# performing calculations with Numpy

**Repository Path**: oocc-o/performing-calculations-with-numpy

## Basic Information

- **Project Name**: performing calculations with Numpy
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2024-06-24
- **Last Updated**: 2024-06-24

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# performing calculations with Numpy


## 项目描述

Numpy计算项目是一个使用Python编程语言中的NumPy库来执行数值计算和数学运算的应用程序。NumPy是一个强大的科学计算库，提供了多维数组对象、派生对象（如掩码数组和矩阵）以及用于快速操作数组的各种例程，包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/O、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。

## 项目运行效果截图


## 功能


代码编辑和执行: 用户可以在编辑器中编写或修改NumPy代码，并执行以查看结果。
结果展示: 应用程序能够展示代码执行的结果，可以是数值输出或图形化图表。
错误处理: 当代码存在错误时，应用程序能够提供错误信息，帮助用户调试。
文档和教程: 提供NumPy库的使用文档和教程，方便用户学习和参考。
交互式环境: 支持交互式编程，允许用户逐步测试和修改代码。


## 依赖
- Django
- Tensorflow
- Faiss
- glob
- numpy
- psutil

## 使用
1. 克隆本项目到您的本地环境
2. 安装依赖库
3. `static`目录下的data文件夹现在是zip文档，clone项目后先解压该文档，确保解压后路径为:`static/data/data`和`static/data/test`
4. 完成`utils.py`, `train.py`和`views.py`中的`#TODO`代码
5. 运行`train.py`生成`faiss索引文件`faiss_index_database`并把其拷贝到`static/model`文件夹下
6. 通过运行 `python manage.py runserver` 启动Django项目
7. 在浏览器中访问 `http://localhost:8000` 查看网页应用

## 注意
- `static`目录下的data文件夹现在是zip文档，clone项目后先解压该文档，确保解压后路径为:`static/data/data`和`static/data/test`
- 确保项目是基于Python的脚本文件
- 提前准备好图像数据集，并使用预训练的VGG16模型进行特征提取
- 使用Faiss库创建索引以加速相似图像查询过程
- 在使用Django框架时，遵从其目录结构和规范

## 个人信息
- 学号: 202152320235
- 年级: 2021
- 专业: 智能科学与技术
- 班级: 2班