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图书管理系统 使用说明 功能演示： 下载整个程序包，确保系统有python3环境，打开cmd，输入命令（替换成本机的工程目录地址）： python F:ook_management_sysook_management_sys.py runserver 浏览器输入 http://127.0.0.1:5000/ 进入系统 系统分两类用户：普通读者用户，管理员用户。 普通读者用户可以查看图书信息和查看借阅记录，在登录页顶端导航栏切换功能，不用输入用户名、密码。 管理员用户可使用一切功能，账号、密码登陆后，进行日常业务操作。 测试数据： 图书信息书名可填写“学习”“机器”，类别可填写“计算机”等；学生借阅卡可填写：16000001,16000002,16000003（该卡无借阅记录）；

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Python版本的学生管理系统 管理端账号：000密码：000学生端账号：该生学号密码：1111111、密码均为初始密码，可以随后在系统中自行修改。2、所有操作完成之后必须点退出系统，否则无法保存文件。3、未分配学号的学生无法登陆系统，需先由管理端分配学号之后再登陆系统

OpenPyXL支持使用工作表单元格中的数据创建条形图，折线图，散点图和饼图。要制作图表，您需要执行以下操作：1. Reference从矩形选择的单元格创建对象。2. Series通过传入对象来创建Reference对象。3. 创建一个Chart对象。4. 将Series对象附加到Chart对象。5. 将Chart对象添加到Worksheet对象，可选择指定图表左上角应定位的单元格。

《TensorFlow实战(黄文坚)》目录： 1 TensorFlow基础 11.1 TensorFlow概要 11.2 TensorFlow编程模型简介 42 TensorFlow和其他深度学习框架的对比 182.1 主流深度学习框架对比 182.2 各深度学习框架简介 203 TensorFlow第一步 393.1 TensorFlow的编译及安装 393.2 TensorFlow实现SoftmaxRegression识别手写数字 464 TensorFlow实现自编码器及多层感知机 554.1 自编码器简介 554.2 TensorFlow实现自编码器 594.3 多层感知机简介 664.4 TensorFlow实现多层感知机 705 TensorFlow实现卷积神经网络 745.1 卷积神经网络简介 745.2 TensorFlow实现简单的卷积网络 805.3 TensorFlow实现进阶的卷积网络 836 TensorFlow实现经典卷积神经网络 956.1 TensorFlow实现AlexNet 976.2 TensorFlow实现VGGNet 1086.3 TensorFlow实现GoogleInceptionNet 1196.4 TensorFlow实现ResNet 1436.5 卷积神经网络发展趋势 1567 TensorFlow实现循环神经网络及Word2Vec 1597.1 TensorFlow实现Word2Vec 1597.2 TensorFlow实现基于LSTM的语言模型 1737.3 TensorFlow实现BidirectionalLSTMClassifier 1888 TensorFlow实现深度强化学习 1958.1 深度强化学习简介 1958.2 TensorFlow实现策略网络 2018.3 TensorFlow实现估值网络 2139 TensorBoard、多GPU并行及分布式并行 2339.1 TensorBoard 2339.2 多GPU并行 2439.3 分布式并行 24910 TF.Learn从入门到精通 25910.1 分布式Estimator 25910.2 深度学习Estimator 26710.3 机器学习Estimator 27210.4 DataFrame 27810.5 监督器Monitors 27911 TF.Contrib的其他组件 28311.1 统计分布 28311.2 Layer模块 28511.3 性能分析器tfprof 293参考文献 297

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