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基于resnet的动物图像分类系统（python期末大作业）PyQt+Flask+HTML5+PyTorch+源代码+文档说明

2024-08-12

由于提供的代码已经相对完整，以下是核心函数的简化版本，展示如何使用PyTorch进行基于ResNet的动物图像分类：




import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, models, transforms
 
# 定义ResNet模型
def resnet_model(num_classes, pretrained=True):
    model = models.resnet18(pretrained=pretrained)
    num_ftrs = model.fc.in_features
    model.fc = nn.Linear(num_ftrs, num_classes)
    return model
 
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
 
# 加载数据
transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
trainset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=2)
 
testset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4, shuffle=False, num_workers=2)
 
classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')
 
# 训练模型
def train_model(model, criterion, optimizer, epochs=25):
    for epoch in range(epochs):
        running_loss = 0.0
        for i, data in enumerate(trainloader, 0):
            inputs, labels = data
            optimizer.zero_grad()
            outputs = model(inputs)
            loss = criterion(outputs, labels)
            loss.backward()
            optimizer.step()
            running_loss += loss.item()
            if i % 2000 == 1999:
                print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
                running_loss = 0.0
 
# 测试模型
def test_model(model, testloader):
    correct = 0
    total = 0
    with torch.no_grad():
        for data in testloader:
            images, labels = data
            outputs = model(images)
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            total += labels.size(0)
            correct += (predicted == labels).sum().item()
    print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (100 * correct / total))
 
# 实例化模型
model = resnet_model(num_classes=10)
 
# 训练和测试模型
train_model(mo

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java/php/node.js/python防儿童走失网站【2024年毕设】

System

2024-08-12

所有,nodejs

这是一个使用Web技术构建的网站项目，具体使用哪种语言（Java、PHP、Node.js 或 Python）取决于开发者的技术栈和偏好。以下是使用Node.js创建一个简单的后端API服务器的示例代码。

首先，确保你已经安装了Node.js和npm。然后，创建一个新的项目文件夹并初始化一个新的Node.js项目：




mkdir prevent_child_abduction
cd prevent_child_abduction
npm init -y
npm install express

接下来，创建一个名为 index.js 的文件，并添加以下代码作为网站的后端逻辑：




const express = require('express');
const app = express();
const port = 3000;
 
app.use(express.json()); // 用于解析JSON格式的请求体
 
// 示例路由，用于提交儿童消失信息
app.post('/missing-child', (req, res) => {
    const childInfo = req.body;
    console.log('Message received:', childInfo);
    // 在这里添加处理逻辑，例如将信息存储到数据库
    res.status(201).send('Child information received.');
});
 
app.listen(port, () => {
  console.log(`Server listening at http://localhost:${port}`);
});

运行服务器：




node index.js

这个简单的服务器会监听3000端口，并接受POST请求到 /missing-child 路由。你可以扩展这个路由来处理更复杂的逻辑，例如验证信息、存储到数据库等。

请注意，这只是一个非常基础的示例，实际项目需要考虑更多安全性和用户体验的因素。例如，你可能需要使用数据库来存储儿童信息，使用身份验证来确保只有授权用户可以添加信息，使用加密来保护敏感信息，等等。

System

2024-08-12

所有,nodejs

以下是一个简单的点单小程序的代码示例，使用Python语言和Flask框架。

首先，安装Flask：




pip install Flask

下面是小程序的后端代码：




from flask import Flask, render_template, request
 
app = Flask(__name__)
 
# 饮品列表
drinks = [
    {'name': '咖啡', 'price': 25},
    {'name': '茶水', 'price': 18},
    {'name': '果汁', 'price': 20},
]
 
# 主页路由
@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html', drinks=drinks)
 
# 下单路由
@app.route('/order', methods=['POST'])
def order():
    drink_name = request.form['drink']
    drink_price = next(drink['price'] for drink in drinks if drink['name'] == drink_name)
    return f"您已成功下单，{drink_name} 价格：{drink_price}元"
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

在同目录下创建一个templates文件夹，并在该文件夹中创建一个index.html文件，内容如下：




<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>酒店点单小程序</title>
</head>
<body>
    <h1>酒店点单小程序</h1>
    <form action="/order" method="post">
        <label for="drink">选择饮品:</label>
        <select name="drink" id="drink">
            {% for drink in drinks %}
            <option value="{{ drink.name }}">{{ drink.name }} - 价格: {{ drink.price }}元</option>
            {% endfor %}
        </select>
        <button type="submit">点单</button>
    </form>
</body>
</html>

运行上述Python代码，并在浏览器中访问http://127.0.0.1:5000，即可进行点单操作。这只是一个简单的示例，实际的毕设可能需要更复杂的功能，比如用户认证、订单管理、支付接口等。

System

2024-08-12

所有,nodejs

由于提供一个完整的项目超出了问答的字数限制，以下是一个简化的Python示例，展示如何使用Flask框架创建一个本地美食推荐平台的后端API。




from flask import Flask, jsonify
 
app = Flask(__name__)
 
# 本地美食列表（示例数据）
local_dishes = [
    {'id': 1, 'name': '北京烤鸭', 'rating': 4.5, 'category': '中餐', 'location': '北京市朝阳区'},
    {'id': 2, 'name': '纽约烤牛', 'rating': 4.2, 'category': '西餐', 'location': '纽约市布莱克斯区'},
    # 更多美食信息...
]
 
# API端点：获取所有美食推荐
@app.route('/api/dishes', methods=['GET'])
def get_dishes():
    return jsonify(local_dishes)
 
# API端点：搜索美食推荐
@app.route('/api/dishes/search', methods=['GET'])
def search_dishes():
    name = request.args.get('name')
    # 模拟搜索美食推荐
    results = [dish for dish in local_dishes if dish['name'] == name]
    return jsonify(results)
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

这个简单的Flask应用程序提供了两个API端点：

/api/dishes：获取所有美食推荐的列表。
/api/dishes/search：根据美食名称搜索美食推荐。

这个示例仅用于教学目的，实际应用中需要根据需求添加更多功能，例如用户认证、订单管理、支付集成等。

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Python爬虫html网址实战笔记

System

2024-08-12

所有,html




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def get_html(url):
    """
    获取网页HTML内容
    :param url: 网页URL
    :return: HTML内容
    """
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            return None
    except requests.RequestException:
        return None
 
def parse_html(html):
    """
    解析HTML内容，提取指定数据
    :param html: HTML内容
    :return: 提取的数据
    """
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    # 假设我们要提取所有的段落文本
    paragraphs = soup.find_all('p')
    return [p.get_text() for p in paragraphs]
 
def main():
    url = 'http://example.com'  # 替换为目标网页URL
    html = get_html(url)
    if html:
        data = parse_html(html)
        for item in data:
            print(item)
    else:
        print('Failed to retrieve HTML content')
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码展示了如何使用Python的requests库获取网页HTML内容，并使用BeautifulSoup库解析HTML，提取所有段落文本。这是一个简单的网页爬虫实战示例，适合作为初学者的入门教程。

System

2024-08-12

所有,nodejs

由于提供一个完整的音乐推荐系统超出了简短回答的范围，以下是一个简化的音乐推荐系统原型，使用Python语言和Flask框架。




from flask import Flask, jsonify
import random
 
app = Flask(__name__)
 
# 模拟音乐数据库
music_catalog = {
    "rock": ["Led Zeppelin", "Pink Floyd", "Metallica"],
    "jazz": ["Miles Davis", "John Coltrane", "Thelonious Monk"],
    "pop": ["Taylor Swift", "Adele", "Bruno Mars"]
}
 
# 模拟推荐算法
def get_recommendations(seed_artist):
    # 这里只是简单地根据种子艺术家返回一个随机推荐
    return random.sample(music_catalog.get(seed_artist, []), 3)
 
@app.route('/recommend/<artist>')
def get_recommendation(artist):
    recommendations = get_recommendations(artist)
    return jsonify({"recommendations": recommendations})
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

这个简化的音乐推荐系统原型使用了一个模拟的音乐目录和一个简单的推荐算法。它提供了一个REST API，可以根据用户输入的艺术家名字获取推荐的音乐艺术家列表。在实际应用中，你需要替换推荐算法以及音乐目录，并与实际的数据库系统集成。

System

2024-08-12

所有,nodejs

由于提供一个完整的毕业论文代码超过了字数限制，以下是一个简化版本的服装店购物网站的后端框架代码示例。请注意，这只是一个起点，您需要根据实际需求进行详细设计和编码。

Java版本：




import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@SpringBootApplication
public class ClothingShopApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ClothingShopApplication.class, args);
    }
}
 
@RestController
class ClothingController {
    // 获取服装列表的API
    @GetMapping("/clothes")
    public String getClothesList() {
        // 这里应该是获取服装列表的逻辑
        return "clothes list";
    }
 
    // 购买服装的API
    @GetMapping("/buy-clothes")
    public String buyClothes() {
        // 这里应该是处理购买逻辑的代码
        return "success";
    }
}

Python版本：




from flask import Flask
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/clothes')
def get_clothes_list():
    # 获取服装列表的逻辑
    return "clothes list"
 
@app.route('/buy-clothes')
def buy_clothes():
    # 处理购买服装的逻辑
    return "success"
 
if __name__ == '__main__':
    app.run()

Node.js版本：




const express = require('express');
const app = express();
 
app.get('/clothes', (req, res) => {
    // 获取服装列表的逻辑
    res.send("clothes list");
});
 
app.get('/buy-clothes', (req, res) => {
    // 处理购买服装的逻辑
    res.send("success");
});
 
app.listen(3000, () => {
    console.log('Server running on port 3000');
});

请根据您具体的需求进行详细设计和编码工作，包括数据库设计、API端点设计、安全性考虑、单元测试等。

System

2024-08-12

所有,nodejs

这是一个基于Android平台的绘画交流应用程序设计与开发的项目。由于涉及多个编程语言和平台，我将以Java作为主要语言提供一个简单的示例。

项目需求概述：

用户可以在应用内进行绘画。
用户可以将绘画分享到社区进行交流。
用户可以查看其他用户的绘画。

项目结构概述：

主Activity：提供绘画界面和基本的绘画工具。
绘画工具类：实现绘画功能。
分享Activity：实现绘画分享功能。
交流社区Activity：查看和发送评论。

示例代码：




import android.graphics.Canvas;
import android.graphics.Color;
import android.graphics.Paint;
import android.view.MotionEvent;
import android.view.View;
 
public class DrawingView extends View {
    private Paint paint;
    private float touchX, touchY;
 
    public DrawingView(Context context) {
        super(context);
        paint = new Paint();
        paint.setColor(Color.BLACK);
        paint.setAntiAlias(true);
    }
 
    @Override
    protected void onDraw(Canvas canvas) {
        // 绘制已有的线条
    }
 
    @Override
    public boolean onTouchEvent(MotionEvent event) {
        switch (event.getAction()) {
            case MotionEvent.ACTION_DOWN:
                touchX = event.getX();
                touchY = event.getY();
                break;
            case MotionEvent.ACTION_MOVE:
                touchX = event.getX();
                touchY = event.getY();
                invalidate(); // 重绘视图
                break;
        }
        return true;
    }
}

这个示例代码提供了一个简单的自定义View，用于处理绘画事件。在实际应用中，你需要扩展这个View来实现更复杂的绘画功能，比如支持不同的绘画工具和颜色选择。同时，你还需要实现分享和交流社区的Activity来处理数据的存储和用户的交流。

请注意，这只是一个基础示例，实际项目中你需要实现更多的功能，比如错误处理、网络请求、数据库管理等。

由于篇幅限制，这里不能提供完整的项目实现。你需要根据自己的需求和技术栈来设计和实现应用的其余部分。

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java/php/node.js/python汽车配件信息【2024年毕设】

System

2024-08-12

所有,nodejs

由于提供的信息不足以确定具体的应用场景和需求，以下是一个简单的用Python实现的汽车配件信息管理系统的例子。请根据实际需求进行扩展和完善。




from dataclasses import dataclass
 
@dataclass
class CarSpareParts:
    id: int
    name: str
    price: float
    stock: int
 
    def __str__(self):
        return f"Id: {self.id}, Name: {self.name}, Price: {self.price}, Stock: {self.stock}"
 
# 示例使用
parts = [
    CarSpareParts(1, 'Brakes', 1500, 20),
    CarSpareParts(2, 'Oil', 50, 500),
    CarSpareParts(3, 'Spark Plugs', 500, 200),
]
 
def add_part(parts, new_part):
    new_part_id = max([part.id for part in parts], default=0) + 1
    new_part.id = new_part_id
    parts.append(new_part)
    print(f"Part added: {new_part}")
 
def search_part(parts, part_name):
    found_parts = [part for part in parts if part.name == part_name]
    return found_parts
 
def update_stock(parts, part_id, new_stock):
    for part in parts:
        if part.id == part_id:
            part.stock = new_stock
            print(f"Stock updated for part with ID: {part_id}")
            break
    else:
        print("Part not found.")
 
# 示例使用
add_part(parts, CarSpareParts(name='Battery', price=3000, stock=20))
found_parts = search_part(parts, 'Brakes')
print(found_parts)
update_stock(parts, 1, 100)

这个例子提供了汽车配件的简单数据类，并实现了添加配件、搜索配件和更新库存的功能。这个例子可以作为学习如何管理和操作数据的起点，并且可以根据实际需求进行扩展和完善。

System

2024-08-12

所有,nodejs

由于篇幅限制，以下仅展示了音乐播放器的核心代码部分，包括音乐播放列表的渲染和音乐播放的控制逻辑。




<template>
  <div class="music-player">
    <audio ref="audio" :src="currentSong.url" @ended="nextSong"></audio>
    <div class="song-list">
      <div
        class="song-item"
        v-for="(song, index) in songList"
        :key="song.id"
        @click="play(index)"
      >
        {{ song.name }}
      </div>
    </div>
    <div class="player-controls">
      <button @click="playPrev">上一曲</button>
      <button @click="togglePlay">
        {{ isPlaying ? '暂停' : '播放' }}
      </button>
      <button @click="playNext">下一曲</button>
    </div>
  </div>
</template>
 
<script>
export default {
  data() {
    return {
      songList: [
        // ... 填充音乐列表
      ],
      currentIndex: 0,
      isPlaying: false,
    };
  },
  computed: {
    currentSong() {
      return this.songList[this.currentIndex] || {};
    },
  },
  methods: {
    play(index) {
      this.currentIndex = index;
      this.$refs.audio.play();
      this.isPlaying = true;
    },
    togglePlay() {
      if (this.isPlaying) {
        this.$refs.audio.pause();
      } else {
        this.$refs.audio.play();
      }
      this.isPlaying = !this.isPlaying;
    },
    playPrev() {
      this.currentIndex = (this.currentIndex - 1 + this.songList.length) % this.songList.length;
      this.$refs.audio.play();
    },
    playNext() {
      this.currentIndex = (this.currentIndex + 1) % this.songList.length;
      this.$refs.audio.play();
    },
    ended() {
      this.playNext();
    }
  },
};
</script>
 
<style>
.song-list {
  /* 样式定义 */
}
.song-item {
  /* 样式定义 */
}
.player-controls {
  /* 样式定义 */
}
</style>

这个简易的音乐播放器包含了基本的播放列表和播放控制功能。用户可以点击列表项来播放相应的歌曲，也可以使用播放器控制按钮来切换歌曲或改变播放状态。音乐播放器的核心部分是一个Vue组件，它包含了音乐列表、当前播放的音乐信息和播放控制逻辑。代码中使用了计算属性来获取当前播放歌曲的信息，并在方法中实现了播放、暂停、上一曲和下一曲的逻辑。

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