FavShop网店系统完整版v1.0 - 多技术领域源码包

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0 下载量 109 浏览量 更新于2024-10-05 收藏 1.99MB ZIP 举报
资源摘要信息:"基于PHP实现的FavShop网店系统v1.0是一个开源的电子商务解决方案,提供了完整的前后端源代码和资源文件。该项目涵盖了多方面的技术栈,包括但不限于以下技术点: 1. **前端技术**: - HTML/CSS/JavaScript:构建用户界面的基础技术,用于页面设计、样式设置以及交互功能的实现。 - Web前端框架(如Bootstrap):可能在项目中被使用来加速界面开发和响应式布局设计。 2. **后端技术**: - PHP:一种广泛使用的开源服务器端脚本语言,用于处理后端逻辑、数据库交互、用户请求等。 - MySQL数据库:作为存储和管理数据的主要数据库系统,负责数据的持久化存储。 3. **移动开发**: - 项目可能包含用于移动设备适配的代码,便于在不同设备上提供良好的用户体验。 4. **操作系统**: - Linux:作为服务器端常见的操作系统,可能在部署和运行项目中发挥作用。 5. **人工智能和物联网**: - 虽然主项目为网店系统,但可能包含用于推荐系统或数据分析的人工智能算法。 - 网店系统可能与物联网技术相结合,例如智能物流跟踪、设备监控等。 6. **信息化管理和大数据**: - 项目可能包含用于数据管理的组件,能够处理大量商品信息、用户行为数据等。 - 大数据技术可能在系统日志分析、用户行为分析等方面得到应用。 7. **课程资源和音视频**: - 可能包含教程文档、开发指南、视频讲解等辅助学习材料。 8. **数据库**: - MySQL:主要的数据库管理系统,负责数据存储和查询。 - 数据库设计:包括数据表结构设计、索引优化等数据库相关的高级应用。 9. **硬件开发**: - ESP8266或STM32等微控制器代码,可能用于智能硬件设备的开发,与网店系统联动。 10. **编程语言**: - 包括但不限于C++、Java、Python、C#、Web技术等,这些语言可能在项目中用于特定功能的实现。 11. **EDA和proteus**: - 这些可能是用于电路设计和仿真软件,可能在物联网硬件开发部分被涉及。 12. **RTOS**: - 实时操作系统可能在需要快速响应的应用场景下被使用,比如某些硬件控制功能。 项目质量方面,所有源码都经过严格测试,保证功能正常后才上传,这意味着用户可以直接下载并运行项目,无需担心代码的稳定性问题。 适用人群广泛,无论是初学者、进阶学习者还是有实际开发需求的开发者,都能从这个项目中获益。特别是对于希望将所学知识应用于实际项目的大学生,这个项目可以作为毕业设计、课程设计、大作业或工程实训的参考。 附加价值在于,项目不仅提供了一个可以即刻使用的网店系统,还为用户提供了丰富的学习和借鉴机会,用户可以在现有代码基础上进行修改和扩展,以适应更多的业务场景。 博主还提供了沟通交流的途径,任何使用上的问题都可以通过与博主的联系获得及时解答,这为学习者提供了额外的支持。 从文件名称列表中可以了解到,该压缩包文件包含了完整的FavShop网店系统的资源文件,具体文件内容可能包括系统文件、数据库文件、配置文件、图片素材、用户手册、安装脚本等,这些文件共同构成了一个可用于部署的电子商务网站系统。"

代码解释并给每行代码添加注释:class CosineAnnealingWarmbootingLR: def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

2023-03-24 上传