基于Python+Django+SSM热门旅游景点推荐系统(源码+LW+调试文档+讲解等)/热门旅游地推荐平台/旅游景点推荐软件/热门景点推荐系统/旅游推荐系统/旅游景点热门推荐

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博主介绍

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本文项目技术选型介绍

前端:Spring+SpringMVC+Mybatis
后端:Django、Python Web框架,后端语言Python
数据库:MySQL、SQLServer
开发工具:IDEA、Eclipse、Navicat等
✌关于毕设项目技术实现问题讲解也可以给我留言咨询!!!

详细视频演示

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具体实现截图

框架介绍

前端技术介绍

SSM 框架在程序设计中具有不可替代的地位。它不仅提供了丰富的功能和强大的性能,还能够提高开发效率、降低维护成本。无论是大型企业级项目还是小型应用开发,SSM 都能为程序设计者提供可靠的技术支持,助力实现高质量的软件产品。后端技术介绍

Django 的模板系统在程序设计中提供了灵活的页面渲染方式。通过使用模板语言,可以将数据和页面结构分离,使得页面设计更加简洁和易于维护。同时,Django 的模板继承和包含功能,允许程序设计者构建可复用的页面组件,提高开发效率。

项目相近词(可忽略)

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项目相关介绍

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系统测试

系统测试在程序设计中犹如一把精密的标尺,衡量着程序的质量。它是程序上线前的最后一道防线。在系统测试中,性能测试是重要的一环。测试人员会评估程序的响应时间、吞吐量和资源利用率等指标。比如在一个社交网络应用的程序设计中,性能测试要确保消息推送的及时性、图片上传和下载的速度。此外,用户体验测试也不容忽视,通过模拟真实用户的操作,收集反馈意见,对程序的界面设计、交互流程进行优化。系统测试的严谨性和全面性,为程序的成功发布奠定了坚实的基础。

部分核心代码

 def sort(): show() if os.path.exists(filename): #R 只读的方式打开这个文件 with open(filename,'r',encoding='utf-8') as rfile: student_list = rfile.readlines() student_new = [] for item in student_list: d = dict(eval(item)) student_new.append(d) else: return acs_or_desc = input('请选择(0-升序,1-降序)') if acs_or_desc == '0': acs_or_desc_bool = False elif acs_or_desc == '1': acs_or_desc_bool = True else: print('您的输入有误,请重新输入:') sort() mode = input('请选择排序方式(1.按英语成绩排序 2.按Python成绩排序 3.按Java成绩排序 0.按总成绩排序)') if mode == '1': student_new.sort(key=lambda x : int(x['english']),reverse=acs_or_desc_bool) elif mode == '2': student_new.sort(key=lambda x : int(x['Python']),reverse=acs_or_desc_bool) elif mode == '3': student_new.sort(key=lambda x : int(x['Java']),reverse=acs_or_desc_bool) elif mode == '0': student_new.sort(key=lambda x : int(x['english'])+int(x['Python'])+int(x['Java']),reverse=acs_or_desc_bool) else: print('您的输入有误,请重新输入:') sort() student_show(student_new) 

为什么选择我

博主自己就是程序员、避免中介对接,从事软件开发多年,累计开发或辅导多名同学, 有丰富的项目开发和文档编写经验、同学们有任何项目问题都可以联系我,Java领域优质创作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战。

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AIGC技术与进展

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AIGC(Artificial Intelligence Generated Content,人工智能生成内容)技术是近年来人工智能领域最具突破性和广泛应用前景的方向之一。它通过深度学习、大模型、多模态融合等核心技术,实现了文本、图像、音频、视频等内容的自动化、智能化生成,正在深刻重塑内容创作、生产方式和人机交互模式。 一、AIGC的发展历程 AIGC的发展大致可分为三个阶段: 1. 早期萌芽阶段(1950s–2010s初) * 主要依赖规则系统和模板方法,如自动摘要、模板新闻。 * 内容形式单一、缺乏灵活性,应用场景有限。 * 代表性事件:1957年首支计算机作曲《Illiac Suite》。 2. 沉淀积累阶段(2010–2020) * 深度学习兴起,GPU算力提升,互联网数据爆发。 * 关键技术突破: * 2014年:生成对抗网络(GAN)提出,推动图像生成质量飞跃。 * 2017年:Transformer架构诞生,奠定大语言模型基础。

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