汐ya~-优快云博客

原创 LaTeX的语法问题及写作模板汇总

本文介绍了LaTeX的基本语法及使用方法，主要包括软件安装、编译技巧、代码格式化快捷键等。详细讲解了LaTeX的文档结构（导言区与正文区）、中文处理方法、字体字号设置、颜色定义等核心功能。特别说明了如何通过XeLaTeX编译中文文档，以及使用ctex宏包实现中文排版。文中还提供了常用命令示例，如定义新命令\degree、调整标题格式、设置不同字体属性等。最后介绍了文档类型选择和宏包使用方法，为初学者提供了全面的LaTeX入门指南。

2022-07-11 00:19:50 6615

原创提示词工程进阶：Prompt为什么“越写越详细”效果反而更差？用 XML 标签提升指令遵循与结构化稳定性

本文聚焦传统prompt易被LLM误解的核心痛点，提出XML标签提示词方案。从表层语义定界、模型注意力锚定、训练数据对齐等维度，解析XML通过结构化标记降低认知负荷、约束注意力边界、激活形式语言处理模式的底层逻辑，对比主流格式凸显其优势，辅以使用避坑指南，助力实现从“自然语言沟通”到“结构化指令”的转变，显著提升AI交互准确率与稳定性。

2025-12-16 19:16:03 970

原创 Cursor连接异常问题“Model not available/connection failed”解决：IDE内置代理配置，无需全局流量代理与虚拟网卡

本文针对中国大陆网络环境下Cursor的“区域不支持”“连接失败”等锁区问题，提供无需全局代理与虚拟网卡的高效解决方案。本文仅提供编程软件Cursor的异常问题解决方案，不涉及任何VPN翻墙工具及违规内容。根据我国网络安全相关法律法规，翻墙属于违法行为，严重危害网络安全，倡导大家严格遵守法律规定，坚决抵制翻墙等违规操作，任何因违规行为引发的法律责任均由行为人自行承担，感谢配合。

2025-12-05 20:53:33 1181

原创 Cursor：使用Remote SSH连接远程服务器进行代码开发的完整指南

本文详细介绍了如何在Cursor编辑器中使用Remote SSH功能连接远程服务器进行开发。主要包括：Remote SSH的核心功能（远程代码编辑、终端访问、AI编程等）、环境准备要求（服务器和客户端配置）、SSH连接设置（配置文件与密钥认证）、以及完整的连接步骤。通过图文并茂的教程，指导用户从安装扩展、配置SSH到实际连接操作，实现高效的远程开发体验。关键点包括推荐使用SSH密钥认证、首次连接的组件自动安装，以及连接成功后的功能验证。

2025-11-03 10:00:00 1241

原创 Cursor远程开发：Remote - SSH报错Failed to install server within the timeout 的解决方案

Cursor远程SSH开发报错"Failed to install server within the timeout"常见原因包括：1)服务器磁盘空间不足；2)权限问题；3)外网下载速度慢。解决方案：1)清理磁盘或指定新安装路径；2)检查SSH配置及权限；3)修改设置强制本地下载或手动安装服务端组件。通过调整安装路径、检查权限或更换下载方式，可有效解决该超时问题，确保远程开发环境正常连接。

2025-10-31 17:55:08 1494

原创 LLM 工具定义工厂：基于工厂模式 Function Calling 工具定义与注册的自动化工具管理框架

本文介绍了LLM工具定义工厂（ToolFactory）的创新设计，旨在解决Function Calling开发中的工程化痛点。该框架通过工厂模式、装饰器模式和反射机制的协同应用，实现了LLM工具全生命周期的标准化管理。核心优势包括：多模式工具创建（减少80%代码量）、内置类型安全校验（降低90%类型故障）、自动化工具管理（提升10倍效率）以及标准化协作规范。相比传统手动方案，该框架显著提升了开发效率，降低了生产环境风险，为AI Agent、RAG工具链等场景提供了强大的工程化支持。

2025-10-17 13:37:16 765

原创打造个性化 Cursor ，提升开发体验：PyCharm 风格的 settings.json 配置分享

本文为开发者提供了一套 PyCharm 风格的 Cursor 编辑器配置方案，帮助习惯 PyCharm 操作的用户快速上手。配置包含五大模块：界面外观、编辑功能、Python专项、文件管理和终端优化，通过还原 PyCharm 的视觉风格和操作逻辑，同时优化 VS Code 的视觉体验。核心配置包括 JetBrains Darcula 主题、JetBrains Mono 字体、4空格缩进规则、Python开发专项适配等，既保持了 PyCha

2025-09-19 19:14:23 1807 6

原创 Cursor ：Python 运行路径设置&&自定义模块导入报错：No module named ‘xxx’ 的解决方案

Python开发中，使用VSCode/Cursor时经常遇到"ModuleNotFoundError"报错，这是因为编辑器默认不会将项目目录加入Python模块搜索路径。本文分析了问题根源，并提供了永久解决方案：通过在settings.json中配置PYTHONPATH环境变量，将工作区根目录${workspaceFolder}自动添加到模块搜索路径。配置后无需修改代码即可解决导入问题，保持代码整洁且可移植。方法简单有效，一次配置即可彻底告别模块导入错误。

2025-09-19 18:39:35 1436

原创 SQLite数据库：轻量级数据存储解决方案（世界上部署最广泛的数据库）

SQLite 是一款轻量级、跨平台的嵌入式关系型数据库，无需独立服务器进程，可直接集成到应用程序中，所有操作在应用进程内完成。其设计核心是 “简单、快速、可靠”，尤其适配内存与资源受限的环境，同时支持大部分 SQL 标准，兼具零配置、免安装、体积小巧的优势。与传统客户端 - 服务器数据库不同，SQLite 的完整数据库仅存储在单个跨平台磁盘文件中，无需依赖操作系统额外分配访问权限，易用性与可靠性突出，且为开源项目。

2025-09-17 10:30:00 999

原创 OpenAI发长篇论文，大模型幻觉的原因找到了: 现有的训练与评估体系从根本上奖励“大胆猜测“，而非“承认不确定

OpenAI最新研究揭示，语言模型产生幻觉（生成看似合理但错误的内容）的根本原因在于现有训练和评估机制系统性鼓励“猜测”而非“承认不确定性”。预训练阶段，模型通过统计拟合学习语言分布，但单例事实、表达能力不足等问题导致错误生成不可避免。后训练阶段，主流评估体系采用“二元评分”（答对得分/答错不扣分），进一步迫使模型选择猜测而非保守回答。数学证明显示，生成错误率与分类错误率存在绑定关系，而数据稀缺性和模型缺陷会显著放大幻觉。要解决这一问题，需重构评估体系，

2025-09-15 16:59:25 949

原创开源验证码识别库 AntiCAP：支持OCR识别文字点选图标点选数学计算滑块，可本地可部署服务器

AntiCAP是一个开源的Python验证码识别库，支持多种验证码类型识别，包括OCR文字识别、数学计算、滑块验证和点选验证等。该项目提供Web API服务和详细的调用文档，支持本地或服务器部署，跨语言调用。主要功能包括：OCR识别（数字/字母/汉字）、数学计算验证码、缺口/阴影滑块定位、图标/文字点选识别等。通过pip即可快速安装，适用于自动化测试、数据采集等场景。相比传统工具，AntiCAP具有全场景覆盖、低门槛集成等特点，实测OCR准确率优于部分同类工具。项目已开源在GitHub和Gitee平台。

2025-09-04 17:46:46 1627

原创开源通用滑块验证码识别库 Captcha-Recognizer

Captcha-Recognizer是一款基于深度学习的通用滑块验证码识别Python库，支持单缺口、多缺口背景图和验证码截图的缺口位置识别。该库封装为易用接口，仅需3行代码即可获取缺口坐标和可信度。提供HTTP API和本地Python两种调用方式，支持多种图片输入格式，并附带可视化识别效果展示功能。项目已在GitHub和Gitee开源，适用于降低开发者应对滑块验证码的技术门槛，提高自动化测试效率。典型应用场景包括验证码自动化识别、爬虫开发等。

2025-09-04 16:52:00 1538

原创 Python 中浅拷贝与深拷贝：原理、差异与应用场景

Python中的浅拷贝与深拷贝是处理数据复制的关键操作，其差异源于对象可变性和引用机制。不可变对象（如数字、字符串）修改时会创建新对象，而可变对象（如列表、字典）可直接修改原对象。赋值操作仅创建别名，共享对象引用；浅拷贝创建新对象但共享嵌套对象的引用；深拷贝则递归复制所有层级，实现完全独立。适用场景需根据数据结构选择：浅拷贝适合无嵌套可变对象的场景，深拷贝适用于复杂嵌套结构的数据隔离。正确理解这些机制可避免因拷贝引发的数据污染问题。

2025-09-03 14:56:15 1076

原创 Python 进阶技巧：不使用中间变量交换变量a和b的值，为何元组解包是最优选择？

Python编程中，交换变量是常见操作。传统方法需借助中间变量，但存在内存占用大、代码冗余等问题。元组解包（a, b = b, a）通过自动创建和销毁临时元组，实现无中间变量的高效交换。相比算术/异或运算，它具有三大优势：1行代码完成、支持所有数据类型、可读性更强。适用于排序算法、嵌入式开发、多变量轮换等场景，是Python开发者的必备进阶技巧。掌握该方法能提升代码简洁性和执行效率，体现对Python特性的深入理解。

2025-09-03 14:28:33 1019

原创 Python 函数执行时间装饰器：告别手动计时，优雅监控代码性能（执行耗时）

本文介绍了Python函数执行时间装饰器的实现方法，针对传统手动计时方式的痛点，提出了一种优雅的解决方案。基础版装饰器通过闭包和@wraps保留元信息，使用time.perf_counter()实现高精度计时。高级版支持多时间单位、日志记录、阈值过滤等配置，通过参数化设计满足不同场景需求。该方案既能精准统计函数执行时间，又避免了代码污染，提高了代码复用性和可维护性，适用于性能监控和优化场景。

2025-09-03 11:03:29 868

原创如何修改 Docker 默认网段（网络地址池）配置：以使用 10.x.x.x 网段为例

Docker默认使用172.x.x.x或192.x.x.x网段，可能与企业内网冲突。通过修改/etc/docker/daemon.json文件，配置bip和default-address-pools为10.x.x.x网段（如10.200.0.0/24），并重启Docker服务，可解决IP冲突问题。此调整适用于企业内网集成、多租户隔离及大规模容器管理等场景，提升网络兼容性和管理灵活性。验证配置后，Docker容器将按新网段分配IP，避免与现有网络冲突。

2025-09-02 16:06:21 2117

原创 RAG与Agent系统定制开发

提供全栈大模型技术解决方案，覆盖RAG系统开发、Agent智能体部署、行业模型定制及微调优化（LoRA/QLoRA等）。核心能力包括LLM深度适配（Qwen、Llama3等）、多模态任务处理（OCR/VQA）及安全私有化部署。面向金融、法律、医疗等领域，提供数据集构建→应用落地的闭环服务，支持轻量化训练与推理加速。工期按需定制，预算透明，专注高效交付。（150字）

2025-08-27 13:46:00 278

原创 Python函数执行追踪装饰器：如何高效调试和监控函数执行过程

、@trace_execution`装饰器以“源码解析-环境模拟-分步执行-日志输出”为核心流程，依托动态执行与日志记录技术，实现了函数执行过程的全流程可视化追踪。它不仅能在调试阶段帮助开发者快速定位变量异常、梳理复杂逻辑（如多步骤算法、多变量业务函数的执行细节），高效完成异常追踪与问题排查，还可作为教学演示工具，让新手直观理解代码执行流；同时，在性能分析、旧代码逻辑梳理等场景中也能发挥重要作用，助力开发者快速掌握第三方函数或 legacy 代码的内部机制。合理运用这一工具，无需侵入式修改函数内部

2025-08-27 11:03:56 618

原创 Python项目开发- 动态设置工作目录与模块搜索路径

本文介绍了Python中两种实用的路径处理技巧：1）动态设置工作目录，通过os.chdir(Path(__file__).resolve().parent)确保文件操作基于脚本目录；2）扩展模块搜索路径，使用sys.path.append()将自定义目录加入模块查找路径。前者解决文件访问路径问题，后者处理模块导入问题。文章对比了两者的适用场景：文件操作优先使用工作目录切换，模块导入则应扩展搜索路径。这些技巧能有效提升代码的可移植性和可维护性。（149字）

2025-08-21 12:20:44 1130

原创修改apt-get源为国内镜像源

不建议将这些镜像源全部添加到系统中。

2025-08-19 12:36:59 456

原创 Flask与 FastAPI 对比：哪个更适合你的 Web 开发？

Flask 是一个轻量级的 Python Web 框架，使用起来简单直观。它是一个微框架，意味着它的核心功能非常基础，提供了构建 Web 应用所需的最小功能，其余功能可以通过扩展来实现。Flask 非常适合小型应用和快速原型开发。轻量级：Flask 核心库小而灵活，你可以根据需求安装其他功能库。简单易学：Flask 提供了简单的 API，帮助开发者快速上手。广泛的社区支持：作为一个成熟的框架，Flask 拥有大量的第三方扩展和教程，支持度非常高。

2025-07-17 11:30:00 1708

原创 Python函数执行时间装饰器：如何高效监控函数执行的时间

本文介绍了两种Python装饰器实现函数执行时间监控的方法。基础版使用time.perf_counter()实现简单计时功能，高级版则支持多种时间单位（秒/毫秒/微秒）、日志记录、执行阈值和开关控制。使用装饰器可以避免在业务代码中直接嵌入计时逻辑，使代码更简洁优雅。通过@wraps保留原函数信息，并提供了灵活的参数配置，如仅记录超过阈值的耗时操作或将结果输出到日志系统，适用于不同性能监控场景。

2025-07-17 01:06:14 447

原创 Docker容器原理详解及常用命令集

Docker教程摘要：Docker是一款开源容器引擎，通过将应用及其依赖打包到标准化容器中，解决环境不一致问题。核心概念包括Dockerfile（构建镜像）、镜像（容器模板）、容器（运行实例）和仓库（镜像存储）。Docker具有轻量级、可移植性和隔离性等特点，支持文件系统、资源和网络隔离。安装步骤包括卸载旧版本、设置镜像源、安装并启动服务。常用命令涵盖镜像操作（pull/build/search）、容器管理（run/stop/ps）和服务控制（start/stop/restart）。通过hello-worl

2025-07-17 00:26:55 1180

原创 python写入excel多个sheet表以及追加sheet表

可将不同DataFrame分别写入指定Sheet（如初始写入"箱_4"和"箱_2"），并通过封装函数append_to_excel支持动态追加新Sheet到现有文件，自动处理Sheet名重复问题（如重复时生成"新数据表_副本1"）

2025-03-19 15:55:07 1263

原创 python Excel 表读取合并单元格以及清除空格符

当我们只是使用 pandas 的 read_excel 方法读取 Excel 文件时，我们可能会遇到一个很棘手的问题：合并单元格的信息将会丢失，从而导致我们的数据出现重复或缺失的情况。在本篇文章中将介绍使用 pandas 正确地读取包含合并单元格的 Excel 表格，支持 xlsx 和 xls。

2025-02-05 17:28:15 1139 1

原创 python-应用自动化操作方法集合

pyautogui：通过模拟鼠标操作，可以通过按钮截图进行定位。pywinauto：通过ui控件操作。

2025-01-13 09:42:07 456

原创解决中国huggingface.co无法访问问题

因为huggingface.co在中国境内大部分都无法访问了，要在你使用transformers之前引入这个镜像网站。

2024-12-12 17:34:49 2405

原创 selenium-常见问题解决方案汇总

selenium-常见问题解决方案以及技巧

2024-12-06 16:15:23 638

原创 python 爬取软科大学排行网站全部排行数据

中国大学排名,中国两岸四地排名,全球体育类院系大学排行,世界大学学术排名，中国最好学科排名,中国大学专业排名,世界一流学科排名(每个专业学科排行都有)获取中国大学排名,中国两岸四地排名,全球体育类院系大学排行,世界大学学术排名。注意: 本文以学习技术为主,不可以用于非法行为, 如有侵权请联系删除。获取中国最好学科排名,中国大学专业排名,世界一流学科排名,(方法跟实际代码有变动)

2024-11-24 01:36:41 1069

原创 python 爬取世界空气污染：空气质量指数历史数据

世界空气污染：空气质量指数历史数据，包括时间,pm2.5,pm10,O3,NO2,SO2,CO

2024-11-24 01:27:32 1157

原创图像分类：基于 ResNet-34 的细粒度犬类识别实战

图像分类：基于 ResNet-34 的细粒度犬类识别实战实验目的实验过程数据准备与预处理图像增广与数据加载ResNet-34 模型的构建与微调ResNet-34 模型详解残差块（Residual Block）的详解实验设置实验结果训练和预测的效果图实验总结代码实现数据预处理ResNet34实验目的ImageNet 是一个大规模的视觉数据库，旨在支持视觉对象识别的研究。ImageNet 数据库包含超过1400万张图像，涵盖了超过20000个类别，每个类别的图像都经过了精确的人工标注。由于其广泛的类别覆盖范

2024-11-24 01:19:23 1366

原创【大数据技术与开发实训】携程景点在线评论分析

景点在线评论分析题目要求实验目标技术实现数据采集获取所有相关景点页面的 URL获取所有相关景点对应的 poiId 及其他有用信息通过 poiId 获取所有景点的全部评论数据采集结果数据预处理景点信息的数据预处理查看数据基本信息缺失值处理用户评论的数据处理缺失值处理分词、去除停用词数据挖掘情感得分-朴素贝叶斯模型主题词分析-LDA 主题模型可视化分析词云图-用户评论词频统计分析饼图-用户评论情绪分布雷达图-景区评分分布柱状图-不同游客类型的分布情况箱线图-景区不同评分均值分布小提琴图-不同地区的评分分布情况折

2024-11-24 00:48:18 1774

原创使用Python爬取1688店铺所有商品链接

2024-11-08 00:34:29 1575 1

原创修改Jupyter Notebook的默认路径，并在PowerShell中自定义其启动路径

如果你的 PowerShell 配置文件 $PROFILE 还没有被创建，你可以按照以下步骤来创建它1.输入$PROFILE查看配置文件路径创建配置文件本身。配置文件已经被创建。你可以使用以下命令来打开它并进行编辑：在文件中添加以下函数定义：param(} else {这个函数会检查第一个参数是否为 “notebook”。如果是，它会使用当前目录作为 notebook 的根目录启动 Jupyter Notebook。如果不是，它会像往常一样执行其他 Jupyter 命令。

2024-03-27 22:35:26 1634 1

原创 Beamer模板——基于LaTeX制作学术PPT

在学术领域，演示文稿是展示和讨论研究成果的重要方式。传统的PowerPoint虽然方便，但在处理复杂数学公式和格式一致性方面可能不尽人意。LaTeX作为一种专业的排版系统，配合Beamer文档类，可以制作出既美观又专业的学术演示文稿。

2024-03-20 09:00:00 7750 1

原创【论文阅读】MSGNet: Learning Multi-Scale Inter-Series Correlations for Multivariate Time Series Forecastin

MSGNet：学习多变量时间序列预测中的多尺度间序列相关性

2024-03-14 23:45:09 6975 1

原创 Python：自动化处理PDF文档集合，提取文献标题、合并文献PDF并生成目录和页码

提取PDF文档的标题：从每个PDF文件中提取标题，并保存到一个CSV文件中。这一步允许用户手动校对和修正自动提取的标题。生成目录和页码，然后合并PDF文件：根据校对后的标题，自动生成目录页，为每个PDF文件的每一页添加页码，最后将所有文件合并成一个PDF。

2024-03-14 22:53:08 3181

原创解决安装PyMuPDF（也被称为fitz库）的问题（可成功安装且使用）

在使用PyMuPDF 发现直接会安装失败或者安装后无法使用。

2024-03-14 17:29:47 15669 3

原创一站式Python脚本：自动生成带目录和页脚的合并PDF文档

步骤一：准备环境步骤二：合并PDF文件步骤三：处理特定文件步骤四：合并并添加目录与页脚步骤五：保存最终文档结语完整代码在处理文档时，我们经常遇到需要合并多个PDF文件并添加目录及页脚的情况。本文将介绍如何使用Python，特别是PyPDF2和reportlab库来实现这一功能。我们将通过一个实用的示例来演示整个过程，包括如何动态创建目录页和在每页底部添加页码。通过上述步骤，我们展示了如何使用Python处理PDF文件，包括合并多个PDF文件、动态创建目录页和在每页底部添加自定义页脚。

2024-03-09 22:13:49 1432

原创【计算机网络实训】期末考题-路由重分发+三层交换机VLAN间路由

实验的目的在于配置并验证网络设备的基本设置，包括 VLAN 划分、安全管理、DHCP 设置、不同 VLAN 的互通性以及路由器上的路由协议配置。通过此实验，旨在熟悉设备配置步骤，实践 VLAN和路由器互联，并确认网络设备的正确性和通信功能，确保网络运行的稳定性和安全性。(4）交换机 Multilayer Switch0 上的配置要求。(3）交换机 Switch1 上的配置要求。(5）路由器 Router0 上的配置要求。(6）路由器 Router1 上的配置要求。(2）交换机Switch0 上的配置要求。

2024-01-21 17:16:23 2739

【大数据技术与开发实训】携程景点在线评论分析

题目要求综合使用本课程介绍的方法设计Python程序，通过旅游网站采集数据，挖掘分析指定景点的在线评论，以ctrip.com为例，要求： 1. 通过ctrip.com网站搜索景点入口，访问景点目的地攻略 2. 景点搜索关键词自选，例如兵马俑、故宫、迪士尼等，每个小组选择不同的关键词 3. 数据采集：通过浏览器和开发者工具分析和选择爬虫采集程序的参数和参数值，编写爬虫程序采集用户评论； 4. 数据处理：对采集到的数据进行必要的预处理，例如抽取用户评论数据、中文分词、词频统计等； 5. 数据挖掘及可视化呈现：对用户评论进行主题词分析，将分析结果通过可视化方法进行呈现，并进行分析说明。实验目标 1. 数据采集：通过爬虫获取在线评论数据。 2. 数据预处理：清洗数据并提取关键信息。 3. 情感分析：使用朴素贝叶斯模型分析评论情感倾向。 4. 主题挖掘：应用LDA模型识别游客关注的主要话题。 5. 可视化呈现：通过词云图、饼图等方式展示分析结果。

2024-11-24

图像分类：基于 ResNet-34 的细粒度犬类识别实战

ImageNet 是一个大规模的视觉数据库，旨在支持视觉对象识别的研究。ImageNet 数据库包含超过1400万张图像，涵盖了超过20000个类别，每个类别的图像都经过了精确的人工标注。由于其广泛的类别覆盖范围和庞大的图像数量，ImageNet 成为评估图像分类和目标检测算法的重要基准。本实验旨在利用 ImageNet 的犬类子集来进行细粒度图像分类。实验中将采用深度学习框架 Pytorch 构建和优化神经网络模型，并通过调整合适的超参数来执行模型的训练和评估。由于使用的是ImageNet数据集的犬类子集，为了优化模型性能，本实验采用预训练的\textbf{ResNet-34模型}进行图像分类。

2024-11-24

使用Python爬取1688店铺所有商品链接

在数据爬取中，我们经常需要从电商平台上提取产品信息，比如在 1688 上获取某个店铺的所有商品链接。1688 平台对部分 API 的调用做了加密和鉴权处理，其中主要是对 sign 参数的生成。因此，在本文中，我们将使用 Python 对 1688 的店铺页面进行爬取，提取店铺的商品链接，并通过模拟请求、获取签名等技术手段实现这一功能。通过输入店铺的名称和链接，爬取并获取该店铺所有商品的链接，最终将链接保存到 Excel 文件中。代码分为以下几个部分： - 生成签名 sign 参数 - 获取用于请求的 cookies - 提取店铺 memberId 以识别店铺信息 - 分页请求店铺商品数据 - 将商品链接保存到 Excel 文件中 #声明本项目基于https://github.com/ihmily/1688-Decryptor进行了改进，原项目通过输入店铺 ID 来获取店铺信息，改进后的项目支持通过店铺名称和店铺链接来获取店铺的所有商品链接。本项目仅供学习和研究使用，任何因其导致的版权或服务条款侵犯等行为均与维护者无关，请确保合规使用。

2024-11-08

【MySQL 数据库应用】-购物网站系统数据库设计

## 数据需求 MyShop 商城系统的数据需求包括用户数据、地址数据、商品数据、购物车数据、订单数据和订单项数据。用户数据包括账号、密码、邮箱等信息，地址数据包括收货地址和联系方式，商品数据包括商品类别和详细信息，购物车数据用于记录用户选择的商品，订单数据用于管理用户的订单信息，订单项数据用于记录订单中每个商品的详细信息。通过满足这些数据需求，MyShop 商城系统可以实现用户管理、地址管理、商品展示、购物车管理、订单管理和订单项管理的功能。 ## 处理需求 MyShop 商城系统的功能和数据处理方式，主要包括用户管理、商品管理、购物车管理、订单管理、地址管理等方面。用户管理涵盖注册、登录、账号管理和权限控制；商品管理包括商品信息的录入、更新和查询；购物车管理允许用户管理购物车中的商品；订单管理涉及订单的生成、处理和管理；地址管理用于管理用户的收货地址；通过对这些处理需求进行分析，可以确保系统能够满足商城的核心功能需求，并提供良好的用户体验和商城运营效果。

2024-01-21

【web 编程技术】基于 B/S 架构的电商平台（java web）

MyShop商城是一个完整的电商购物平台，可通过正确的用户名及其密码进入系统购物。系统分为七大模块，商品展示模块、用户模块、购物车模块、订单模块、支付模块、后台模块。该系统分为用户端和管理端两部分。 - 用户端：主要功能包括浏览商品，加入购物车，支付订单，查询订单。 - 管理端：主要功能包括增加、删除、修改、查找会员、订单、商品信息。该系统有三个参与者，分别为会员、游客和管理员。会员登录后可以浏览商品信息，将商品加入购物车，下单，支付订单；游客可以浏览商品信息，但在加入购物车时会弹出会员登录注册窗口；管理员登录后可以管理商品信息、会员信息以及订单信息。课程设计实验环境 - PyCharm - 用于编写和管理Java代码。 - MySQL - 用作关系型数据库管理系统，存储和管理数据。 - Chrome浏览器 -用于调试和展示Web应用。 - Apache Tomcat 8.5.97 - 用作Web服务器，运行和管理Java Web应用程序该系统采用了经典的三层架构模式，分为客户端、Web层、Service层和Dao层。

2024-01-21

【大数据处理技术实践】期末考查题目：集群搭建、合并文件与数据统计可视化

任务一：采用虚拟机的方式搭建一个具有3个DataNode节点的HDFS集群，将搭建过程记录在实验报告中。采用虚拟机的方式，先配置好Hadoop的主节点，然后通过克隆的方式创建Slave节点，实现3节点的HDFS集群任务二：实验一：使用任务一搭建的集群，编程实现合并文件MergeFile的功能：将数据集trec06p\_sample中的文件合并成为一个文件。假设集群的用户目录为hdfs://localhost:9000/user/hadoop，将合并的结果输出到hdfs://localhost:9000/user/hadoop/merge.txt 中实验二：使用任务一搭建的集群，对网站用户购物行为数据集进行统计分析：对用户的购物行为“behavior\_type”进行统计，并将统计结果通过柱状图进行呈现按月对用户的购物行为“behavior\_type”进行统计，并将结果通过柱状图进行呈现实验平台 - 操作系统：Linux（CentOS） - 可视化工具：R语言 - JDK 版本：1.8 - Java IDE

2024-01-21

【java 程序设计实训】学生请假管理系统

学生请假管理系统概述学生请假管理系统必须通过正确的用户名及其密码方能进入系统, 系统分为三大模块学生端、教师端和管理端。 • 学生端，主要功能包括：申请请假、申请销假、查询请假记录 • 教师端，主要功能包括：请假审批、销假审批和学生请假记录查询 • 管理端，主要功能包括：增加、删除、修改、查找学生或教师信息学生提交的请假申请需要教师的审批, 只有批准之后学生方可提出销假申请。学生请假管理系统需求分析,GUI 编程,事件处理,数据库编程

2023-12-28

【数据库原理】MyShop 商城数据库设计（SQL server）

声明：未经允许，请勿转载 MyShop商城是一个在线购物平台，致力于提供便捷的购物体验。为了满足用户需求，商城需要一个可靠、高效的数据库系统来管理商品、用户和订单信息。数据库系统应具备性能、可靠性和扩展性，并通过合理的设计和优化提高系统的响应速度和数据一致性。在项目中，我们需要明确一些关键概念和术语的定义，以便在数据库设计和开发过程中保持一致性和清晰性。以下是一些重要的定义：用户表（user）：存储用户的基本信息，包括用户ID、账号、密码、邮箱、性别、激活状态和角色。地址表（address）：存储用户的收货地址信息，包括地址ID、用户ID、收件人、联系电话、详细地址和默认地址状态。商品类别表（type）：存储商品的类别信息，包括类别ID、类别名称和描述。商品表（product）：存储商品的详细信息，包括商品ID、类别ID、商品名称、上市时间、商品图片路径、价格、热门指数和描述。购物车表（cart）：存储用户的购物车信息，包括购物车ID、用户ID、商品ID、小计金额和商品数量。订单表（orders）：存储用户的订单信息，包括订单编号

2023-07-13

基于python 的爬虫及flask框架web大屏交互式可视化

声明：未经允许，请勿转载 python 爬取大学排行网站全部排行数据 python 爬取世界空气污染：空气质量指数历史数据内容包括网站分析、爬取数据、解密数据、清洗数据并写入CSV 文件、构建网页进行大屏可视化, 使用flask对爬取的数据进行进行交互式大屏可视化 (详见三 2.2) 通过 flask 框架构建一个网页,使用HTML、CSS 将网页分为7个div 块(标题、实时更新的时间、滚动的表格、可下载的交互式折线图、可点击选择不同指标的饼图、可下载的年平均值的柱状图)。网站分为搜索启动爬虫页面跟可视化图标页面。搜索页面输入city 通过 jQuery 的 Ajax 传递给后端,后端使用pandas 等读取对应city 的数据,Ajax 传递给对应图表,最后传回前端跳转到可视化页面。世界空气污染：空气质量指数历史数据来源爬取的网站: https://aqicn.org/map/world/cn/ 使用技术:python的flask、Execjs、pandas、datatime、requests、re、os; HTML,CSS、echarts、js、jQuery

2023-07-13

java 课设-超级玛丽游戏

声明：未经允许，请勿转载本程序是针对超级玛丽小游戏的 JAVA 程序，进入游戏后首先用鼠标点击 GUI 窗口，然后开始游戏，利用方向键来控制的马里奥的移动，同时检测马里奥与场景中的障碍物和敌人的碰撞，并判断马里奥的可移动性和马里奥的生命。踩死蘑菇敌人与撞击金币砖块可获得积分与金币。记录马里奥获得的分数与金币个数。当马里奥通过最后一个场景后游戏结束。利用多线程技术，给游戏分别添加背景音乐、跳跃音乐、死亡音乐、顶金币音乐、游戏胜利音乐。

2023-07-13

【数字图像处理与应用】模板匹配

声明：未经允许，请勿转载 # 题目给定图像car.png和模版图像wheel.png，利用相关检测实现对car图像中的wheel检测，具有最大相关值的位置可以解释为所检测到的wheel位置。程序的输入是图像和模版，要求：（i）显示图像的相关值结果；（ii）列出在图像中检测到的所有目标的（x，y）坐标。 ## 算法介绍 - 读取原图像和模板图像 - STEPS 2. 计算相关值 - 显示和保存相关值结果图像：(要求 (i)) - 检测目标的坐标 - 在原图像上绘制检测到的目标位置 - 显示检测到的目标坐标：(要求 (ii))

2023-07-20

【数字图像处理与应用】利用一阶Butterworth低通滤波器进行频域滤波

# 题目 1. 给定图像 'barb.png', 利用一阶Butterworth低通滤波器进行频域滤波, 当 $D_0=10,20,40,80$ 时, 给出相应滤波图像, 并分别以频域和空域的观点解释有关滤波结果。提示: (1) 以 $(-1)^{x+y}$ 乘以输入图像进行中心变换; (2) 直接以FFT2进行傅立叶变换; (3) DFT反变换后取实部; (4) 以 $(-1)^{x+y}$ 乘以（3）中结果, 反中心变换。声明：未经允许，请勿转载

2023-07-20

C++ 银行家算法与时间片轮转调度算法结合

声明：未经允许，请勿转载一.实验目的 (1) 掌握 RR(时间片调度) 算法，了解 RR 进程调度 (2) 了解死锁概念，理解安全状态，并且理解银行家算法 (3) 利用 RR 进程调度与银行家算法结合，写出一个简单的项目代码借鉴其他人的时间片调度算法在分时系统中都采用时间片轮转算法进行进程调度。时间片是指一个较小的时间间隔，通常为 10-100 毫秒。在简单的轮转算法中，系统将所有的就绪进程按先来先服务（即 FIFO）规则排成一个队列，将 CPU 分配给队首进程，且规定每个进程最多允许运行一个时间片；若时间片使用完进程还没有结束，则被加入就绪 FIFO 队列队尾，并把 CPU 交给下一个进程。时间片轮转算法只用于进程调度，它属于抢占调度方式。银行家算法是一种最有代表性的避免死锁的算法。在避免死锁方法中允许进程动态地申请资源，但系统在进行资源分配之前，应先计算此次分配资源的安全性，若分配不会导致系统进入不安全状态，则分配，否则等待。为实现银行家算法，系统必须设置若干数据结构。

2023-07-13

【Java程序设计实训】基于B/S架构的MyShop商城

声明：未经允许，请勿转载 # 实验概述 • 系统名称：基于 B/S 架构的 MyShop 商城 • 系统用户：会员，游客，管理员。 • 编程环境：Java、Tomcat、MySQL，jsp、CSS、JavaScript 等，其中使用 C3P0 连接池技术管理数据库连接， ## Myshop 商城概述 MyShop 商城是一个完整的电商购物平台，可通过正确的用户名及其密码进入系统购物。系统分为七大模块，商品展示模块、用户模块、购物车模块、订单模块、支付模块、后台模块。该系统分为用户端和管理端两部分。 • 用户端：主要功能包括浏览商品，加入购物车，支付订单，查询订单。 • 管理端：主要功能包括增加、删除、修改、查找会员、订单信息。该系统有三个参与者，分别为会员、游客和管理员。会员登录后可以浏览商品信息，将商品加入购物车，下单，支付订单；游客可以浏览商品信息，但在加入购物车时会弹出会员登录注册窗口；管理员登录后可以管理商品信息、会员信息以及订单信息。

2023-07-13

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