1、商场女装130平方装修

130 平方米女装店装修方案

布局：

采用开阔通透的布局，营造宽敞明亮的购物环境。

根据不同品类设置明确的分区，便于顾客快速找到所需商品。

利用橱窗、货架和其他陈列元素创造视觉吸引力，引导顾客流向。

陈列：

采用悬挂式、堆叠式和展示柜等多种陈列方式，丰富视觉效果。

根据不同商品的特性和季节流行趋势，合理安排陈列，吸引顾客注意。

善用灯光和色彩搭配，营造舒适温馨的购物氛围。

装修风格：

现代简约风：以简洁的线条、素雅的色调为主，营造时尚大方的购物环境。

轻奢风：采用高级材质和精致工艺，营造奢华典雅的氛围，提升商品档次。

甜美少女风：以浅色系和花卉元素为主，营造甜美活泼的购物氛围，吸引年轻顾客。

色调：

主色调选择浅色系，如白色、米色或浅灰色，营造明亮通透的感觉。

辅色调可根据商品风格和季节选择，如粉色、绿色或蓝色，增添活力和时尚感。

灯光：

采用组合照明方式，包括主照明、重点照明和氛围照明。

主照明提供整体照明，重点照明突出重点商品，氛围照明营造舒适购物体验。

材料：

地面：采用木地板或地毯，营造温馨舒适的氛围。

墙面：采用白墙或浅色壁纸，营造简洁大方的背景。

天花板：采用石膏板吊顶或悬浮吊顶，营造现代感。

其他元素：

镜子：放置战略性位置的镜子，扩大空间感并方便顾客试衣。

试衣间：设置多个独立的试衣间，提供舒适的试衣环境。

收银台：采用设计感十足的收银台，提升整体店铺档次。

2、商场女装130平方装修要多少钱

商场女装130平方装修费用取决于多种因素，包括具体选材、施工工艺、设计复杂度和当地人工成本。以下是一些一般估计：

简装（基本装修）：

材料费：10万15万元人民币

施工费：3万5万元人民币

总计：13万20万元人民币

中档装修：

材料费：15万20万元人民币

施工费：5万8万元人民币

总计：20万28万元人民币

高档装修：

材料费：20万30万元人民币

施工费：8万12万元人民币

总计：28万42万元人民币

以上费用不包括设计费、税费和特殊要求的附加费用。具体费用应咨询当地的装修公司或设计师，并根据实际情况进行调整。

影响装修费用的因素：

选材：瓷砖、大理石、壁纸等材料的质量和品牌会影响费用。

工艺：吊顶、木作等工艺的复杂程度会增加费用。

设计：个性化或复杂的定制设计会提高成本。

人工成本：不同地区的劳动力成本存在差异。

其他费用：照明、水电、空调等配套设施的费用也应考虑在内。

3、商场女装130平方装修多少钱

装修成本取决于多种因素，例如：

材料：

天花板：石膏板、矿棉板、木纹板

墙面：乳胶漆、壁纸、墙布

地面：瓷砖、木地板、地毯

陈列柜：木质、金属、玻璃

人工：

电工、水工、木工、油漆工的工时费

其他费用：

灯具、空调、通风系统

防盗系统、监控系统

家具和装饰

设计费

面积：

130 平方米的面积

预计成本：

根据不同材料和设计方案，预计成本范围为：

经济型：2030 万元

中等档次：3050 万元

高档型：50 万元以上

注意：

以上成本仅为估计值，实际成本可能因具体情况而异。

建议在装修前获得详细的报价，以了解准确的成本。

考虑聘请专业设计师来优化空间利用和美学效果。

提前规划并设定预算，以避免超支。

4、商场女装130平方装修图片

from google.colab import files

import os

import tarfile

import tensorflow as tf

from PIL import Image

import numpy as np

from tensorflow.keras.applications.inception_v3 import InceptionV3, preprocess_input

from typing import List

from keras.models import Model

print(tf.__version__)

uploaded = files.upload()

fname = list(uploaded.keys())[0]

extract_path = os.path.join("/",fname[:7])

tar = tarfile.open(fname)

tar.extractall(extract_path)

tar.close()

assert os.path.exists('//data/jpg')

os.chdir('//data/jpg')

!ls

img_paths = list(os.listdir('//data/jpg'))[:10]

Preprocessing function

def process_image(image_path):

img = Image.open(image_path)

img = img.resize((299, 299))

x = preprocess_input(np.expand_dims(np.array(img), axis=0))

return x

Sample preprocessing

processed_image = process_image(img_paths[0])

Create the InceptionV3 model

inception_model = InceptionV3(include_top=True, weights='imagenet')

Remove unnecessary layers to get lower level features

output = inception_model.layers[2].output

features_model = Model(inputs=inception_model.input, outputs=output)

processed_features = features_model.predict(processed_image)

print(processed_features.shape)

Create sample feature vectors

features = []

for img_path in img_paths:

processed_image = process_image(img_path)

features.append(features_model.predict(processed_image).squeeze())

Perform clustering on the feature vectors

from sklearn.cluster import KMeans

n_clusters=10

kmeans_model = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0).fit(features)