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。

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

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。

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。

目录（单击以展开） 贡献 已知的问题 执照 关于 现实生活中的对象的虚拟化已成为热门话题数年了。 当我开始学习Blender3d中的3d建模时，我想到了在平面图上使用简单成像自动创建相应3d模型的想法。 它比听起来容易得多，并且使用少量资源，因此可以在低硬件上使用。 通过使用Blender3d，所有创建的对象将易于转移到任何其他3d渲染程序中。 例如Unity ，虚幻引擎或CAD 。 如何 这部分包含有关如何设置和执行此程序的信息。 注意：使用除Dockerfiles中指定之外的所需程序和库的其他版本可能需要对实现进行更改。 只有在满足指定的版本和所有要求的情况下，才能保证此实现有效。 注意：为避免任何与版本相关的问题，请使用Docker实现。 在Docker上运行 首先，您需要在设备上安装合适的Docker环境。 该项目包含一个使用Ubuntu 18.04映像的DockerFi

一个简单的智能小车的Python源代码+路径规划： 1、传感器数据采集：使用传感器（如摄像头、超声波传感器等）采集环境信息，例如道路图像、障碍物距离等。这些数据将用于路径规划和决策控制。 2、路径规划：路径规划是为智能小车选择最佳行驶路径的过程。其中最常用的算法是A算法。首先，将环境建模为图，然后根据图的拓扑结构和权重等信息，使用A算法找到从起点到终点的最短路径。 3、决策控制：基于路径规划的结果和传感器数据，智能小车需要做出决策，如前进、停止、转弯等。这一步通常利用机器学习或逻辑控制等方法来实现。

预警车正常是在指定的区域线路上进行巡检，通过超声波进行避障，当需要到另外一个区域巡检或者到指定地点执行任务时，需要一个最优路径算法。如图7，作为医疗场所的剖面图，对占有面积的“小车区域”使用广度优先搜索的方法，从起点开始上下左右四方向搜索，就如同小车在图像中运动一样，搜索步长设置为车身的像素长度；即只移动小车的中心点，然后通过检查小车面积占据的方位内，是否有像素点为 0 来判断小车是否碰到障碍，将没有障碍位置的可行路径进行标记，同时记录到达该点的前一个点的坐标。如果判断小车行驶到终点则退出搜索，然后通过回溯得到从起点至终点的最短路径。将起点的灰度像素值设置为（255 + 127）/ 2 = 191，相对的，终点像素设置为（255 - 127）/ 2 = 64，这里的191、64没有额外的含义，只是用来表示区分，再通过BFS算法得到的路径，就是整个地图的最短路径。