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food-menu.zip

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简介:
【食品菜单小程序开发详解】本“food-menu.zip”项目,采用uni-app框架构建,旨在实现在线购买事务的功能,特别适用于餐厅及外卖等餐饮行业的应用场景。uni-app是一个基于Vue.js的开发框架,它具备跨平台运行的能力,能够快速构建包括微信小程序、H5网页以及App在内的多种应用形式。该小程序可作为毕业设计项目进行实践,同时仍存在进一步提升的空间。 1. **uni-app框架的阐述** - uni-app由Echarts团队精心开发,它提供了一套高度封装的前端解决方案,使得开发者能够仅需一套代码就完成多端应用的开发,从而显著提高了开发效率。 - 依托于Vue.js的强大功能,uni-app支持Vue模板语法、组件化开发模式以及数据绑定和响应式机制的使用,极大地降低了学习门槛。 - uni-app还提供了全面的API接口,用于处理不同平台(如微信小程序、H5网页和App)之间的差异性特点,从而简化了跨平台开发的复杂性。 2. **小程序的基本结构** - 微信小程序的结构主要由四个核心部分组成:页面(Page)、组件(Component)、样式(Style)以及逻辑脚本(Script)。在“food-menu”项目中,这四个部分将被分别存储在相应的文件夹中,例如pages、components、static和util目录。 - 页面是构成小程序的最小单元,每个页面都包含.wxml(结构定义文件)、.wxss(样式定义文件)、.js(逻辑处理文件)以及.json(配置文件)。 - 组件则代表可重复使用的用户界面模块,这些组件可以在多个页面中灵活地调用和应用。 3. **uni-app与微信小程序的交互方式** - uni-app提供了便捷的桥接机制,使得在uni-app环境中调用微信小程序的API变得非常简单直观,例如获取用户信息或执行支付操作等关键功能。 - 在“food-menu”项目中,“uni.request()”方法很可能被用于执行网络请求任务,从而获取菜品列表信息以及购物车中的数据等重要信息。 4. **后端接口与服务器部署情况** - 项目文档表明后端接口已经成功部署到服务器上运行之中,这表明开发者需要具备一定的后端技术能力和服务器管理经验。 - 后端接口通常遵循RESTful架构设计原则来提供服务;通过HTTP/HTTPS协议进行数据交互;GET方法用于查询数据获取, POST方法则用于创建或更新数据记录。 - 服务器可能托管在云服务商处,例如阿里云或腾讯云等, 开发者需要熟悉如何配置服务器环境、部署应用程序及数据库系统以保证服务的稳定运行。 5. **潜在的优化策略** – 为了提升用户体验,可以考虑添加加载动画效果, 并优化页面切换的速度, 以确保流畅的用户操作感受;同时可以完善功能模块, 例如增加用户评论和评分功能或者引入智能推荐系统以提升用户粘性;此外, 需要重视数据安全问题, 确保敏感信息如用户账号密码采用加密传输方式进行存储并遵守相关的法律法规如GDPR等数据保护规范;最后, 通过合理利用缓存机制、减少不必要的网络请求以及优化数据库查询性能来提升整体系统的性能表现。 6. **学习资源与实践建议** – 对于uni-app和微信小程序的学习过程, 可以查阅官方文档、观看教程视频以及参与社区论坛讨论 (例如和掘金等),以获取丰富的学习资料;在开发过程中遇到任何问题时, 可以利用开发者工具进行详细调试分析, 查看日志信息并找出问题的根源;此外, 积极参与开源项目 (如GitHub上的uni-app相关项目) 将有助于积累实战经验并提升技能水平。 总而言之,“food-menu.zip”项目是一个全面且具有挑战性的小程序开发实践案例,它涵盖了前端框架uni-app的使用技巧、微信小程序的开发规范要求、后端接口交互方式以及服务器部署流程等多个重要的知识点领域, 对于全面提升全栈开发能力具有显著的促进作用 。

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客服
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  • Amazon-Fine-Food-Reviews: Python中对Amazon Fine Food评论数据进行情绪分析
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    本项目利用Python对Amazon Fine Foods评论数据开展情绪分析,旨在通过自然语言处理技术识别和分类消费者的情绪反馈,为产品优化提供依据。 亚马逊美食评论数据集包含截至2012年10月的568,454条食品评价。此分析的目标是建立一个预测模型,用于判断推荐意见的情感倾向是积极还是消极。在该分析中不考虑评分分数,仅关注建议的情绪色彩。 该项目涉及使用nltk库中的PorterStemmer和word_tokenize函数将非结构化文本数据转换为结构化的文本形式,并利用sklearn库的countvectorizer(可将文本段落档集合转化为令牌计数矩阵)以及TfidfTransformer(用于缩小在给定语料库中频繁出现的词汇的影响,因为这些词汇通常包含较少的信息量),从而从训练语料库提取特征。 此外还将使用朴素贝叶斯分类器中的多项式模型和伯努利模型,并应用逻辑回归方法。通过ROC曲线以及confusion矩阵来评估预测效果。
  • Calorie-Estimation-from-Food-Images-Using-Image-Processing
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    本研究利用图像处理技术从食物图片中估算卡路里含量,旨在为健康管理提供便捷的方法。 问题可以简单地陈述为:给定一组带有食物名称的校准对象拇指的食物图像以及来自同一组食物的一组未标记的食物图像,识别食物并估计其重量及卡路里摄入量。 目标是使用卷积神经网络(CNN)检测食物类型,并据此估算出该类食品的大致分量及其热量值。 在该项目中,我采用了两个数据集进行实验和模型训练。其中特别提到了ECUST食品数据集(ECUSTFD),在这个项目中涉及了七种不同种类的食物:苹果、香蕉、胡萝卜、黄瓜(Cucumber)、洋葱、橙子以及番茄。每一种食物的详细信息如下: - 苹果,属于水果类,密度为0.609,卡路里含量52; - 香蕉同样归于水果类别,其密度是0.94,含有89卡路里的热量; - 胡萝卜作为蔬菜的一员,它的密度值为0.641,并且每单位重量拥有41千卡的热量; - 黄瓜(Cucumber),也是一类蔬菜,具有与胡萝卜相同的密度值即0.641,但其能量含量较低仅为16千卡/单位; - 洋葱,属于蔬菜种类之一,它的密度是0.513,并且每单位重量含有大约40千卡的能量; - 橙子同样为水果类成员,拥有更低的密度值即0.482,但能量含量达到47千卡/单位; - 番茄作为最后一项被纳入研究的食物种类之一,在其类别中占据了重要位置。它的密度与橙子相近(约为0.481),然而每单位重量的能量却仅有可怜的18千卡。 每个食物样本在数据集中都有相应的图像用于识别和分析,这些图像是该项目成功的关键部分。
  • Food-CNN:餐盘图片分类器
    优质
    Food-CNN是一款专为餐盘图片设计的高效图像分类器。运用深度学习技术,精准识别各类美食,助力用户快速获取食物信息与营养建议。 食品神经网络概述:餐盘图像分类器的数据集由文件名定义,并用于模型的训练与超参数调整。此外,还包括对数据进行预处理以优化模型性能及展示最终训练结果。
  • 微信小程序模仿今日美食Food
    优质
    这是一款模仿今日美食Food应用功能的微信小程序,为用户提供便捷的餐饮选择与预订服务。用户可以轻松探索并享用周边餐厅的特色美食。 微信小程序仿今日美食food项目旨在提供一个便捷的餐饮服务体验。该项目模仿了今日美食的应用界面和功能,并结合微信生态的特点进行了优化与创新。通过这个小程序,用户可以轻松找到周边餐厅、查看菜单以及进行在线点餐等操作。同时,开发者也致力于不断完善用户体验,使这款应用更加贴近用户的实际需求。
  • diabetes-food-database: 糖尿病人饮食信息数据库
    优质
    糖尿病食品数据库是一款专为糖尿病患者设计的信息平台,提供丰富的食物营养数据和血糖指数,帮助用户做出健康的饮食选择。 糖尿病食物数据库包含有关适合糖尿病患者的食物的信息。您可以通过访问网站并搜索食品来查看这些信息。虽然该应用程序的基础结构已经存在,但数据库本身却非常缺乏资料。欢迎通过拉请求贡献更多内容!请参考修改src/database.json 文件。 在添加新食物时,请确保包括以下属性: - 名称:食物的名称,用于搜索功能;必须唯一、单数形式且全部小写。 - displayName:食品的美化显示名(例如,“糖”可能以“Sugar”的大写形式展示)。 - AlternativeNames:人们可能会使用的其他名称数组,也应为单数和全小写格式。 - 级别:1到5之间的数字。级别定义如下: - 1 = 避免 —— 对糖尿病患者不利的食物; - 2 = 注意 —— 可适量或在某些条件下食用; - 3 = 好的 —— 中立,没有明显的正面或负面健康影响; - 4 = 较好 —— 对糖尿病人有益的食物; - 5 = 很好 —— 极具营养价值。
  • 基于Fabric的高端食品安全系统案例:Fabric-Food
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    Fabric-Food是一款采用Hyperledger Fabric技术构建的高端食品安全解决方案。该系统通过区块链技术提供食品供应链透明度和安全性,确保从农场到餐桌全程可追溯。 织物食品基于Fabric的高端食品安全系统案例文件目录如下: - chaincode 文件夹:项目链码。 - app 文件夹:包含与 Fabric 相关的 SDK 代码,使用 Node.js 编写。 版本信息: - Fabric 版本为 v1.4.1 - Node.js 版本为 8.9.4 快速使用说明: 将食品文件夹副本复制到 fabric-samples 文件夹中。在fabric-samples/chaincode文件夹下新建一个名为food的文件夹,然后把 chaincode 中的链码移动至 food 文件夹内。 根据 memo.md 配置 Fabric 区块链网络后,在 app 文件夹执行以下命令: ``` npm install node app.js ``` 这样就可以使用 SDK 与区块链进行交互了。
  • 亚马逊食品评论50万数据集(Amazon Fine Food Reviews)
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    亚马逊食品评论50万数据集包含超过50万条关于食品的用户评价,涵盖了丰富的情感色彩和产品反馈,是进行自然语言处理与情感分析研究的理想资源。 亚马逊美食评论50万数据集(Amazon Fine Food Reviews)之前用于进行评论分类工作。这是一个难得找到的数据集,现在分享给大家。如有更多资源需求,请关注我的GitHub:https://github.com/huangyueranbbc。 去掉联系信息和网址后: 亚马逊美食评论50万数据集(Amazon Fine Food Reviews)之前用于进行评论分类工作。这是一个难得找到的数据集,现在分享给大家。
  • Food Recipes: 使用Jetpack Compose和MVVM构建的美食食谱应用
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    Food Recipes是一款采用Jetpack Compose与MVVM架构开发的精美美食食谱应用程序,旨在为用户提供简洁高效、视觉愉悦的烹饪体验。 Food-Recipes:一个使用Jetpack Compose和MVVM架构构建的食品食谱应用程序。
  • Bootstrap 5 创建的通用果蔬销售网站模板 Netta Food(含源码)
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    Netta Food是一款基于Bootstrap 5框架开发的高效、美观的果蔬销售网站模板。该设计简洁实用,包含完整的前端页面和源代码,适合快速搭建专业的果蔬在线商店平台。 通用果蔬商城网页是一种专门为销售各类果蔬产品而设计的在线平台。它为用户提供了一个便捷的方式浏览、选择并购买各种新鲜水果和蔬菜。 这种类型的网页通常具备以下功能: 商品展示:页面上会详细列出不同种类的果蔬,包括它们的照片、价格、产地以及详细的描述信息等。 分类与搜索:为了方便用户查找所需的商品,该网站会对所有果蔬产品进行细致的分类管理,如将水果和蔬菜分开,并进一步细分时令水果等类别。 购物车及结算流程:允许顾客轻松地把心仪的产品加入到虚拟购物车内,并随时查看自己选购的内容以便做出调整或确认支付操作前再次核对信息无误。 促销与优惠活动:网站还会公布当前正在进行的各种打折、买赠等活动,以吸引更多的消费者购买自家的商品。 安全的在线交易方式:为了保护客户的财产安全,在线商城通常支持多种主流的安全付款渠道,比如信用卡、借记卡以及第三方支付服务等选项供选择使用。 订单追踪功能:当顾客完成一笔线上交易后,他们可以通过该平台实时监控自己所下订单的状态和预计送达时间等情况。 用户评价与反馈机制:最后但同样重要的是,购买过商品的消费者能够通过评论区分享自己的购物体验,并对产品质量和服务水平给出相应的评分或建议。