create接口流程 需求:向购物车添加商品 流程:写shopping_cart路由--->写ShoppingCart视图函数--->使用Authuser校验用户是否登录--->首先写添加create--->使用异常的格式,逻辑代码写在try里,报错涉及到用户认证错误,课程不存在错误.价格策略不存在错误.还有正常错误1004--->1.获取用户id--->获取课程id.价格策略id--->3.1校验课程是否存在---->3.2校验课程价格策略是否合法----…

废话没有,看代码. 主要就是通过实现Icon接口在标签添加一个圆形图标,并在框架中显示. package com.sword.swing_test; import javax.swing.*; import java.awt.*; import java.awt.event.WindowAdapter; import java.awt.event.WindowEvent; public class DrawIcon implements Icon { //在Swing中通过Icon接口创建图标,…

51.购物车_Provide中添加商品 新加provide的cart.dart页面 引入三个文件.开始写provide类.provide需要用with 进行混入 从prefs里面获取到数据,判断有没有数据,如果有数据就返转正List<Map> 判断是否有重复的记录,如果有重复记录就数量+1,如果数据不存在就加入到tempList数组中,最后把tempList数据转成字符串,进行持久化 清空购物车的方法 清空的方法比较简单,注意这里是异步的 给两个方法最后都加上通知 provide的全局依赖 在…

<?php session_start();//启动session $goods_id = $_POST['goods_id'];//获取商品id $number = $_POST['num'];//获取商品数量 if(empty($_SESSION["gwc"])) { //1.购物车是空的,第一次点击添加购物车 $arr[$goods_id] =array( 'goods_id' => $goods_id, 'num' => $number ); $_SESSIO…

一:AI学习吧 项目描述 系统使用前后端分离的模式,前端使用vue框架,后端使用restframework实现. 项目需求 公司开发AI学习吧,由于公司需要一款线上学习平台,要开发具有线上视频学习.支付等功能的平台,并整合用户支付和微信消息的推送和提醒.使用Git进行协同开发. 项目结构 项目主要有三大模块: 项目三大模块: 1:导师后台是:基于Thanos组件,给导师"管理学员作业"."学习进度"."跟进记录"等. 2:管理后台:基于Thano…

一.程序需求 模拟实现一个ATM + 购物商城程序: 1.额度 15000或自定义 2.实现购物商城,买东西加入 购物车,调用信用卡接口结账 3.可以提现,手续费5% 4.每月22号出账单,每月10号为还款日,过期未还,按欠款总额 万分之5 每日计息(没写) 5.支持多账户登录 6.支持账户间转账 7.记录每月日常消费流水 8.提供还款接口 9.ATM记录操作日志 10.提供管理接口,包括添加账户.用户额度,冻结账户等... 11.用户认证用装饰器 脑图: 二.目录 ├── ATM #ATM主程…

1. 学习计划 1.Activemq整合spring的应用场景 2.添加商品同步索引库 3.商品详情页面动态展示 4.展示详情页面使用缓存 2. Activemq整合spring 2.1. 使用方法 第一步:引用相关的jar包. <dependency> <groupId>org.springframework</groupId> <artifactId>spring-jms</artifactId> </dependency> &l…

文章目录 1.同步索引库问题分析 2.ActiveM的介绍 2.1.什么是ActiveMQ 2.2.ActiveMQ的消息形式 3.ActiveMQ的安装 3.1.安装环境 3.2.安装步骤 4.ActiveMQ的使用方法 4.1.Queue(队列) 4.2.Topic(话题) 5.ActiveMQ整合spring 5.1.使用方法 5.2.代码测试(Queue方式) 6.ActiveMQ整合到项目中 6.1.Producer 6.2.Consumer 课程计划 1.同步索引库问题分析 2.什么…

一.进行误差分析 很多时候我们发现训练出来的模型有误差后,就会一股脑的想着法子去减少误差.想法固然好,但是有点headlong~ 这节视频中吴大大介绍了一个比较科学的方法,具体的看下面的例子 还是以猫分类器为例,假设我们的模型表现的还不错,但是依旧存在误差,预测后错误标记的数据中有一部分狗图片被错误的标记成了猫.这个时候按照一般的思路可能是想通过训练出狗分类器模型来提高猫分类器,或者其他的办法,反正就是要让分类器更好地区分狗和猫. 但是现在的问题是,假如错误分类的100个样本中,只有5个狗样本被…

[导读] 本文由知名开源平台,AI技术平台以及领域专家:Datawhale,ApacheCN,AI有道和黄海广博士联合整理贡献,内容涵盖AI入门基础知识.数据分析挖掘.机器学习.深度学习.强化学习.前沿Paper和五大AI理论应用领域:自然语言处理,计算机视觉,推荐系统,风控模型和知识图谱.是你学习AI从入门到专家必备的学习路线和优质学习资源. 基础知识 1.数学 数学是学不完的,也没有几个人能像博士一样扎实地学好数学基础,入门人工智能领域,其实只需要掌握必要的基础知识就好.AI的数学基础最主要…