计算机的领域分类网上购物属于,大学本科计算机专业网上购物系统设计毕业论文.doc...

本科生毕业设计(论文)

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在线购物系统

摘 要

近年来互联网已日益成为收集提供信息的最佳渠道并逐步进入传统的流通领域。互联网促进社会生活的现代化,使得市场的走向发生巨大变化,随着电子商务开始流行起来,越来越多的商家在网上建起在线商店,向消费者展示出另一种新颖的购物模式。网上购物系统它具有强大的交互功能,可使商家和用户方便的传递信息,完成电子贸易或EDI交易,这种全新的交易方式实现了货物与资金的无纸化交换,它为企业管理带来前所未有的改变,同时为企业带来意想不到的经济效益和社会效益。由此建立了B2C的网络销售系统。本文着重论述了系统功能与实现、数据流程与存储,包括用户注册登录、商品检索、商品管理、购物车管理以及后台数据库管理等。运用HTML 、JavaScript语言、jQuery、Ajax、ASP.NET与后台数据库链接等技术。

关键词 B2C;网上购物系统;ASP;电子商务;数据库

On-line shopping system

Abstract

In recent years, the Internet has increasingly become the best channels to collect information, and gradually into the traditional areas of circulation. Internet to promote the modernization of social life, the trend of the market changed enormously, as e-commerce has become popular , more and more businesses set up online shops on the Internet, another new shopping patterns to demonstrate to the consumer . Online shopping system, it has a powerful interactive features enable businesses and users to easily transfer information to complete e-commerce or EDI transactions , this new way to trade to achieve the paperless exchange of goods and capital, it is with business management unprecedented change , as well as bring unexpected economic and social benefits. Built up the B2 Cs network to sell system from here. This text emphasized to discuss system function and realization, data process with save, include a customer to register logging and merchandise index, merchandise management, order management and shopping car management and backstage database to manage etc..Make use of HTML, JavaScript language, jQuery, ADO, ASP and backstage database chain to connect etc. technique.

Keywords B2C; On-line shopping system; ASP; Electronic commerce; Database

目录 TOC \o "1-3" \h \z \u

HYPERLINK \l "_Toc326604867" 第一章 绪论 PAGEREF _Toc326604867 \h 1

HYPERLINK \l "_Toc326604868" 1.1 研究的背景、目的及意义 PAGEREF _Toc326604868 \h 1

HYPERLINK \l "_Toc326604869" 第二章 需求分析 PAGEREF _Toc326604869 \h 2

HYPERLINK \l "_Toc326604870" 2.1

个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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