学生管理系统的简易实现与Web课程项目展示

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0 下载量 24 浏览量 更新于2024-10-18 收藏 4KB RAR 举报
资源摘要信息: "fy.rar_学生管理html" ### HTML基础 HTML (HyperText Markup Language) 是构建网页的标准标记语言。在"fy.rar_学生管理html"项目中，作为基础，学生需要掌握HTML的基础知识，包括如何使用各种标签来构建网页的结构。 #### 主要知识点： 1. **基本结构标签**：学习如何使用`<!DOCTYPE html>`, `<html>`, `<head>`, `<body>`等标签来定义一个HTML文档的基本结构。 2. **布局标签**：掌握`<header>`, `<footer>`, `<section>`, `<article>`, `<aside>`, `<nav>`等标签的使用，以及它们在页面布局中的作用。 3. **内容标签**：了解并应用`<h1>`到`<h6>`的标题标签，`<p>`段落标签，`<ul>`, `<ol>`, `<li>`列表标签，`<table>`, `<tr>`, `<th>`, `<td>`表格标签等，来创建网页内容。 4. **链接和图片**：学习如何使用`<a>`标签创建链接，以及`<img>`标签来嵌入图片。 5. **表单标签**：掌握如何使用表单标签，如`<form>`, `<input>`, `<textarea>`, `<button>`, `<select>`, `<option>`等，用于收集用户输入的数据。 6. **HTML5特性**：了解HTML5的新标签和API，例如用于定义多媒体内容的`<audio>`和`<video>`标签，以及用于实现离线存储和应用缓存的Web存储技术等。 ### 学生管理系统的功能需求 在"fy.rar_学生管理html"项目中，学生需要了解学生管理系统的一般功能需求，以便能够实现一个功能完整的系统。 #### 主要知识点： 1. **学生信息录入**：实现学生姓名、年龄、性别、成绩等信息的录入功能。 2. **信息存储与管理**：学会如何使用简单的前端JavaScript代码或者后端技术来存储和管理学生数据。 3. **数据展示**：实现学生信息的表格展示，包括搜索、排序和筛选等基本操作。 4. **数据修改和删除**：提供修改和删除学生信息的界面和逻辑，确保数据的及时更新和准确性。 5. **用户权限管理**：实现简单的登录认证和权限控制，区分管理员和普通用户的操作权限。 6. **数据备份与恢复**：考虑数据备份和恢复的功能，避免数据丢失。 ### Web开发技术 学生在完成"fy.rar_学生管理html"项目时，需要了解一些基础的Web开发技术。 #### 主要知识点： 1. **CSS样式表**：使用CSS为HTML页面添加样式，学习如何设置字体、颜色、布局、动画等。 2. **JavaScript脚本**：通过JavaScript添加网页的动态交互功能，如表单验证、数据动态加载等。 3. **浏览器兼容性**：了解不同浏览器对HTML和CSS的解析差异，并采取相应措施确保网页在多种浏览器中的兼容性。 4. **响应式设计**：掌握响应式Web设计技术，确保学生管理系统的网页能够在不同尺寸的设备上良好显示。 5. **安全性**：学习基本的Web安全知识，如防范SQL注入、跨站脚本攻击（XSS）等。 ### 项目实践 "fy.rar_学生管理html"项目不仅是理论学习，更重要的是实践操作。学生需要将所学知识应用于实际项目中。 #### 主要知识点： 1. **项目规划**：进行需求分析，设计系统结构，规划项目开发流程。 2. **编码实践**：根据设计图编写代码，实现系统功能。 3. **测试与调试**：对系统进行测试，找出并修复bug，确保系统的稳定运行。 4. **用户体验**：优化用户界面和交互，提升用户体验。 5. **文档编写**：编写项目文档，包括需求文档、设计文档和用户手册等。 6. **项目部署**：学会将项目部署到服务器，使项目能够在线访问。 通过完成"fy.rar_学生管理html"这个项目，学生将不仅能够熟悉学生管理系统的功能和操作，还能学习到Web开发的基础知识和实践技能，为将来的IT职业生涯打下坚实的基础。

fy.rar_翻书_翻书动画

2022-09-21 上传
本文将深入探讨“fy.rar_翻书_翻书动画”这一主题，主要涉及的文件包括：20055181415392882.fla（Flash源文件）、说明.html（项目说明文档）、20055181415392882.swf（Flash影片）以及zutian.net.txt（可能为网站...

chp5_ex2_fy.rar_vfife_向量式有限元

2022-09-24 上传
本实例中的"chp5_ex2_fy.rar_vfife_向量式有限元"是一个Matlab程序，设计用于平面二维杆单元的变形计算。 在二维杆单元的有限元分析中，通常涉及的问题是求解结构在受到外力作用下的应变、应力和位移。VFIFE通过...

lr.fx=0 lr.fy=0 lr.ts_findcolorText=nil lr.ts_ret_x=0 lr.ts_ret_y=0 local Arr = {} Arr = {...} local list=Arr[1] if list==nil then return false end local Rnd ,Str,bool,LeftDoubleClick= 5,"",false,false if #Arr==2 then bool = Arr[2] if Arr[2]==2 then LeftDoubleClick=true end end 作用

2023-05-24 上传
这段代码的作用是：首先，将变量 lr.fx 和 lr.fy 的值设置为 0，将变量 lr.ts_findcolorText 设置为 nil，将变量 lr.ts_ret_x 和 lr.ts_ret_y 的值设置为 0。然后，创建一个名为 Arr 的表，并使用传入的参数初始化该...

import cv2 import face_recognition import numpy as np from PIL import Image, ImageDraw,ImageFont video_capture = cv2.VideoCapture(r'C:/Users/ALIENWARE/123.mp4')#如果输入是(0)为摄像头输入 #现输入为MP4进行识别检测人脸 first_image = face_recognition.load_image_file("1.jpg") first_face_encoding = face_recognition.face_encodings(first_image)[0] Second_image = face_recognition.load_image_file("2.jpg") Second_face_encoding = face_recognition.face_encodings(Second_image)[0] third_image = face_recognition.load_image_file("3.jpg") third_face_encoding = face_recognition.face_encodings(third_image)[0] inside_face_encodings = [first_face_encoding,Second_face_encoding,third_face_encoding] inside_face_names = ['A','B','C'] face_locations = [] face_encodings = [] face_names = [] process_this_frame = True while True: ret, frame = video_capture.read() small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25) rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1] if process_this_frame: face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame) face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations) face_names = [] for face_encoding in face_encodings: matches = face_recognition.compare_faces(inside_face_encodings, face_encoding) name = '未录入人脸' if True in matches: first_match_index = matches.index(True) name = inside_face_names[first_match_index] face_names.append(name) process_this_frame = not process_this_frame for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names): top *= 4 right *= 4 bottom *= 4 left *= 4 cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2) img_pil = Image.fromarray(frame) draw = ImageDraw.Draw(img_pil) fontStyle = ImageFont.truetype("C:/Windows/Fonts/simsun.ttc", 32, encoding="utf-8") draw.text((left + 6, bottom - 6), name, (0, 200, 0), font=fontStyle) frame = np.asarray(np.array(img_pil)) cv2.imshow('face_out', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): #退出需要按下Q键否则内核会崩溃 break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows()

2023-06-07 上传
small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25) rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1] # 处理每一帧图片 face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame) face_...

open3d 在visualization.draw_geometries里面显示深度图片相机的坐标位置

2023-06-10 上传
其中，`width`和`height`是深度图像的宽度和高度，`fx`、`fy`、`cx`和`cy`是相机的内参矩阵参数，可以从相机参数文件或其他来源中获取。 2. 创建深度图像和相机的点云： ```python depth = o3d.geometry.Image...

使用python替换fy.gds 中 lv.cell中 SN

2023-04-05 上传
以下是使用Python替换fy.gds中lv.cell中SN的示例代码： ```python import gdspy # 打开gds文件 cell = gdspy.GdsLibrary().read_gds('fy.gds').cell_dict['lv'] # 遍历cell中的元素 for element in cell.elements...

写出以下代码的函数说明：# 界面初始化，设置界面布局 def initUI(self): main_widget = QWidget() main_layout = QHBoxLayout() font = QFont('楷体', 15) # 主页面，设置组件并将组件放在布局上 left_widget = QWidget() left_layout = QVBoxLayout() img_title = QLabel("样本") img_title.setFont(font) img_title.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.img_label = QLabel() img_init = cv2.imread(self.to_predict_name) h, w, c = img_init.shape scale = 400 / h img_show = cv2.resize(img_init, (0, 0), fx=scale, fy=scale) cv2.imwrite("images/show.png", img_show) img_init = cv2.resize(img_init, (224, 224)) cv2.imwrite('images/target.png', img_init) self.img_label.setPixmap(QPixmap("images/show.png")) left_layout.addWidget(img_title) left_layout.addWidget(self.img_label, 1, Qt.AlignCenter) left_widget.setLayout(left_layout) right_widget = QWidget() right_layout = QVBoxLayout() btn_change = QPushButton(" 上传图片 ") btn_change.clicked.connect(self.change_img) btn_change.setFont(font) btn_predict = QPushButton(" 开始识别 ") btn_predict.setFont(font) btn_predict.clicked.connect(self.predict_img) label_result_f = QLabel(' 花卉名称 ') self.result_f = QLabel("等待识别") self.label_info = QTextEdit() self.label_info.setFont(QFont('楷体', 12)) label_result_f.setFont(QFont('楷体', 16)) self.result_f.setFont(QFont('楷体', 24)) right_layout.addStretch() right_layout.addWidget(label_result_f, 0, Qt.AlignCenter) right_layout.addStretch() right_layout.addWidget(self.result_f, 0, Qt.AlignCenter) right_layout.addStretch() right_layout.addWidget(self.label_info, 0, Qt.AlignCenter) right_layout.addStretch() right_layout.addWidget(btn_change) right_layout.addWidget(btn_predict) right_layout.addStretch() right_widget.setLayout(right_layout)

2023-06-02 上传
该函数为MainWindow类中的一个方法，作用是初始化主界面的用户界面布局。具体实现步骤如下： 1. 创建一个主界面部件main_widget和一个水平布局main_layout。 2. 创建一个左侧部件left_widget和一个垂直布局left_...

依然报错--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-41-f53d3c8bb89c> in <cell line: 2>() 3 input_tensor = graph.get_tensor_by_name('ImageTensor:0') 4 output_tensor = graph.get_tensor_by_name('SemanticPredictions:0') ----> 5 output = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: np.expand_dims(image_resized, axis=0)}) 1 frames /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py in _run(self, handle, fetches, feed_dict, options, run_metadata) 1163 if (not is_tensor_handle_feed and 1164 not subfeed_t.get_shape().is_compatible_with(np_val.shape)): -> 1165 raise ValueError( 1166 f'Cannot feed value of shape {str(np_val.shape)} for Tensor ' 1167 f'{subfeed_t.name}, which has shape ' ValueError: Cannot feed value of shape (1, 804, 804) for Tensor ImageTensor:0, which has shape (1, None, None, 3)

2023-07-14 上传
image_resized = cv2.resize(image, (None, None), fx=0.5, fy=0.5) # 调整图像的大小，可以根据需要修改缩放因子 # 进行图像分割（DeepLabv3+模型） with tf.compat.v1.Session(graph=graph) as sess: input_...

while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot() for tag in img.find_apriltags(fx=f_x, fy=f_y, cx=c_x, cy=c_y): # 默认为TAG36H11 img.draw_rectangle(tag.rect(), color = (255, 0, 0)) img.draw_cross(tag.cx(), tag.cy(), color = (0, 255, 0)) print_args = (tag.x_translation(), tag.y_translation(), tag.z_translation(), \ degrees(tag.x_rotation()), degrees(tag.y_rotation()), degrees(tag.z_rotation())) # 位置的单位是未知的，旋转的单位是角度 print("Tx: %f, Ty %f, Tz %f, Rx %f, Ry %f, Rz %f" % print_args) print(clock.fps())解释每一行代码的意思及用法

2023-04-20 上传
这是一段Python代码的循环，不断执行以下步骤： 1. 使用摄像头拍摄一张照片； 2. 在照片中寻找AprilTag，并提取它们的位置、方向等信息； 3. 循环执行这些步骤，直到程序手动结束（由于while循环的条件为True，所以...

interpolation=cv2.INTER_AREA

2024-05-21 上传
在计算机视觉中，当我们需要对图像进行缩放时，常用的方法是插值。...resized_img = cv2.resize(img, (0, 0), fx=0.5, fy=0.5, interpolation=cv2.INTER_AREA) cv2.imshow('resized', resized_img) cv2.waitKey(0) ```
我虽横行却不霸道
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