机器学习是人工智能实现的一种方法。近几年， 对于国内研究信息安全的学者， 使用机器学习技术检测木马方面的研究是 一大热门方向，四川大学的 YongFang[11]等人提出一种基于图神经网络的静态检测模型 JStrong ，为了能够将 JavaScript 代码冗余部分删除，作者团队从对象依赖图 ODG 获得 灵感， 研究出一种新的提取代码属性图，通过修剪原始程序依赖图 PDG，保留数据流依 赖和控

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VGG16 网络模型是基于大量真实图像的 ImageNet 图像库预训练的网络，VGG16网络模型简化了神经网络结构，随着网络层数的加深可以提升网络的性能，但随着网络层数的加深，巨量的参数会造成训练时间过长，模型的准确率可能会出现退化的现象。对于给定的输入图像，首先累加多个层组成CNN网络，初始化该网络的权重，然后将图像输入至CNN网络中，计算其损失值，最后使用梯度下降算法，将损失值反向传播，更新

机器学习是人工智能实现的一种方法。近几年， 对于国内研究信息安全的学者， 使用机器学习技术检测木马方面的研究是 一大热门方向，四川大学的 YongFang[11]等人提出一种基于图神经网络的静态检测模型 JStrong ，为了能够将 JavaScript 代码冗余部分删除，作者团队从对象依赖图 ODG 获得 灵感， 研究出一种新的提取代码属性图，通过修剪原始程序依赖图 PDG，保留数据流依 赖和控

VGG16 网络模型是基于大量真实图像的 ImageNet 图像库预训练的网络，VGG16网络模型简化了神经网络结构，随着网络层数的加深可以提升网络的性能，但随着网络层数的加深，巨量的参数会造成训练时间过长，模型的准确率可能会出现退化的现象。对于给定的输入图像，首先累加多个层组成CNN网络，初始化该网络的权重，然后将图像输入至CNN网络中，计算其损失值，最后使用梯度下降算法，将损失值反向传播，更新

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摘 要本设计基于RFID智能识别和高速的视频图像和存储比较相结合,通过计算机的图像处理和自动识别，对车辆进出停车场的收费、车牌识别和车位诱导等，以实现停车场全方位智能管理。本设计是以AT89C51型单片机为主控芯片的智能停车场系统，主要是针对车辆诱导和车辆检测系统的设计。系统利用地感线圈对进出停车场的车辆进行检测，控制闸杆机的自动起落,并具备车位显示以及语音提示功能。该系统配合IC卡和图像监测处理

目 录第一章 绪论1.1开发背景1.2所选题目意义与目的1.3研究现状1.4本文研究内容第二章 关键技术介绍2.1 NODE.JS2.2 MYSQL2.3 VUE2.4 HTML2.5 JS2.6 CSS2.7 小程序开发者工具第三章 系统分析3.1 微商城小程序设计思路3.2 数据表第四章 系统实现4.1 购物流程4.2开店流程4.3 商城首页4.4 发现页面4.5 购物车4.6 我的4.7 商