FlowerShop项目前端资源文件解析

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资源摘要信息:"***_5640_FlowerShop.zip" 从提供的文件信息来看，该压缩包可能是一个与网络开发相关的项目资源包，具体来说是一个鲜花店的网站前端资源文件集合。资源包中包含了多个CSS样式文件、图片文件和字体文件，表明这可能是一个利用了layui前端框架开发的Web应用。 1. **layui框架使用**: layui是一个前端UI框架，它提供了丰富的模块和组件，方便开发者快速搭建界面。文件列表中的`layui.css`、`layui.mobile.css`等文件正是layui框架的核心组件CSS文件。通过这些文件，可以构建出风格统一、响应式兼容的网页。 2. **CSS文件命名约定**: - `layui.css`：这应该是引入了layui框架的默认样式文件，用于加载layui框架提供的基础样式。 - `modules\layer\default\layer.css`：layer是layui的一个模块，用于创建弹出层、提示框、信息框等界面元素。此文件用于定义layer模块的样式。 - `theme\default\layer.css`：可能是指定主题下layer模块的样式覆盖文件。 - `layui.mobile.css`：当开发移动端页面时，可能会用到这个文件，它为移动设备优化了layui的样式。 - `modules\laydate\default\laydate.css`：laydate同样是layui的一个模块，用于处理日期选择器。该文件定义了日期选择器的样式。 - `mobile\need\layer.css`：这个文件可能是一个移动端特定的layer样式文件，表明该鲜花店网站支持移动端访问。 - `modules\code.css`：可能是一个自定义的模块样式文件，用于引入额外的自定义组件或覆盖默认样式。 3. **图标字体和图片资源**: - `layui\font\iconfont.eot`：这是一个字体文件，通常用于存放矢量图标。通过引入字体文件，开发者可以在网页中使用自定义的图标字体，增加界面的美观性和灵活性。 - `layui\images\face\59.gif`、`layui\images\face\22.gif`：这些是动画GIF图片文件，可能是用于表情、按钮或其他装饰性元素的图标。 4. **Web开发技术栈**: - 从文件名中我们可以推测，该项目可能使用了HTML、CSS和JavaScript（通过layui框架引入）进行前端开发。 - 开发者可能遵循着模块化开发的模式，将不同的功能组件封装在不同的CSS文件中。 - 针对不同的使用场景，如桌面端和移动端，开发者进行了相应的样式适配。 5. **网站主题推测**: - 根据文件夹名称"FlowerShop"，可以推断该项目是一个鲜花店的在线商城网站。 - 网站的前端设计可能大量应用了layui框架的样式和组件，以提供一个现代、简洁和易于操作的用户界面。 综上所述，"***_5640_FlowerShop.zip"是一个网站前端资源压缩包，包含了丰富的CSS样式、图标字体和图片文件，这些资源用于构建一个鲜花店网站。开发者使用了layui框架来实现网站的界面设计和交互功能，同时对移动端进行了适配。这些资源对前端开发者来说是构建网站用户界面的重要组成部分。

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009_flower_shop.zip 010.jpg 010_lingerie_store.zi 011.jpg 011_Web_Application.z 012.jpg 012_Internet_Studio.z 013.jpg 013_puzzled.zip 014.jpg 014_F-GEN-03.zip 015.jpg 015_F-CSS-03.zip 016.jpg 016_F-...

FlowerShop.zip

2020-06-26 上传
在"FlowerShop.zip"资源中，可以看出作者运用SSM框架搭建了一个网上花店销售系统，这是对Java Web开发基础的实践。 【Spring框架】 Spring是Java企业级应用的核心框架，它提供了容器管理服务，如Bean的生命周期...

Flower-shop.zip

2024-07-21 上传
Flower-shop.zip

CREATE VIEW flower_sales ASSELECT flower.name, SUM(sale.quantity) AS total_quantity, SUM(sale.quantity * flower.price) AS total_salesFROM flowerINNER JOIN sale ON flower.id = sale.flower_idGROUP BY flower.id;

2023-06-07 上传
SELECT flower.name, SUM(sale.quantity) AS total_quantity, SUM(sale.quantity * flower.price) AS total_sales FROM flower INNER JOIN sale ON flower.id = sale.flower_id GROUP BY flower.id; ``` 请注意，...

WITH all_orders AS ( SELECT A .create_time AS TIME, A.paid_amount AS amount, 'flower_t_order' AS order_table_name FROM flower_t_order A WHERE A.member_id = 1 AND EXTRACT ( YEAR FROM A.create_time ) = 2023 UNION ALL SELECT B.create_time AS TIME, B.paid_amount AS amount, 'shop_t_order' AS order_table_name FROM shop_t_order B WHERE B.member_id = 1 AND EXTRACT ( YEAR FROM B.create_time ) = 2023 UNION ALL SELECT C .create_time AS TIME, C.paid_amount AS amount, 'ticket_t_order' AS order_table_name FROM ticket_t_order C WHERE C.member_id = 1 AND EXTRACT ( YEAR FROM b.create_time ) = 2023 ) SELECT EXTRACT ( MONTH FROM all_orders."time" ( TIMESTAMP ) ) AS MONTH, SUM ( all_orders.amount ) AS total_order_amount, COUNT ( * ) AS total_order_count, SUM ( CASE WHEN order_table_name = 'flower_t_order' THEN paid_amount ELSE 0 END ) AS order_table_1_amount, SUM ( CASE WHEN order_table_name = 'shop_t_order' THEN paid_amount ELSE 0 END ) AS order_table_2_amount, SUM ( CASE WHEN order_table_name = 'ticket_t_order' THEN paid_amount ELSE 0 END ) AS order_table_3_amount FROM all_orders GROUP BY MONTH ORDER BY MONTH;

2023-06-08 上传
SELECT A.create_time AS TIME, A.paid_amount AS amount, 'flower_t_order' AS order_table_name FROM flower_t_order A WHERE A.member_id = 1 AND EXTRACT ( YEAR FROM A.create_time ) = 2023 UNION ALL ...

select tb.userId from ( select a._user_id as userId, CAST((FLOOR(IFNULL(b.star, 0) / 100) + FLOOR(IFNULL(b.flower, 0) / 50) + FLOOR(IFNULL(b.thumb, 0) / 5) + FLOOR(IFNULL(b.bean, 0))) - FLOOR(IFNULL(b.consumed_points, 0)) as signed) as sortOrder from divx_social.osf_team_members a left join divx_social.dcp_stat_user_achieve b on a._user_id = b.user_id and b.stat_time_type = 4 where a._project_id = 9408 and a._enabled = 1 and a._role_id = 6 and b.inst_id = 17 ) as tb order by sortOrder DESC；解释这段SQL

2023-06-13 上传
CAST((FLOOR(IFNULL(b.star, 0) / 100) + FLOOR(IFNULL(b.flower, 0) / 50) + FLOOR(IFNULL(b.thumb, 0) / 5) + FLOOR(IFNULL(b.bean, 0))) - FLOOR(IFNULL(b.consumed_points, 0)) as signed) as sortOrder -- 计算...

为每句代码做注释：flower_list = train_dataset.class_to_idx cla_dict = dict((val, key) for key, val in flower_list.items()) json_str = json.dumps(cla_dict, indent=4) with open('class_indices.json', 'w') as json_file: json_file.write(json_str) batch_size = 16 nw = min([os.cpu_count(), batch_size if batch_size > 1 else 0, 8]) print('Using {} dataloader workers every process'.format(nw)) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=0) validate_dataset = datasets.ImageFolder(root=os.path.join(image_path, "val"), transform=data_transform["val"]) val_num = len(validate_dataset) validate_loader = torch.utils.data.DataLoader(validate_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0) print("using {} images for training, {} images for validation.".format(train_num, val_num))

2023-05-19 上传
flower_list = train_dataset.class_to_idx # 将key和value互换位置，将花的类别索引转换为花的名称 cla_dict = dict((val, key) for key, val in flower_list.items()) # 将字典转换为json格式的字符串 json_str...

flower_list = train_dataset.class_to_idx cla_dict = dict((val, key) for key, val in flower_list.items())

2023-06-12 上传
flower_list = train_dataset.class_to_idx这行代码的作用是将class_to_idx字典赋值给flower_list。 接下来的代码通过字典推导式将flower_list字典中的键值对颠倒，生成一个新的字典cla_dict。其中，键为类别对应的...

帮我写一下python的花店管理系统

2023-06-08 上传
print(f"{flower_name}: 价格 {flower.price}, 库存 {flower.stock}") # 示例代码 rose = Flower("玫瑰", 10.0, 100) lily = Flower("百合", 8.0, 50) shop = FlowerShop() shop.add_flower(rose) shop.add_...

import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator # 设置训练集和验证集的路径 train_dir = 'path/to/train/directory' validation_dir = 'path/to/validation/directory' # 定义数据生成器 train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) validation_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_dir, target_size=(150, 150), batch_size=32, class_mode='categorical') validation_generator = validation_datagen.flow_from_directory( validation_dir, target_size=(150, 150), batch_size=32, class_mode='categorical') # 构建卷积神经网络模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2), tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2), tf.keras.layers.Conv2D(128, (3,3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2), tf.keras.layers.Conv2D(128, (3,3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(5, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(lr=1e-4), metrics=['acc']) # 训练模型 history = model.fit( train_generator, steps_per_epoch=train_generator.samples/train_generator.batch_size, epochs=30, validation_data=validation_generator, validation_steps=validation_generator.samples/validation_generator.batch_size, verbose=2) # 保存模型 model.save('flower_classification.h5')给这个代码添加SeNet

2023-06-13 上传
好的，我来为你添加SeNet。 首先，导入必要的库： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras....model.save('flower_classification_with_se.h5') ``` 这样，我们就成功地为这个代码添加了SeNet。
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