Scalp Beauty Salon Website - 专业级Django CMS解决方案

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0 下载量 120 浏览量 更新于2024-10-06 收藏 251KB RAR 举报
资源摘要信息:"Scalp Beauty Salon 是一个专业的内容管理系统(CMS),它是基于 Python 编程语言和 Django 框架开发的。CMS 是一套用于网站内容管理的系统,允许用户无需编写代码即可管理网站内容,使得网站的日常运营变得更加高效和便捷。Django 是一个开源的高级 Python Web 框架,鼓励快速开发和干净、实用的设计。Django 的 MTV(Model-Template-View)架构模式将应用程序分为三个主要部分:数据模型(Model)、用户界面(View)和业务逻辑(Template),以确保开发过程中代码的清晰和可维护性。 在资源描述中提到的“pro CMS for django frameWork”,表明 Scalp Beauty Salon 网站是为那些使用 Django 框架的开发者或企业定制的,它提供了一套完整的解决方案,可以帮助用户快速搭建起一个专业的美容美发沙龙网站。这可能包括前台展示,如服务项目介绍、价格表、顾客评价以及预约功能等;后台管理功能,如内容编辑、订单管理、用户管理、报表统计等。 考虑到提供的文件名称列表,项目文件结构可能遵循了典型的 Django 项目布局,例如包括以下目录和文件: - `manage.py`:Django 项目的命令行工具,用于运行开发服务器、执行数据库迁移等任务。 - `ScalpBeautySalon`:项目主目录,通常包含项目中的所有子应用模块。 - `ScalpBeautySalon/settings.py`:Django 项目的配置文件,设置项目运行的环境变量、数据库信息、中间件、模板目录等。 - `ScalpBeautySalon/urls.py`:项目的 URL 配置文件,用来将不同的 URL 请求映射到对应的视图(View)函数或类上。 - `ScalpBeautySalon/wsgi.py`:Python 网关接口(WSGI)兼容的 Web 服务器的入口点,用于部署生产环境。 - 应用模块目录:可能包含多个应用(如 accounts、services、appointments 等),每个应用负责网站的一个特定功能。 在开发 CMS 类型的应用时,可能会用到 Django 的一些核心组件和扩展,例如: - Django admin:Django 内置的管理界面,可以让开发者快速浏览和管理网站的数据模型。 - Django models:定义数据模型的 Python 类,映射到数据库中的表,是应用数据的中心。 - Django REST framework:一个强大的、灵活的工具集,用于构建 Web API。 - Django forms:用于处理 HTML 表单,可以进行数据验证、渲染、提交处理等。 - Django signals:一种事件通知机制,允许在数据库层面或模型层面产生变化时,自动触发某些操作。 - Django caching framework:用于提升应用性能的缓存框架。 - Django authentication:用户认证系统,包括用户账户管理和权限控制。 总之,Scalp Beauty Salon 网站作为一个为 Django 框架定制的 CMS 系统,为需要建立美容美发网站的个人或企业提供了一个强大的工具集,覆盖了从网站前台到后台管理的各个方面。通过这个 CMS,用户可以方便地定制网站内容,维护网站运营,而不必深陷于复杂的后端开发细节中。"

import scipy.io import mne from mne.bem import make_watershed_bem # Load .mat files inner_skull = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.inner_skull.mat') outer_skull = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.outer_skull.mat') scalp = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.scalp.mat') print(inner_skull.keys()) # Assuming these .mat files contain triangulated surfaces, we will extract vertices and triangles # This might need adjustment based on the actual structure of your .mat files inner_skull_vertices = inner_skull['Vertices'] inner_skull_triangles = inner_skull['Faces'] outer_skull_vertices = outer_skull['Vertices'] outer_skull_triangles = outer_skull['Faces'] scalp_vertices = scalp['Vertices'] scalp_triangles = scalp['Faces'] # Prepare surfaces for MNE surfs = [ mne.bem.BEMSurface(inner_skull_vertices, inner_skull_triangles, sigma=0.01, id=4), # brain mne.bem.BEMSurface(outer_skull_vertices, outer_skull_triangles, sigma=0.016, id=3), # skull mne.bem.BEMSurface(scalp_vertices, scalp_triangles, sigma=0.33, id=5), # skin ] # Create BEM model model = mne.bem.BEM(surfs, conductivity=[0.3, 0.006, 0.3], is_sphere=False) model.plot(show=False) # Create BEM solution solution = mne.make_bem_solution(model) 运行代码时报错; Traceback (most recent call last): File "E:\pythonProject\MEG\头模型.py", line 24, in <module> mne.bem.BEMSurface(inner_skull_vertices, inner_skull_triangles, sigma=0.01, id=4), # brain AttributeError: module 'mne.bem' has no attribute 'BEMSurface'

2023-07-16 上传

运行代码: import scipy.io import mne from mne.bem import make_watershed_bem import random import string # Load .mat files inner_skull = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.inner_skull.mat') outer_skull = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.outer_skull.mat') scalp = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.scalp.mat') print(inner_skull.keys()) # Assuming these .mat files contain triangulated surfaces, we will extract vertices and triangles # This might need adjustment based on the actual structure of your .mat files inner_skull_vertices = inner_skull['Vertices'] inner_skull_triangles = inner_skull['Faces'] outer_skull_vertices = outer_skull['Vertices'] outer_skull_triangles = outer_skull['Faces'] scalp_vertices = scalp['Vertices'] scalp_triangles = scalp['Faces'] subjects_dir = 'E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318' subject = ''.join(random.choices(string.ascii_uppercase + string.ascii_lowercase, k=8)) # Prepare surfaces for MNE # Prepare surfaces for MNE surfs = [ mne.make_bem_model(inner_skull_vertices, inner_skull_triangles, conductivity=[0.01], subjects_dir=subjects_dir), # brain mne.make_bem_model(outer_skull_vertices, outer_skull_triangles, conductivity=[0.016], subjects_dir=subjects_dir), # skull mne.make_bem_model(scalp_vertices, scalp_triangles, conductivity=[0.33], subjects_dir=subjects_dir), # skin ] # Create BEM solution model = make_watershed_bem(surfs) solution = mne.make_bem_solution(model) 时报错: Traceback (most recent call last): File "E:\pythonProject\MEG\头模型.py", line 30, in <module> mne.make_bem_model(inner_skull_vertices, inner_skull_triangles, conductivity=[0.01], subjects_dir=subjects_dir), # brain File "<decorator-gen-68>", line 12, in make_bem_model File "E:\anaconda\envs\pythonProject\lib\site-packages\mne\bem.py", line 712, in make_bem_model subject_dir = op.join(subjects_dir, subject) File "E:\anaconda\envs\pythonProject\lib\ntpath.py", line 117, in join genericpath._check_arg_types('join', path, *paths) File "E:\anaconda\envs\pythonProject\lib\genericpath.py", line 152, in _check_arg_types raise TypeError(f'{funcname}() argument must be str, bytes, or ' TypeError: join() argument must be str, bytes, or os.PathLike object, not 'ndarray' 进程已结束,退出代码1

2023-07-20 上传