基于Android的日用百货销售App设计与实现

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"基于Android的日用百货销售App答辩ppt" 这篇基于Android的日用百货销售App的答辩PPT展示了针对现代信息时代需求所开发的一款移动应用。该应用旨在利用Android平台的优势,提供一个方便用户购买日用百货的在线平台,同时具备高效的信息管理和交流功能。 一、系统设计与开发背景 1. 社会发展与科技进步推动了人们对信息科学化的理解和应用,从最初的感性认知转变为理性认识,强调管理工作的重要性和科学化。 2. Android系统的普及为移动互联网发展注入新活力,满足现代网络在线需求,催生了这款基于Android的日用百货销售App的诞生。 二、系统功能与模块划分 1. 用户模块:用户可以进行商品浏览、分类搜索、添加购物车、收藏商品、管理收货地址、个性化设置个人中心、参与论坛讨论、发布和查看帖子以及修改密码等功能。 2. 管理员模块:管理员则负责个人中心的维护,首页轮播图管理,客户信息管理,商品分类与商品的增删改查,论坛帖子的管理(包括回复),以及数据分析统计。 三、技术选型与实现 1. 技术栈:系统采用Java作为主要编程语言,结合Android SDK进行移动端开发,数据库选用MySQL,确保数据的存储和处理能力。 2. 开发过程:论文详细阐述了从需求分析、系统设计到实现的全过程,包括系统架构设计、界面设计、功能模块编码以及后期的测试调试。 四、课题背景 1. 随着互联网的普及和发展,电子信息化管理成为趋势,尤其是在21世纪初,中国各机构开始积极采用互联网技术改进管理方式。 2. 科技进步与移动设备的广泛应用推动了智能手机的普及,使得基于Android的应用能够深入日常生活,提供高效便捷的服务。 五、相关技术介绍 1. Java:作为跨平台的编程语言,Java在Android开发中扮演核心角色,提供稳定性和兼容性,便于开发复杂的应用程序。 2. Android:Google开发的开源移动操作系统,支持丰富的硬件和软件功能,为开发者提供了广阔的创新空间。 3. MySQL:作为关系型数据库管理系统,MySQL提供了可靠的数据存储和查询能力,适合作为App后台的数据支撑。 六、系统优势与价值 1. 通过网络连接,实现信息即时传递,提高管理效率。 2. 计算机存储与检索速度快,可靠性高,保密性强,且成本效益显著。 3. 通过科学化、正规化、系统化的管理,提升了服务质量和用户体验。 总结,这款基于Android的日用百货销售App是科技进步与市场需求相结合的产物,它利用现代化的技术手段优化了日用百货的销售流程,提高了用户的购物体验,同时也为管理者提供了高效的工具,体现了移动互联网时代的便捷与智能。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行