大泉州汽车网整站程序PHP生成HTML开源版 V1.1.3下载

PIPI_333 2018-08-18 01:10:59
大泉州汽车网整站程序PHP生成HTML开源版 V1.1.3

V1.1.3 更新日志 (2018年8月18日)
1.增加:车行店铺增加可以按条件搜索车辆,如根据价格、车型等条件搜索本车铺的车辆。
2.修正总站读取分站的二手车信息和排列顺序。
3.修正车辆详细页大图不能显示。
4.简化会员登录样式和会员注册。
5.修正车辆评估的品牌读取错误问题。
6.优化询问价格和预约看车AJAX弹窗。
7.根据频道,增加SEO优化关键词。
8.增加进入后台的验证安全性,被人知道管理地址或者管理密码也没用。


V1.1.2 更新日志
1.增加手机版,可以绑定二级域名访问。如http://m.qzqcw.com 绑定到m目录即可, 手机版模版位置:templates/default/m/
2.修正车行商铺首页和车型图片路径不显示
3.修正车型中心图片路径不对。
4.修正用户注册CSS路径。
5.修正用户登录CSS路径。
6.修正百度地图,不需参数可以直接定位



搭建步骤:
1.导入MYSQL数据库: 根目录qzqcw.sql

2.设置数据库路径:根目录:config.php(记得修改这个文件后台地址qzqcw.php)
后台管理: qzqcw.php
用户名:admin
密码:qzqcw.com


修改教程:
模版位置:templates/default/default/

对应模版:
首页:index.html
选车:carlist.html
新车:xc.html
二手车:2s.html
评估:assess.html
车行:dealer.html
车商:带shop_



官方:
大泉州汽车网:http://www.qzqcw.com/
南安汽车网:http://www.naqcw.com/
下载:http://www.nawzjs.com/qzqcw.rar

演示图:
http://www.nawzjs.com/dqzqcw_1.jpg
http://www.nawzjs.com/dqzqcw_2.jpg
http://www.nawzjs.com/dqzqcw_3.jpg
http://www.nawzjs.com/dqzqcw_4.jpg
http://www.nawzjs.com/dqzqcw_wap_1.jpg
http://www.nawzjs.com/dqzqcw_wap_2.jpg
http://www.nawzjs.com/dqzqcw_wap_3.jpg
http://www.nawzjs.com/dqzqcw_wap_4.jpg


升级直接覆盖文件:不影响任何页面
升级:http://www.nawzjs.com/qzqcw_upgrade.rar
相关下载链接://download.csdn.net/download/qq_42140648/10612050?utm_source=bbsseo
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含训练好的YOLO权重与PyQt可视化检测界面,开箱即用,毕业设计/课程设计可直接上手。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[冲浪者(surfer)] · 训练集:438 张 · 验证集:125 张 · 测试集:63 张 · 总计:626 张 该数据集针对海滩冲浪场景进行精心构建,全面覆盖冲浪者在不同海浪条件下的动态表现,为海洋运动安全监测与行为分析提供了高价值数据资源,显著提升了相关领域的研究与应用水平。 该数据集训练集438张、验证集125张、测试集63张,分布科学合理,训练集规模充足以支持模型充分学习,验证集与测试集比例恰当,有效保障模型评估的准确性和可靠性。 该数据集标注质量卓越,所有冲浪者目标均被精确标注,边界框紧密贴合目标轮... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 91 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.8359** mAP50-95 | 0.4031 Precision | 0.8209 Recall | 0.7764 train/box_loss | 1.7868 train/cls_loss | 0.8077 val/box_loss | 1.7200 val/cls_loss | 0.7941 【训练过程分析】 91 轮训练后 mAP50 为 0.8359,模型基本收敛但还有提升余地。Loss 曲线下降正常,后期趋于平缓。mAP50-95 为 0.4031,和 mAP50 差距 0.43,定位精度是主要短板。 【模型性能评估】 Precision 0.8209、Recall 0.7764,精度高于...

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