1 绪论 1 1.1 系统开发背景 1.2 系统设计的目的和意义 1.3 论文的主要工作 2 系统开发技术和工具 2 2.1 系统开发平台 2.1.1 微信开发者工具 2 2.1.2 Visual Studio Code 2.1.3 MySQL数据库 2.2 项目开发技术 2.2.1 Vue.js框架 2.2.2 MINA框架 2.2.3 Canvas对象 3 DIY商城模板系统的需求分析 3.1 系统的功能需求分析 3.1.1 商城搭建功能的分析 3.1.2 商品分类管理功能的分析 3.1.3 商品管理功能的分析 3.1.4 订单管理功能的分析 3.2 系统的非功能需求分析 3.3 系统的可行性分析 9 3.3.1 经济可行性分析 9 3.3.2 技术可行性分析 9 4 DIY商城模板系统的设计 4.1 系统的总体架构 4.2 系统功能结构设计 4.2.1 小程序端设计 4.2.2 后台管理端设计 4.3 数据库表的设计 5 DIY商城模板系统功能的实现 5.1 系统的开发及运行环境 5.2 具体功能的实现 5.2.1 导航DIY模块 5.2.2 DIY装修模块 5.2.3 商品管理

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本文是Python通过TensorFlow卷积神经网络实现猫狗识别的姊妹篇，是加载上一篇训练好的模型，进行猫狗识别 本文逻辑： 我从网上下载了十几张猫和狗的图片，用于检验我们训练好的模型。 处理我们下载的图片 加载模型 将图片输入模型进行检验 代码如下： #coding=utf-8 import tensorflow as tf from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import numpy as np import model import os #从指定目录中选取一张