一、实训考核要求: 1、制作一个登录界面，输入用户名（自己名字）和密码（12345），并且进行验证，当验证成功则提示登录成功跳转到指定页面（自己设定），当不成功时提示用户名或密码错误，请重新登录，返回当前页。并且用两个命令按钮，一个实现‘提交’的功能，另一个实现“重置”的功能（文本框内容清空）。 2、跳转到的指定页面（要求：跳转到留言板，留言板能 实现发布留言，删除留言功能。) 3、跳转到的指定页面中的图片能实现动态效果（如随机 显示图片或图片变换大小或广告轮播) 4、页面设计美观，结构完整。

这是一个实训考核要求，需要制作一个登录界面，并进行验证。验证成功后，跳转到指定页面，实现发布留言和删除留言功能，并且页面设计要美观、结构完整。

您需要考虑以下几个方面：

1. 登录界面的设计：包括用户名、密码输入框，提交和重置按钮。
2. 验证用户输入的用户名和密码是否正确。
3. 登录成功后跳转到指定页面，这个页面是留言板，需要实现发布留言和删除留言功能。
4. 在指定页面中添加动态效果，如随机显示图片、图片变换大小或广告轮播。
5. 页面设计要美观、结构完整。

针对以上要求，您可以使用 HTML、CSS 和 JavaScript 进行开发，其中 JavaScript 主要用于验证用户输入的用户名和密码，以及实现留言板的发布和删除留言功能。

为了实现动态效果，您可以使用 jQuery 或其他 JavaScript 库，如 Slick 等。

最后，您需要将所有页面进行优化，确保页面加载速度快，用户体验好。

相关问题

数据库实训sqlserver网页题目一:公司人事管理系统 系统功能的基本要求: (1)人事

公司人事管理系统的人事功能需要包括以下基本要求：

1. 员工信息管理：系统需要能够存储和管理员工的基本信息，如姓名、性别、年龄、联系方式、入职日期等。同时，系统还应支持员工信息的查询、修改和删除等操作。

2. 员工档案管理：系统应具备员工档案的管理功能，包括员工证件、学历、工作经历等相关文件的管理和存储。员工档案应与员工信息进行绑定，方便员工查询和管理。

3. 薪资管理：系统需要支持薪资的计算和管理功能，包括根据员工的职位、工作时长、绩效等因素计算薪资，并能生成薪资报表。

4. 考勤管理：系统需要支持员工的考勤管理，包括记录员工的上下班时间、迟到早退情况等，并根据考勤情况进行统计分析。

5. 员工培训管理：系统应支持员工培训计划的制定和管理，包括培训内容、培训时间、培训人员等信息的记录和管理。

6. 员工福利管理：系统需要支持员工福利的管理，包括员工的健康保险、社会保险、带薪假期等福利的记录和管理。

7. 绩效考评管理：系统应支持员工绩效的考评和管理，包括设定评价指标、评定员工绩效等相关功能。

8. 组织架构管理：系统需要支持公司的组织架构管理，包括部门、岗位等的设定和管理，以及员工在组织架构中的归属和调整。

总之，公司人事管理系统的人事功能需要能够全面、灵活地管理员工的基本信息、档案、薪资、考勤、培训、福利、绩效等方面，以提高人力资源的管理效率和精确度。

我相当于手里有原来的系统登录界面，也已经有人脸识别的相关代码但我想要增加一个人脸识别加密码的双重验证登陆界面这样 原来的登录界面就是用户名加密码的那种 python

了解，您可以使用 Python 的 `face_recognition` 库来实现人脸识别，并结合原来的用户名和密码进行双重验证。具体步骤如下：

1. 安装 `face_recognition` 库：在命令行中输入 `pip install face_recognition`。

2. 准备数据集：首先需要准备一些人脸图片，并将这些图片放在一个文件夹中。可以为每个人创建一个子文件夹，并将该人所有的人脸图片放在该子文件夹中。每个人脸图片的文件名应该为该人的名字（或其他唯一标识符）。

3. 训练模型：使用 `face_recognition` 库中的 `face_recognition.face_encodings()` 函数对数据集中的每张图片进行编码，生成一个人脸编码的列表。例如：

   import face_recognition
   
   known_face_encodings = []
   known_face_names = []
   
   # 加载数据集中的人脸图片，并对每张图片进行编码
   for name in names:
       image = face_recognition.load_image_file("path/to/images/{}".format(name))
       face_encodings = face_recognition.face_encodings(image)[0]
       known_face_encodings.append(face_encodings)
       known_face_names.append(name)

4. 实现双重验证：在用户登录时，首先要使用用户名和密码进行验证。如果用户名和密码正确，再使用摄像头采集用户的人脸图像，并使用 `face_recognition` 库中的 `face_recognition.compare_faces()` 函数将该图像与数据集中的每个人脸编码进行比较，找到最匹配的人脸。如果匹配度达到一定阈值，即认为用户的人脸识别成功，允许用户登录。例如：

   import cv2
   
   def verify_user(username, password):
       # 验证用户名和密码是否正确
       if check_username_password(username, password):
           # 如果用户名和密码正确，使用摄像头采集用户的人脸图像
           cap = cv2.VideoCapture(0)
           ret, frame = cap.read()
           # 将图像转换为 RGB 格式
           rgb_frame = frame[:, :, ::-1]
           # 对人脸图像进行编码
           face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_frame)[0]
           cap.release()
           # 将编码后的人脸图像与数据集中的人脸编码进行比较
           matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encodings)
           # 查找最匹配的人脸
           name = "Unknown"
           face_distances = face_recognition.face_distance(known_face_encodings, face_encodings)
           best_match_index = np.argmin(face_distances)
           if matches[best_match_index]:
               name = known_face_names[best_match_index]
               # 如果匹配度达到一定阈值，即认为人脸识别成功
               if face_distances[best_match_index] < 0.5:
                   return name
       # 如果用户名或密码不正确，或人脸识别失败，返回 None
       return None

在实际使用中，您需要根据具体情况进行修改和优化。同时，为了保证安全性，建议增加一些额外的安全措施，例如限制登录次数、使用 SSL 加密等。