存储 list1 = [123,'xiaopingguo',54,[90,78]] list_file = open('list1.pickle','wb') pickle.dump(list1,list_file) list_file.close() #读取 list_file = open('list1.pickle','rb') list2 = pickle.load(list_file)

这篇文章主要介绍了Python实现序列化及csv文件读取,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 一、python 序列化： 序列化指的是将对象转化为”串行化”数据形式，存储到硬盘或通过网路传输到其他地方，反序列化是指相反的过程，将读取到串行化数据转化成对象。使用pickle模块中的函数，实现序列化和反序列化操作。 序列化使用： pickle.dump(obj,file) obj是被序列化的对象，file指的是存储的文件。 pickle.load(file) 从file读取数据，反序列化成对象。 二、与execl 文件不同，csv文件中

本文实例讲述了Python pickle模块用法。分享给大家供大家参考。具体分析如下： pickle提供了一个简单的持久化功能。可以将对象以文件的形式存放在磁盘上。 pickle.dump(obj, file[, protocol]) 序列化对象，并将结果数据流写入到文件对象中。参数protocol是序列化模式，默认值为0，表示以文本的形式序列化。protocol的值还可以是1或2，表示以二进制的形式序列化。 pickle.load(file) 反序列化对象。将文件中的数据解析为一个Python对象。 其中要注意的是，在load(file)的时候，要让python能够找到类的定义，否则会报错：

python爬取飞猪网站旅游景点数据并保存excel 使用模块： import time # 时间相关 import requests # 请求网页数据 import pandas as pd # 存储数据 from bs4 import BeautifulSoup ￥ 提取网页内容

1、可以爬取全部古诗词内容 2、请勿用于非法用途 3、程序有屏蔽地方学习的话需要适量改动微调。

基于Python Flask和MySQL的穷游网酒店数据采集与可视化大屏是一个实现酒店数据采集和展示的项目。该项目通过使用Python Flask作为后端框架，以及MySQL作为数据库管理系统，实现了对穷游网酒店数据的采集和存储，并在前端展示一个可视化的大屏。 首先，项目通过Python的Web框架Flask搭建了一个后端服务器，用于处理前端请求并进行相应的数据操作。Flask提供了路由功能，可以根据URL路径将不同的请求映射到不同的处理函数上，从而实现了数据的采集、存储和查询等功能。 其次，项目使用MySQL作为数据库管理系统，用于存储采集到的酒店数据。MySQL是一种关系型数据库，具有高效的数据存取速度和稳定性，能够满足大规模数据存储和查询的需求。通过Python的MySQL连接库，我们可以方便地进行数据库的连接、创建表、插入数据等操作。 最后，项目在前端展示了一个可视化的大屏，用于展示采集到的酒店数据。前端使用HTML、CSS和JavaScript等技术实现了数据的可视化展示，包括图表、地图等形式。通过这些可视化方式，用户可以直观地了解酒店数据的分布、价格趋势等信息

批处理 使用 Photoshop 脚本的 Python 批量图像处理 将图像保存为具有指定大小、分辨率和 JPEG 质量的 .jpeg 格式。 当然，使用 Python Imaging Library (PIL) 可以轻松实现相同的结果。 PsBatch 是作为使用 Photoshop Scripting 和 comtypes 功能的示例编写的。 您可以阅读有关 Photoshop 脚本的更多信息： :

后台路径地址：localhost:8080/djangodh92s/admin/dist/index.html 管理员 abo 密码 abo 前台路径地址：localhost:8080/djangodh92s/front/index.html 数据库连接路径：config user = root passwd = 123456 （密码123456 换成 和你电脑一致的 数据库密码即可）