WZK电商系统设计开发指南：JSP与数据库集成

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电商系统
0 下载量 60 浏览量 更新于2024-10-25 收藏 851KB RAR 举报
资源摘要信息:"wzk.rar_WZK_电商系统" 在探讨这份文件内容时，首先需要明确文件标题中提及的几个关键概念。标题"WZK.rar_WZK_电商系统"指出了资源的格式和所属类别。"rar"是一种常见的压缩文件格式，而"WZK"可能指的是文件的命名标识。"电商系统"则是指该系统是面向电商领域的应用软件。 描述部分则是文件内容的简要概述，涵盖了系统分析设计的背景、采用的技术栈、开发过程中的要求以及功能实现的说明。以下是描述中涉及的各个知识点的详细说明： 1. JSP编程技术：JSP（JavaServer Pages）是一种动态网页技术标准，用于创建可交互的网页应用。JSP允许开发者在HTML页面中嵌入Java代码，服务器会处理这些代码并将其转化为HTML格式发送给客户端。JSP通常与Servlet技术配合使用，Servlet负责业务逻辑处理，而JSP负责展示层的输出。 2. Access数据库与SQLServer数据库：Access数据库是微软出品的桌面数据库系统，适合小型应用；而SQL Server是微软推出的中大型数据库管理系统，具备更强大的数据处理能力。在系统开发过程中，数据库的选择需要根据实际业务需求和系统规模来决定。 3. 开发要求：该描述要求开发者至少要实现一个Servlet和六个JavaBean组件。Servlet是服务器端的小型Java程序，用于处理客户端请求；JavaBean是一种特殊的Java类，可以看作是Java中的组件模型，用于封装数据和业务逻辑，提高代码的复用性。页面不少于20张，指的是系统应具备20个或以上的视图界面，实现不同的用户交互场景。 4. 数据库安装与开发：这一步骤要求开发者将例子中的表结构导入到数据库中。这是构建数据库驱动的应用的基础，确保数据模型与应用需求相匹配。 5. 功能实现与演示：系统开发的最终目标是实现并演示系统的部分功能。这意味着开发者需要编写代码来实现电商系统的核心业务逻辑，如商品浏览、购物车管理、订单处理等，并确保这些功能可以被正确执行和展示。 从压缩包子文件的文件名称列表中，我们可以推测出文件可能包含了一套使用Tomcat作为Web服务器的例子。Tomcat是Apache软件基金会的一个开源项目，用于在Java环境中运行Servlet和JSP，它被广泛用于企业级Web应用的开发和部署。 标签"电商系统"为这个资源贴上了一个明确的应用领域标签。电商系统是面向电子商务活动的系统，涉及商品管理、订单处理、支付网关集成、用户管理等多个方面。构建一个电商系统需要综合考虑用户界面、业务逻辑、数据存储和安全性等多方面因素。 综上所述，这份文件似乎是一套针对电商系统的开发文档，描述了系统开发的技术要求和实现步骤，并暗示了Tomcat的使用实例。开发者需要根据这些要求，使用JSP技术，结合数据库技术，完成电商系统的前后端开发，最终实现一个具备基本功能的电商平台。

WZK.rar_脱壳

2022-09-24 上传
一个会显示未知的壳，大家有兴趣的话去试着去脱壳。

acm.rar_ACM_wzk acm

2022-09-24 上传
这个"acm.rar_ACM_wzk acm"压缩包文件，显然是为参与ACM竞赛的学子们准备的宝贵资源，其中包含了历年比赛中的经典算法及其深入的分析。 首先，让我们了解一下ACM竞赛的基本情况。该竞赛始于1970年，由美国计算机...

import cv2 import numpy as np # 读取两幅图像 img1 = cv2.imread('D:\wzk\JIEMIAN\images\er_duibidu.jpg') img2 = cv2.imread('D:\wzk\JIEMIAN\images\yi_duibidu.jpg') # 将两幅图像转换为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 提取图像特征点 orb = cv2.ORB_create() kp1, des1 = orb.detectAndCompute(gray1, None) kp2, des2 = orb.detectAndCompute(gray2, None) # 匹配特征点 matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE_HAMMING) matches = matcher.match(des1, des2) # 选择最佳匹配点 matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance) good_matches = matches[:int(len(matches)*0.15)] # 绘制特征点连接图 img3 = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, good_matches, None, flags=cv2.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS) # 计算变换矩阵 src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 拼接图像 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) result[0:img2.shape[0], 0:img2.shape[1]] = img2 # 保存连接图 cv2.imwrite('D:\wzk\JIEMIAN\Result\ORB-pz.jpg', img3) # 保存第二幅图像 cv2.imwrite('D:\wzk\JIEMIAN\Result\ORB-pj.jpg', result) # 显示结果 cv2.namedWindow("Keypoint Matches", cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow("Keypoint Matches", img3) cv2.namedWindow("Result",cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()改进为对文件夹内的多幅图像进行配准拼接

2023-05-18 上传
result_path = 'D:\wzk\JIEMIAN\Result\ORB-pj.jpg' # 获取文件夹内所有图像路径 img_paths = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.jpg')] # 遍历所有图像，进行配准...

import cv2 import numpy as np import os # 定义文件夹路径和结果保存路径 folder_path = 'D:\wzk\JIEMIAN\images' result_path = 'D:\wzk\JIEMIAN\Result\ORB-pj.jpg' # 获取文件夹内所有图像路径 img_paths = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.jpg')] # 遍历所有图像，进行配准拼接 result = cv2.imread(img_paths[0]) for i in range(1, len(img_paths)): img = cv2.imread(img_paths[i]) # 将两幅图像转换为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 提取图像特征点 orb = cv2.ORB_create() kp1, des1 = orb.detectAndCompute(gray1, None) kp2, des2 = orb.detectAndCompute(gray2, None) # 匹配特征点 matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE_HAMMING) matches = matcher.match(des1, des2) # 选择最佳匹配点 matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance) good_matches = matches[:int(len(matches)*0.15)] # 计算变换矩阵 src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 拼接图像 result = cv2.warpPerspective(result, M, (result.shape[1] + img.shape[1], result.shape[0])) result[0:img.shape[0], result.shape[1]-img.shape[1]:] = img # 保存拼接结果 cv2.imwrite(result_path, result) # 显示结果 cv2.namedWindow("Result",cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

2023-05-18 上传
这段代码使用了OpenCV库实现了ORB特征点匹配和图像拼接的功能。具体步骤如下： 1. 定义文件夹路径和结果保存路径。 2. 获取文件夹内所有图像路径。 3. 遍历所有图像，进行配准拼接。...4. 将两幅图像转换为灰度图像...

ax.set_xticks(x)

2023-08-13 上传
- *1* [Python中的set_xticks和set_xticklabels用法（附代码解释）](https://blog.csdn.net/wzk4869/article/details/126077398)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_...

import cv2 import numpy as np # 读取图像 img1 = cv2.imread('D:/wzk/JIEMIAN/images/yi_duibidu.jpg') img2 = cv2.imread('D:/wzk/JIEMIAN/images/er_duibidu.jpg') # 判断图像是否读取成功 if img1 is None or img2 is None: print("Failed to read image!") exit() # 将图像转化为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用Shi-tomasi算法检测关键点 corners1 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray1, 500, 0.01, 10) corners2 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray2, 500, 0.01, 10) # 调整图像大小 corners1 = cv2.resize(corners1, (640, 480)) corners2 = cv2.resize(corners2, (640, 480)) # 使用Lucas-Kanade算法进行光流跟踪 lk_params = dict(winSize=(15, 15), maxLevel=2, criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03)) p1, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray1, gray2, corners1, None, **lk_params) # 计算转换矩阵 M, mask = cv2.findHomography(p1, corners2, cv2.RANSAC, 5.0) # 将图像1应用转换矩阵 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) # 将图像2拼接到图像1后面 result[0:img2.shape[0], img1.shape[1]:img1.shape[1] + img2.shape[1]] = img2 # 显示拼接后的图像 cv2.imshow("Result", result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()解决cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\video\src\lkpyramid.cpp:1260: error: (-215:Assertion failed) (npoints = prevPtsMat.checkVector(2, CV_32F, true)) >= 0 in function 'cv::`anonymous-namespace'::SparsePyrLKOpticalFlowImpl::calc'

2023-05-18 上传
这个错误是由于程序中的calcOpticalFlowPyrLK函数所使用的参数不正确导致的，具体来说是第三个参数corners1的数据类型不是float32。你需要将其转换为float32类型，即将以下代码： p1, st, err = cv2....

#导入必要的库 import cv2 import os import numpy as np #加载图像 path = "D:\wzk\JIEMIAN\img" images = [] for filename in os.listdir(path): img = cv2.imread(os.path.join(path, filename)) if img is not None: images.append(img) #进行SIFT特征提取和匹配 sift = cv2.SIFT_create() kp_list = [] des_list = [] for img in images: kp, des = sift.detectAndCompute(img, None) kp_list.append(kp) des_list.append(des) matcher = cv2.BFMatcher() matches = [] for i in range(len(des_list)-1): matches.append(matcher.knnMatch(des_list[i], des_list[i+1], k=2)) #计算单应性矩阵 M_list = [] for match in matches: good = [] for m,n in match: if m.distance < 0.7*n.distance: good.append(m) src_pts = np.float32([kp_list[i][m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1,1,2) dst_pts = np.float32([kp_list[i+1][m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1,1,2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC,5.0) M_list.append(M) #拼接图像 h, w = images[0].shape[:2] result = cv2.warpPerspective(images[0], M_list[0], (w*2, h*2)) for i in range(1, len(images)): img = cv2.warpPerspective(images[i], M_list[i-1] @ M_list[i], (w*2, h*2)) result = cv2.addWeighted(result, 1, img, 0.5, 0) #显示结果 cv2.namedWindow("Result",cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow("Result", result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()报错IndexError: tuple index out of range如何解决

2023-05-16 上传
这个错误通常是由于尝试访问元组中不存在的索引引起的。在你的代码中，可以尝试检查以下几个位置： 1. 在读取图像时，确保图像路径正确，可以加入一些调试语句检查图像是否成功读取。 2. 在进行SIFT特征提取和匹配...

百度离线地图瓦片下载（源码+程序）.rar

2019-08-30 上传
- **地图瓦片系统**：掌握TMS（Tile Map Service）或XYZ等瓦片坐标系统。 - **HTTP请求与响应**：理解HTTP协议，用于与地图服务器交互。 - **文件I/O操作**：保存和读取下载的瓦片图片至本地文件。 - **地图切片算法...

P6设计文档wzk1

2022-08-08 上传
【P6设计文档wzk1】是关于计算机组成原理课程设计的一个实验报告，主要涉及到处理器中的数据通路设计，包括F级、D级和EX级的组合逻辑模块。以下是详细的知识点解析： **1. F级组合逻辑** F级主要包括多路选择器MUX_...

Python库 | wzk-0.0.8-py3-none-any.whl

2022-02-28 上传
python库。 资源全名：wzk-0.0.8-py3-none-any.whl
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