COMFORT 美食 | 名厨驾到,“双星”再现

SpringBoot+Vue+Mysql社区医院信息平台(源码+文档) SpringBoot+Vue+Mysql学生宿舍信息管理系统 WEB端软件项目(源码+文档) 项目包含:①完整源码(后端+管理后台+用户前台);②数据库脚本文件;③万字论文文档;④开题报告;⑤答辩PPT;⑥项目运行视频教程。 项目架构: B/S 架构、MVC 分层设计 技术栈: Java、MySQL、SpringBoot、MyBatis-Plus、Token 权限校验、管理后台 Vue+ElementUI+ECharts、用户前台 Layui+jQuery、Maven 构建。 一、角色设计 学生用户: 注册登录、浏览宿舍信息、查询宿舍安排、在线报修、缴费查询、失物招领、桶装水预订、评论交流、收藏等。 商家用户: 注册登录、桶装水品牌与商品信息维护、预订订单查看与处理。 维修人员: 注册登录、查看待处理报修、接单维修、填写报修处理结果与进度反馈。 管理员: 学生管理、班级管理、宿舍信息管理、宿舍安排管理、报修处理管理、缴费信息管理、卫生检查与文明宿舍管理、失物招领管理、桶装水与商家管理、维修人员管理、公告资讯与轮播图管理等。 二、前台功能模块(学生端) 1. 首页展示:轮播图、宿舍公告、最新动态推荐、常用服务快速入口 2. 宿舍信息模块:宿舍列表、楼栋与房间条件筛选、宿舍详情查看、我的宿舍安排查询 3. 在线报修模块:在线提交宿舍设施报修申请、上传故障描述、查看报修进度与维修处理结果 4. 缴费模块:水电等缴费记录查询、缴费状态查看 5. 卫生检查与文明宿舍:宿舍卫生检查结果公示、文明宿舍展示 6. 失物招领模块:失物信息发布、招领信息发布、详情查看、评论互动 7. 桶装水预订:桶装水品牌与商品浏览、在线预订、我的预订记录查询 8. 假期留宿:假期留校申请提交、申请记录查询 9. 评论与收藏:信息评论、查看他人评论、评论回复互动、收藏感兴趣的内容 10. 个人中心... 立即下载

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近日,继去年北京富力万丽酒店邀请了来自德国的米其林星厨得到了食客们的欢呼喝彩后,酒店将于12月继续打造超高水准的的米其林星级美味。北京富力万丽酒店本季将邀请来自意大利罗马具有餐饮行业影响力的米其林餐厅名厨Marco Bottega,他将为中国食客带来他独特的创意料理。期待已久的高颜值美食,将给味蕾送上一份大大的满足。
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在北京富力万丽酒店一层,音乐歌剧回旋的Fratelli Fresh意大利餐厅由暗红色基调的装饰组成,浪漫奔放,让人庞若置身意大利。本次酒店邀约的星厨Marco Bottega是来自意大利厨师世家,更是背景显赫的重量级米其林星厨,他对传统的意大利风味有着独到的理解与诠释,注重原材料本身。餐厅主厨Diego Ottaviani也同样来自意大利,且出自名厨世家,家族拥有5家餐厅,其中2家摘得一星米其林。本季特邀米其林星厨Marco Bottega将和主厨Diego Ottaviani双星联袂,共同奉上精彩的意大利米其林美食二重奏。
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来自罗马的主厨Marco Bottega对美食的经验来自家族三代餐厅所经营的智慧传承与累积。他曾在杰出的米其林星级餐厅罗马的Pagliaccio和摩德纳的Osteria Francescana餐厅工作过。在积累了丰富的经验后,Marco Bottega从2010年开始自营餐厅并亲自出任主厨。同时他也是资深葡萄酒侍酒师,他的餐厅里有1000多个酒标,由于他对法国葡萄酒的特别关注和较高的品鉴能力,还被香槟协会提名授勋为香槟校尉。自2008年以来,他一直是电视节目“La Prova del Cuoco”RAI1的常客,2009年和2014年,他有幸在伯特利为教皇本笃十六世和教皇方济各料理正式午宴。
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Fratelli Fresh意大利餐厅经常会推出各种新味道,偶尔还会创造出令人惊喜的美味食谱,其中最受欢迎的菜式不乏经典的海鲜意大利披萨、奶奶汤以及招牌黄金海胆意面等,更多美味等待发现,让我们一起期待Fratelli Fresh意大利餐厅米其林星厨即将带给我们的冬季美味之旅。
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YOLOv8作物病害检测实战源码 这是一套基于YOLOv8n的农田病虫害目标检测系统,对叶片照片做目标检测,识别健康叶片、褐斑病、白粉病、锈病四类,并给出对应防治建议。全流程纯CPU可跑,配套交付完整Python源码、9章实战教程(md/html/pdf三种格式)、100张自造样本及YOLO标签、训练曲线与混淆矩阵截图、Tkinter界面和答辩PPT。 系统围绕五项功能展开:同一套推理逻辑覆盖图像、视频、摄像头三种来源;图形界面选文件即检测,画面叠彩色框标注病名与置信度,右侧面板同步给出症状与防治措施;检测记录自动写入CSV,统计页一键生成四类病害占比饼图;训练结束自动产出损失与精度曲线;内置防治建议文案库,检测命中即回填面板。 选型用YOLOv8n nano档,参数量约320万、权重约6.2MB,CPU单帧几十毫秒,小样本训练5到8分钟完成。数据由data_gen.py程序化绘制100张叶片图,固定随机种子,重跑分布一致,不依赖公开数据集。依赖全部锁版本,教程第7章整理了19条真实报错及排查方法,第8章给出换模型档、换PlantVillage数据集的迁移路径。 适合做计算机视觉方向课程设计或毕业设计的学生,也适合智慧农业方向想了解检测模型如何落进业务面板的学习者。不需要GPU,不需要系统学过目标检测,教程第3章会按需补齐原理。 使用时先pip install -r requirements.txt装好依赖,download_data.py下载预训练权重,data_gen.py生成样本后train.py训练,完成后用main.py infer批量检测或main.py gui启动界面。 立即下载

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