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基于微信小程序的文玩销售系统-毕业设计

如今的信息时代,对信息的共享性,信息的流通性有着较高要求,因此传统管理方式就不适合。为了让管理模式进行升级,也为了更好的维护信息,文玩销售小程序的开发运用就显得很有必要。并且通过开发文玩销售小程序,不仅可以让所学的微信小程序技术得到实际运用,也可以掌握MySQL的使用方法,对自身编程能力也有一个检验和提升的过程。尤其是通过实践,可以对系统的开发流程加深印象,无论是前期的分析与设计,还是后期的编码测

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#微信小程序#小程序
Python+Django衣服穿搭推荐系统--(Pycharm Flask Django Vue mysql)

Flask是目前十分流行的web框架,采用Python编程语言来实现相关功能。它被称为微框架(microframework),“微”并不是意味着把整个Web应用放入到一个Python文件,微框架中的“微”是指Flask旨在保持代码简洁且易于扩展,Flask框架的主要特征是核心构成比较简单,但具有很强的扩展性和兼容性,程序员可以使用Python语言快速实现一个网站或Web服务。一般情况下,它不会指定

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#python#django#pycharm
基于微信小程序的大学生心理健康服务-UniApp

随着信息技术在管理上越来越深入而广泛的应用,管理信息系统的实施在技术上已逐步成熟。本文介绍了大学生心理健康服务微信小程序系统的开发全过程。通过分析大学生心理健康服务微信小程序系统管理的不足,创建了一个计算机管理大学生心理健康服务微信小程序系统的方案。文章介绍了大学生心理健康服务微信小程序系统的系统分析部分,包括可行性分析等,系统设计部分主要介绍了系统功能设计和数据库设计。本大学生心理健康服务微信小

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#微信小程序#uni-app#小程序
uniapp微信小程序个人健康数据管理系统

本文的重点是对该系统的开发环境、要实现的基本功能和开发步骤进行了说明,并重点阐述了系统设计方案的关键点、设计思想该系统基于浏览器B/S的方式进行访问,采用springboot集成快速开发框架,前端使用vue方式,开发工具IntelliJ IDEA x64,因为该开发工具,内嵌了Tomcat服务运行机制,可不用单独下载Tomcat server服务器。由于考虑到数据库结构的灵活性,本系统想要使用 M

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#uni-app#微信小程序#小程序
基于微信小程序的基本微信小程序的奶茶点单系统毕设(文档+源码+部署)

基于微信小程序的奶茶点单小程序由前台和后台交互构成。前台是用户对于本系统的使用,用户可以通过手机端登录注册,管理个人信息,进行奶茶信息修改等操作等。后台主要是管理员和门店模块,可对该平台的用户进行系统管理,管理员登录进后可对用户和门店进行管理,在线下单预约,对系统进行修改、新增、重置或删除等进行操作。具体如下:(1)用户登录注册模块:所有用户在使用本系统前都要进行登录操作,登录成功后才能进入系统做

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#微信小程序#小程序
Java基于SSM+JSP的农业植保无人机商城系统

本文介绍了一个基于SSM框架的农业植保无人机商城系统开发项目。系统采用Java+MySQL技术栈,分为用户前台和管理后台两大模块,包含无人机展示、购物下单、视频教学、论坛交流等核心功能。项目运用了MVC架构和Vue.js技术,通过Navicat数据库工具和IntelliJ IDEA开发环境实现。文章详细阐述了系统设计思路、开发流程、功能模块划分以及软件测试过程,展示了完整的系统界面截图,并提供了源

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#java#无人机#开发语言
vue基于Python基于大数据技术的共享单车数据分析与辅助管理系统 _Pycharm django flask

摘要:本文介绍了一个基于协同过滤算法的美食推荐系统,采用Python语言结合Django框架和MySQL数据库开发。系统通过分析用户历史行为数据实现个性化推荐,包含管理员端(用户管理、美食分类等)和用户端(首页推荐、收藏等功能)。技术栈包括Vue前端、Python后端及MySQL数据库,采用MTV模式设计。系统经过功能测试,满足用户和管理员需求,有效提升了用户体验和商家销售机会。文章详细阐述了系统

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#python#vue.js#美食
vue基于Python基于Hadoop大数据的出行方式推荐系统 _Pycharm django flask

摘要:针对城市交通拥堵与出行效率低下的问题,本研究开发了基于Hadoop大数据的智能出行推荐系统。系统采用Python+Flask/Django框架,结合MySQL数据库与Vue.js前端,实现多源交通数据(公交、地铁、共享单车等)的实时处理与分析。通过分布式计算技术突破传统推荐系统在数据处理能力上的局限,并引入个性化推荐算法,动态生成最优出行方案。测试结果表明,系统能有效提升出行决策效率30%以

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#python#大数据#vue.js
vue基于Python基于机器学习的电商评论情感分析 _Pycharm django flask 大屏可视化

本文研究基于机器学习的电商评论情感分析系统,采用TF-IDF+SVM和Word2Vec+CNN/LSTM两种技术路线构建分类模型。系统包含管理员和用户双角色功能模块,实现评论数据管理、情感预测与可视化分析。开发采用Python+Flask/Django框架,结合MySQL数据库和Vue.js前端,支持多种开发语言和框架扩展。研究通过黑盒测试验证系统功能,为电商平台提供实时评论情感分析支持,帮助优化

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#python#vue.js#机器学习
Python+Vue的基于Spark的温布尔登特色赛赛事数据分析可视化平台 Pycharm django flask

摘要:温布尔登网球锦标赛作为历史最悠久的网球大满贯赛事,其赛事数据具有高维度、高实时性特点,每秒可产生300+数据点,单届赛事数据量达TB级。传统分析方法存在处理能力不足、无法挖掘深层关联等短板。本研究基于Spark大数据技术开发了温网赛事分析系统,通过内存计算提升处理速度10-100倍,实现多源数据实时整合与深度挖掘。系统采用Python+Flask/Django框架开发,支持MySQL数据库和

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#python#vue.js#spark
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