无人智慧超市管理系统源码及文档完整教程

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0 下载量 156 浏览量 更新于2024-09-30 收藏 23.8MB ZIP 举报
资源摘要信息:"b021无人智慧超市管理系统-springboot+vue.zip(可运行源码+sql文件+文档)" 该文件是一个完整的无人智慧超市管理系统项目,包含了系统开发的所有核心要素。整个系统基于SpringBoot框架和Vue前端技术构建,使用了MySQL作为后端数据库管理系统。此外,该系统还特别强调了对数据的有效处理和用户友好的操作界面设计。 1. 技术架构知识点: - SpringBoot:作为系统后端的核心技术框架,SpringBoot提供了一系列简便的配置方式,使得开发、监控和生产部署变得更加容易。 - Vue.js:作为前端框架,Vue.js易于上手、模块化,能够实现快速开发,为用户提供动态的数据驱动界面。 - MySQL:作为后端存储,MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统,支持复杂的查询和海量数据存储。 2. 系统功能模块知识点: - 个人中心:用户可以查看和编辑自己的个人信息,管理个人订单和收藏。 - 用户管理:管理员可以查询、新增、修改或删除用户信息,实现用户账户的有效管理。 - 商品分类管理:管理员可以维护商品分类,包括添加、修改或删除操作。 - 商品信息管理:管理员和用户都能对商品信息进行查询、管理,如添加到购物车、立即购买等操作。 - 仓储信息管理:管理员可以维护商品库存,进行商品库存查询、更新等操作。 - 系统管理:包含超市资讯的管理、关于我们页面、轮播图管理、系统简介等。 - 订单管理:管理员可以对订单进行查询、核销、删除操作,分为已支付、未支付、已完成、已取消和已退款等状态的订单管理。 3. 数据处理和界面设计知识点: - 数据库设计:项目中对数据库的表结构设计要求合理,能够高效存储用户、商品、订单等信息。 - 前后端交互:系统设计了友好的用户界面,通过HTTP请求与后端进行数据交互,保持了前后端的分离。 - 响应式设计:系统界面采用了响应式设计,以适应不同屏幕尺寸的设备,增强用户体验。 4. 系统运行环境和开发工具知识点: - 开发平台:使用IntelliJ IDEA作为开发IDE,方便进行项目管理和代码编写。 - 源码和SQL文件:项目提供了完整的源码和数据库SQL脚本文件,便于开发者进行本地调试和部署。 - 文档说明:项目还包含相关文档,说明如何运行系统、系统的设计思路和使用说明。 5. 权限控制和安全性知识点: - 权限划分:系统按照权限类型划分为管理员和用户两个模块,保证了数据的安全性。 - 管理效率:管理员模块的高效设计提高了管理效率和标准化。 综合以上信息,该无人智慧超市管理系统是针对现代零售环境设计的,它不仅包括了销售过程中的必要环节,还考虑了管理的效率和用户体验的优化。从技术架构、功能模块到界面设计,每一个部分都是现代Web开发的实践范例。开发者可以通过这个项目来学习到如何构建一个完整的商业级系统,并理解前后端分离架构在实际开发中的应用。

import scipy.io as scio import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA from sklearn import svm import matplotlib.pyplot as plt import random from sklearn.datasets import make_blobs test_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\AllData.mat') train_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\label.mat') print(test_data) print(train_data) data2 = np.concatenate((test_data['B021FFT0'], test_data['IR007FFT0']), axis=0) data3 = train_data['label'] print(data2) print(data3) # print(type(data3)) # print(data4) # print(type(data4)) data2 = data2.tolist() data2 = random.sample(data2, 200) data2 = np.array(data2) data3 = data3.tolist() data3 = random.sample(data3, 200) data3 = np.array(data3) # data4,data3= make_blobs(random_state=6) print(data2) print(data3) # print(type(data3)) # 创建一个高斯内核的支持向量机模型 clf = svm.SVC(kernel='rbf', C=1000) clf.fit(data2,data3.reshape(-1)) pca = PCA(n_components=2) # 加载PCA算法,设置降维后主成分数目为2 pca.fit(data2) # 对样本进行降维 data4 = pca.transform(data2) # 以散点图的形式把数据画出来 plt.scatter(data4[:, 0], data4[:, 1], c=data3,s=30, cmap=plt.cm.Paired) # 建立图像坐标 axis = plt.gca() xlim = axis.get_xlim() ylim = axis.get_ylim() # 生成两个等差数列 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) # print("xx:", xx) # print("yy:", yy) # 生成一个由xx和yy组成的网格 X, Y = np.meshgrid(xx, yy) # print("X:", X) # print("Y:", Y) # 将网格展平成一个二维数组xy xy = np.vstack([X.ravel(), Y.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(X.shape) # 画出分界线 axis.contour(X, Y, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) axis.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100,linewidth=1, facecolors='none') plt.show()修改一下错误

2023-06-02 上传
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