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torch.whl、torchvision.whl、dlib.whl、scikit-surprise-1.04.tat.3Z、mysglclient.whl、opencv.whl、foprophet.whl........包含50多个包 PyQt5-5.15.9-cp37-abi3-win_amd64.whl pystruct-0.3.2-cp37-cp37m-winLamd64.whl pytz-2021.3-py2.py3-none-anywhl Tequests-2.27.1-py2.py3-none-any.whl scikit learn-1.0.2-cp38-cp38-win amd64.wh[ scipy-1.8.0-cp38-cp38-win_amd64.whl shape_predictor_68_face_landmarks.dat six-1.16.0-py2.py3-none-any.Whl SQLAlchemy-1.4.31-cp38-cp38-win amd64.whl threadpoolctl-3.1.0-py3-none-any.whl

2023-12-03

基于Java新闻推荐系统推荐算法（项目源码）基于内容推荐算法： TF-IDF

基于内容的新闻推荐系统实现功能（1）前台功能模块前台用户可以进行分类查看各模块下的新闻概要列表并显示基于新闻评论量推荐的新闻列表，点击新闻封面、标题等可直接进入新闻详情页进行阅读、评论，显示基于词语的新闻推荐列表，搜索框输入来搜索感兴趣的新闻。（2）后台功能模块后台管理主要包括系统设置、用户列表管理、系统日志以及新闻管理四个模块。系统设置里面包括进行菜单按钮增删改查的菜单管理、增删改角色信息的角色管理和修改密码；用户信息管理里面包含了一个详细的用户信息可以对每个人的详细资料进行了增删或者修改操作；系统日志里面包含了一个日志清单，可以对日志进行增删操作；新闻管理模块里包括进行增删改查分类信息的分类管理、增删改查新闻的标题、封面等信息的新闻管理以及增删改新闻的任意一条评论的评论管理。 1、技术栈 Java EE 、Mysql8.0 、 Spring SpringMVC Mybatis JavaScript、 EasyUI、 TF-IDF算法 2、推荐算法基于内容推荐算法： TF-IDF 基本原理：根据用户的浏览行为，获得用户的兴趣偏好度，为用户推荐跟他

2023-10-21

python在线考试管理可视化系统 Django框架项目源码

Django在线考试管理可视化系统 python 在线考试系统前后端分离项目 django mysql vue 后端：Python django mysql 前端：vue2 element-ui 1、后端启动： Terminal终端窗口，输入启动命令：python manage.py runserver 127.0.0.1:8081 2、前端启动： npm run serve 前台界面：http://localhost:8080/exam 后台界面：http://127.0.0.1:8081/xadmin/ 后台管理账号admins 密码 admins 测试学生：账号: B20150302231 密码: adminsadmins 测试教师：账号：teacher1 密码：root123456 登录网站为： http://127.0.0.1:8081/xadmin/ 所有账号的密码都是 adminsadmins

2023-10-21

python学生成绩管理系统 Flask框架管理系统（源码）

学生成绩管理系统 python flask学生成绩管理系统。功能如下： ● 系统交互 ○ 登录 ■ 无需注册功能 ■ 管理员以admin作为用户名 ■ 教师以教师编号为用户名 ■ 学生以学生编号为用户名 ○ 修改密码 ● 学生 ○ 查询 ■ 学生基本信息 ■ 该学生所选的各门课的成绩 ● 教师 ○ 查询 ■ 教师基本信息 ■ 所授课程基本信息 ■ 学生选课信息 ■ 所授课程所有学生的成绩 ■ 所授课程所有学生的成绩的统计结果 ■ 统计各分数段学生的成绩分布，画出直方图和饼图。 ○ 录入 ■ 学生所选课程成绩 ○ 修改 ■ 学生所选课程成绩 ○ 删除 ■ 学生所选课程成绩 ● 管理员 ○ 查询 ■ 学生基本信息 ■ 教师基本信息 ■ 课程基本信息 ○ 录入 ■ 学生基本信息 ■ 教师基本信息 ■ 课程基本信息 ■ 专业选课信息 ○ 修改 ■ 学生基本信息

2023-10-21

基于Hadoop+Spark招聘推荐可视化系统大数据项目毕业设计（源码下载）

基于Hadoop+Spark招聘推荐可视化系统大数据项目毕业设计（源码下载）基于Hadoop+Spark的招聘推荐可视化系统是一种利用Hadoop和Spark等大数据处理技术，实现招聘推荐和可视化展示的应用系统。以下是该系统的主要介绍：数据采集：系统通过各种渠道（如招聘网站、社交媒体等）获取大量的招聘相关数据，包括职位信息、公司信息、求职者信息等。这些数据以结构化或半结构化形式存在。数据存储与处理：系统利用Hadoop分布式文件系统（HDFS）存储采集到的招聘数据，并使用Hadoop生态圈中的工具（如Hive、HBase等）进行数据处理和管理。Spark作为数据处理引擎，提供高性能的批处理和实时计算能力，对招聘数据进行清洗、转换和特征提取等操作。招聘推荐：系统利用Spark的机器学习库（如MLlib）构建候选模型，通过对求职者的个人资料、工作经历、技能等特征进行分析，匹配合适的职位和公司。系统可以根据用户的偏好和需求，向其推荐最相关的招聘信息。可视化展示：系统利用可视化工具（如matplotlib、Plotly等）将招聘数据以各种图表、图形等形式可视化展示。例如，

2023-10-21

股票交易数据管理可视化系统 Python语言 MySQL数据库毕业设计（源码下载）

股票交易数据管理可视化系统 Python语言 MySQL数据库毕业设计（源码下载）基于Python数据分析库和Web框架(Flask)的股票交易数据管理可视化系统，是一种利用Python语言进行股票交易数据处理和可视化展示的应用工具。以下是该系统的主要介绍：数据采集：系统通过网络爬虫技术或者API接口，从各种数据源中获取股票市场相关的数据。这些数据包括股票价格、交易量、涨跌幅、成交额等。用户可以选择不同的数据源和时间范围进行数据采集。数据处理和存储：系统对采集到的股票交易数据进行数据清洗、数据加工和数据存储。例如，对重复数据进行去重、对缺失值进行填充和处理等。之后，系统将处理后的数据存储到数据库中，以便后续的查询和可视化展示。数据分析：系统利用Python中的数据分析库（如Pandas、NumPy、Scikit-learn等），对股票市场数据进行统计和分析，例如：分析交易总额、交易数量、成交量等。同时，系统也支持多维度的数据交叉分析，例如：根据时间、公司、行业等多个维度分析股市数据。可视化展示：系统利用Flask web框架、Matplotlib、Plotly等可视

2023-10-21

Flask股票数据采集分析可视化系统 python+爬虫+金融数据+毕业设计（附源码）

Flask股票数据采集分析可视化系统 python+爬虫+金融数据+毕业设计（附源码） 1、安装依赖 2、运行vivew.py文件 3、浏览器打开网页： http://127.0.0.1:5000/index 4、账号admins 密码admins 5、采集网站：雪球网基于Flask的股票数据采集分析可视化系统是一款利用Python的Flask框架，对股票市场数据进行采集、分析和可视化展示的应用系统。以下是该系统的主要介绍：数据采集：系统通过网络爬虫技术或者API接口，从各种数据源中获取股票市场相关的数据。这些数据包括股票价格、成交量、涨跌幅、市盈率等。用户可以选择不同的数据源和时间范围进行数据采集。数据清洗与存储：系统对采集到的股票市场数据进行清洗和处理，确保数据的准确性和一致性。之后，系统将数据存储到数据库中，便于后续的查询和分析。数据分析：系统利用Python中的数据分析库（如Pandas、NumPy等），对股票市场数据进行统计和分析。例如，用户可以查看股票品种的涨跌情况、行业的市盈率分布等。可视化展示：系统使用Flask框架搭建前端网页

2023-10-21

计算机毕业设计：基于python美食推荐系统 +协同过滤推荐算法+django框架（包含文档+源码+部署教程）

计算机毕业设计：基于python美食推荐系统 +协同过滤推荐算法+django框架（包含文档+源码+部署教程） ## 1、项目介绍 Python语言、MySQL数据库、Django框架、双协同过滤推荐算法（基于用户、基于物品） ## 2、项目界面（1）两种推荐算法界面（5）热点推荐 ## 3、项目说明基于Django的协同过滤算法美食推荐系统是一款利用Python的Django框架和协同过滤算法，为用户提供个性化的美食推荐服务的应用系统。以下是该系统的主要介绍：用户数据采集：系统通过用户注册和登录等方式，收集用户的基本信息和行为数据。这些数据包括用户的年龄、性别、地区、餐厅偏好等。用户行为数据可以包括用户搜索、评价、收藏等行为。数据预处理：系统将收集到的用户数据进行预处理，包含数据清洗、特征提取等步骤，以便后续的模型训练和预测。协同过滤算法：系统使用协同过滤算法（CF算法）对用户的兴趣相似度进行计算，从而为用户推荐与其兴趣相似的美食。具体来说，系统可以使用基于用户的协同过滤算法或基于物品的协同过滤算法。系统推荐：系统根据用户的历史行为和兴趣相似度计

2023-10-21

人工智能项目：NLP情感分析项目 python网络热点监测与舆情分析系统（包含源码和文档）

技术框架 python语言 + flask 框架 + mysql数据库前端 html + css + jquery 来制作界面后端 flask框架 + python 语言+ mysql数据库 + SnowNLP(舆情分析框架) 使用开发工具PyCharm 登录账号admins 密码admins 模块分析可视化模块趋势模块（折线图）热搜模块（云词图）分析模块（1）情感分析模块（因为舆情分析包含了情感分析我们为了区分两者的区别在舆情模块中包含了中文分词jiba功能）（2）影响分析模块（影响分析我们根据数据库中的数据来分析，主要做两部获取数据库中最大的热度标题，jiba分词获取出现频率最大的热搜，和最小的热搜）（3）舆情分析模块（单独的使用snow模块就行，因为舆情分析包含了情感分析）（4）爬虫模块（页面上有一个爬虫按钮，当用户点击以后它爬出一次热搜的数据并添加到数据库中）四个个页面登录，首页，可视化，分析类首页页面（首页类似的导航页面，它有一个关键的按钮就是启动爬虫，爬取最新热搜）可视化

2023-10-20

深度学习 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪测速计算机视觉（含项目源码+文档+视频）

OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪车辆检测器这是一个交通监控系统的项目。使用OpenCV和YOLOv8实现如下功能，实时车辆检测、车辆跟踪、实时车速检测，以及检测车辆是否超速。跟踪代码如下，赋予每个目标唯一ID，避免重复计算。 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆

2023-10-20

python商品评论数据采集与分析可视化系统 Flask框架 requests爬虫 NLP情感分析毕业设计源码

python商品评论数据采集与分析可视化系统 Flask框架 requests爬虫 NLP情感分析毕业设计源码一、项目介绍 python商品评论数据采集与分析可视化系统 Flask框架、MySQL数据库、 requests爬虫、可抓取指定商品评论、Echarts可视化、评论多维度分析、NLP情感分析、LDA主题分析、Bayes评论分类 1、关于数据的说明：小米手机京东旗舰店，爬取的评论数据 2、贝叶斯分类算法：准确率=93.49% 三、补充说明一、nlp情感分析数值1表示正向评论，数值0表示负向评论二、情感分析对人们对产品、服务、组织、个人、问题、事件、话题及其属性的观点、情感、情绪、评价和态度的计算研究。文本情感分析（Sentiment Analysis）是自然语言处理（NLP）方法中常见的应用，也是一个有趣的基本任务，尤其是以提炼文本情绪内容为目的的分类。它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。本文将介绍情感分析中的情感极性（倾向）分析。所谓情感极性分析，指的是对文本进行褒义、贬义、中性的判断。

2023-10-20

基于python微博舆情分析可视化系统+爬虫+情感分析+Flask框架（包含文档+源码+部署教程）

基于python微博舆情分析可视化系统+爬虫+情感分析+Flask框架（包含文档+源码+部署教程）本次就是在微博方面，通过建立微博情感分析可视化系统，来让用户可以通过简单的微博信息、评价有计算机来自动进行情感的判断，从而为判断出用户对于微博的情感好坏，能够通过对评价的统计分析来实现情感分析、舆情分析的功能。本次的开发是利用了Python技术和Flask框架来搭建网站，采用MySQL数据库存储数据，通过网络爬虫技术采集数据，最终搭建网页的形式展现。项目截图 1、首页-----数据概况在这里插入图片描述 2、舆情分析在这里插入图片描述 3、中国地图----各省份IP分析在这里插入图片描述 4、文章分析页面在这里插入图片描述 5、评论分析页面在这里插入图片描述 6、数据管理页面在这里插入图片描述 7、微博舆情统计页面在这里插入图片描述 8、爬虫数据采集页面在这里插入图片描述 9、系统注册登录功能在这里插入图片描述

2023-10-20

python朴素贝叶斯垃圾邮件分类与检测系统+可视化毕业设计（包含文档+源码+部署教程）Django框架

python朴素贝叶斯垃圾邮件分类与检测系统+可视化毕业设计（包含文档+源码+部署教程）Django框架为了解决垃圾邮件导致邮件通信质量被污染、占用邮箱存储空间、伪装正常邮件进行钓鱼或诈骗以及邮件分类问题。应用Python、Sklearn、Echarts技术和Flask、Lay-UI框架，使用MySQL作为系统数据库，设计并实现了基于朴素贝叶斯算法的邮件分类系统，并以Web形式部署在本地计算机。运用Sklearn库对KNN算法、SVM算法和朴素贝叶斯算法进行建模和训练，将训练结果进行分析和对比得出朴素贝叶斯算法在准确率、召回率和精确率三个指标下比其他分类算法更适合邮件分类，因此选择朴素贝叶斯算法作为系统核心算法。系统功能包括邮件检测与数据管理两大核心模块，邮件检测模块，采用基于朴素贝叶斯算法，使用TF-IDF算法对邮件进行特征提取并将邮件内容以及检测结果存储于MySQL数据库，存储到MySQL中的数据将用于数据管理模块；数据管理模块包括数据存储、数据分析、数据可视化。系统采用黑盒测试方法对两个模块进行功能性测试，测试结果符合预期。系统满足设计基本需求，能安全、稳定和可靠地运行。

2023-10-20

基于python机器学习的全国气象数据采集预测可视化系统毕业设计预测模型+爬虫（包含文档+源码+部署教程）

基于python机器学习的全国气象数据采集预测可视化系统毕业设计预测模型+爬虫（包含文档+源码+部署教程）系统功能主要包括数据采集功能、数据可视化功能、数据预测功能、用户登录与注册功能、数据管理功能。其中数据采集功能包含全国实时天气数据采集和上海历史天气数据采集。数据可视化功能包含全国综合天气数据可视化、全国各城市天气数据可视化以及上海历史天气数据可视化。数据预测功能指的是气象分析预测；数据管理指的是多维度的数据管理，包含用户数据、公告数据、全国气象数据管理等。该系统可以自动地从中国天气网获取实时天气数据，并将数据清洗、存储在MYSQL数据库中。同时，通过ECharts技术实现数据可视化，在大屏幕上实现了全国综合天气数据可视化，以及全国各城市和上海历史天气数据的可视化。其次，系统还实现了机器学习预测天气模型构建与训练，使用scikit-learn、pandas、numpy等工具实现多元线性回归模型。预测模型可以对天气趋势进行分析，提供预测结果。此外，该系统还实现了用户登录和注册功能，以及数据管理模块，用于管理用户数据、公告数据、全国天气数据和上海历史气象数据。

2023-10-20

基于Python车牌识别系统深度学习毕业设计（附源码）建议收藏 PyQt5+opencv

Python语言、PyQt5、tensorflow、opencv、单张图片、批量图片、视频和摄像头的识别检测车牌识别其实是个经典的机器视觉任务了，通过图像处理技术检测、定位、识别车牌上的字符，实现计算机对车牌的智能管理功能。如今在小区停车场、高速公路出入口、监控场所、自动收费站等地都有车牌识别系统的存在，车牌识别的研究也已逐步成熟。尽管该技术随处可见了，但其实在精度和识别速度上还需要进一步提升，自己动手实现一个车牌识别系统有利于学习和理解图像处理的先进技术。车牌识别的算法经过了多次版本迭代，检测的效率和准确率有所提升，从最初的基于LBP和Haar特征的车牌检测，到后来逐步采用深度学习的方式如SSD、YOLO等算法。车牌的识别部分也由字符匹配到深度神经网络，通过不断验证和测试，其检测和识别效果和适用性都更加突出，支持的模型也更为丰富。网上的车牌识别程序代码很多，大部分都是采用深度学习的目标检测算法等识别单张图片中的车牌，但几乎没有人将其开发成一个可以展示的完整软件，即使有的也是比较简单的界面。对此这里给出博主设计的

2023-10-20

人脸识别系统OpenCV+dlib+python（含数据库）Pyqt5界面设计项目源码毕业设计

一、项目主要技术 Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5界面设计、sqlite3数据库本系统使用dlib作为人脸识别工具，dlib提供一个方法可将人脸图片数据映射到128维度的空间向量，如果两张图片来源于同一个人，那么两个图片所映射的空间向量距离就很近，否则就会很远。因此，可以通过提取图片并映射到128维空间向量再度量它们的欧氏距离是否足够小来判定是否为同一个人。二、方法实现、实现步骤 1、实例化人脸检测模型、人脸关键点检测模型、人脸识别模型 2、电脑摄像头设备加载一对图片 3、分别获取图片中的人脸图片所映射的空间向量，即人脸特征值 4、计算特征向量欧氏距离，根据阈值判断是否为同一个人 dlib人脸特征检测原理 1、提取特征点：例： 2、将特征值保存 3、计算特征数据集的欧氏距离作对比，当误差小于一定阙值就判定为同一人。其他学习项目： OpenCV+dlib人脸识别门禁管理系统Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5、sqlite3数据库 OpenCV+dlib人脸识别考勤管理系统Python语言、dlib、OpenCV

2023-10-20

基于Python新闻推荐系统爬虫+协同过滤算法 Django框架计算机毕业设计（包含项目源码+数据库文件+文档）

一、技术说明 Python语言、Django框架、requests爬虫模块、网易头条新闻、二、项目介绍 1. 前台页面模块及用户功能：分为游客登录与用户登录两种登录状态，已登录用户可以查看首页、推荐页、热点新闻、个人中心，未登录访客只能可以看到首页、热点新闻。已登录用户包含的具体功能有：注册、登录、注销、信息修改、密码修改、新闻评论、新闻浏览记录查看、热点推荐查看、个性化推荐新闻查看等功能。未登录用户包含的具体功能有：注册、登录、首页中热点新闻推荐查看等功能。 2. 后台数据管理模块：管理员可登录后台管理系统，具体功能有：用户管理、新闻管理、评论管理、浏览记录管理等。 3. 数据获取模块：利用python网络爬虫，抓取相关新闻网站的新闻资源，包括新闻标题、发布时间、发布内容等。然后使用JieBa库进行中文分词、计算分词的TF-IDF值，得到相应关键字写入数据库中。 4. 新闻推荐模块：用户在注册时需要选择标签，计算新闻关键词与用户选择标签的相似度，相似度高者推荐给用户。显示在推荐页面内供用户浏览。 5、新闻进行评论后，没有提示，直接刷新页面即可展示。

2023-10-20

Python电影推荐系统+爬虫+可视化+Django框架（协同过滤推荐算法）（包含项目源码+数据库文件+文档）计算机毕业设计

2023-10-20

基于python旅游推荐系统+爬虫+分析可视化 +django框架（包含文档+源码+部署教程）计算机毕业设计

Django旅游数据采集分析推荐系统去哪儿网站、基于用户协同过滤推荐算法、requests爬虫、MySQL数据库摘要本系统主要针对解决获取旅游信息滞后、参加线下旅行社和人工检索时间成本高等问题，运用网络爬虫信息技术设计思想，实现了一个基于Python的旅游信息推荐系统。本系统以Python计算机设计语言为基础，使用 requests对去哪儿旅游信息源进行抓取,针对网页信息编写抽取规则，对旅游信息进行必要的过滤和提取，使用MySql对旅游信息进行数据存储。然后使用 Python 开源web框架 Django进行系统搭建，基于旅游信息采用协同过滤推荐算法完成对用户的旅游信息推荐，完成整个爬取以及数据检索到成功进行旅游推荐的网页端操作展示。项目截图 1、价格与销量分析 2、城市与景点等级分析 3、首页—数据概况 4、评分情况分析

2023-10-20

Flask汽车销量数据采集分析可视化系统（包含项目源码+数据库文件+文档）计算机毕业设计

Flask汽车销量数据采集分析可视化系统（包含项目源码+数据库文件+文档）计算机毕业设计项目介绍 Python语言、MySQL数据库、Flask框架、网络爬虫技术、html 车主之家数据、汽车销量数据 Flask汽车销售数据采集分析可视化系统是基于Flask框架开发的一个应用系统，旨在帮助用户采集、分析和可视化汽车销售数据。数据采集：系统提供方便易用的界面，用户可以通过该界面输入和管理汽车销售数据。用户可以添加新的汽车销售记录，包括销售日期、销售地点、车型、销售数量、销售额等信息。系统还支持导入和导出数据，方便用户进行批量操作。数据分析：系统内置多种数据分析工具，帮助用户深入了解汽车销售数据。用户可以选择特定时间范围或地区进行数据筛选，系统将生成相应的统计报表和图表，如销售额趋势图、热门车型排行榜、地区销售对比等。用户可以根据这些统计结果进行业务分析和决策。可视化展示：系统提供丰富的可视化展示功能，将数据以直观的图表和图形展示给用户。用户可以通过柱状图、折线图、饼图、地图等方式直观地观察和比较销售数据。同时，用户可以根据自己的需求进行图表的定制和设置，以满足个性化的可视化

2023-10-20

python智慧交通大数据监控平台实时监测+Flask框架大数据毕业设计（包含源码文档讲解视频）

python智慧交通大数据监控平台实时监测+Flask框架大数据毕业设计（包含源码文档讲解视频）一、项目介绍 python语言+智慧交通大数据监控平台实时监测+Flask框架大数据毕业设计数据分析 sqlite3数据库注册登录界面后台管理大数据智能交通未来会是怎样的交通状况？智能交通也是智慧城市的一个重要组成部分将会改变我们的交通，交通少不了大数据的处理，人工智能自动驾驶离不开大数据的支撑。实现智能交通需要高效地从海量数据中分析、挖掘所需的信息和规律，结合已有经验和数学模型等生成更高层次的决策支持信息，获得各类分析、评价数据，为交通诱导、交通控制、交通需求管理、紧急事件管理等提供决策支持为交通管理者、运营者和个体出行者提供交通信息成为当务之急。当下科技领域的很多科技公司都在探索大数据世界，如百度、腾讯、阿里这些企业都在进行着智能交通的探索，如自动驾驶、车联网、人工智能等相关技术的研究与突破。国家大力推进智慧交通，如城市网络的建设、公路的摄像头与传感器的铺设、新公路的规划等。当下的公路较之以前效率是提升不

2023-10-20

计算机毕业设计：Python车牌识别与管理系统深度学习 OpenCV

Python语言、PyQt5、tensorflow、opencv、单张图片、批量图片、视频和摄像头的识别检测了首先还是用动图先展示一下效果，系统主要实现的功能是对图片、视频和摄像头画面中的车牌进行检测和识别，识别的结果可视化显示在界面和图像中，另外提供车牌识别历史记录和回看功能，演示效果如下。（一）选择单张 / 批量车牌识别首先还是用动图先展示一下效果。进入软件界面后，点击图片选择按钮选择一张图片，点击“开始运行”即可自动识别车牌并显示结果在界面上；点击历史识别记录的表格序号可回看识别记录。本功能的界面展示如下图所示：同样的如果需要识别批量图片，可以选择一个包含多张图片文件的文件夹，选择好后点击“开始运行”则逐个对每个文件进行检测和识别，结果与单张图片时类似，可通过表格记录回看识别结果：（二）车牌视频识别效果展示很多时候我们需要识别一段视频中的车牌，这里设计了视频选择功能。点击视频按钮可选择待检测的视频，系统会自动解析视频逐帧识别车牌，并将结果记录在右下角表格中，效果如下图所示：（三）摄像头检测效果展示

2023-09-21

基于Python的人脸识别系统深度学习毕业设计（附源码）

识别人脸、录入人脸、管理人脸在内的多项功能（一）选择人脸图片识别（二）人脸视频识别效果展示（三）摄像头检测效果展示深度学习：主要在人脸识别部分：人脸检测、人脸对齐、人脸表示均采用机器学习算法，特征表示部分【基于ResNet深度卷积神经网络】实现系统实现了集识别人脸、录入人脸、管理人脸在内的多项功能：包括通过选择人脸图片、视频、摄像头进行已录入人脸的实时识别；可通过图片和摄像头检测人脸并录入新的人脸；通过系统管理和更新人脸数据等功能，检测速度快、识别精度较高。

2023-09-21

python音乐推荐系统（协同过滤推荐算法） django框架+MySQL数据库源代码下载

一、开发技术 pycharm、MySQL数据库/sqlite3数据库、Python3.x版本、Django框架二、说明基于用户画像以及协同过滤的音乐推荐系统（UserProfile_MusicRecommend） 1.将基于用户的协同过滤算法与用户画像相结合进行推荐，提高推荐列表数据的成熟度。 2.系统在Windows平台上搭建，采用Python3实现各项功能；采取MySQL/sqlite3进行数据的存储，通过Django框架连接系统的前、后端。 3.使用的数据集为kaggle平台上kkbox举办的—KKBox's Music Recommendation Challenge比赛的公开数据集（数据集采用公开数据集Last.fm Dataset-360K Users数据集），kkbox是亚洲领先的音乐流媒体服务提供商，拥有世界上最全面的亚洲流行音乐库，拥有超过3000万首音乐曲目。 4.针对数据集使用SVD矩阵分解进行相似相关度的计算分析，根据已有的评分情况，分析出评分者对各个因子的喜好程度以及歌曲包含各个因子的程度，最后再反过来根据分析结果预测评分，根据评分的结果

2022-12-10

python车牌识别系统+车辆管理+计费系统（图像识别）django框架源码

基于Django框架，涉及停车费计算，用户管理，车牌识别（百度云）功能: [1]用户管理，可增加月卡，季卡，半年卡，年卡，临时停车等 [2]可配置停车场停车位数据，可在线看数据 [3]图像识别车牌号 2. 修改数据库配置修改：`Park/settings.py` 这个文件里面的 `DATABASES` ```python DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': 'park', # 修改为自己的数据库 'HOST': '127.0.0.1', # 自己的数据库地址 'POST': '3306', 'USER': 'root', 'PASSWORD': '123456', } } ``` 4. 配置停车位 ```bash # 这是初始化100个停车位 python manage.py configure_park 100 # 这是增加100个停车位

2022-12-10

python商品数据分析可视化系统（带爬虫）京东销售数据分析计算机毕业设计源码下载

python商品数据分析可视化系统（带爬虫）京东销售数据分析计算机毕业设计源码下载 beautifulsoup4==4.11.1 bs4==0.0.1 certifi==2021.5.30 cffi==1.15.0 charset-normalizer==2.0.12 cryptography==37.0.2 cycler==0.11.0 defusedxml==0.7.1 diff-match-patch==20200713 Django==2.2 django-allauth==0.50.0 django-crispy-forms==1.13.0 django-formtools==2.3 django-import-export==2.7.1 django-reversion==4.0.2 et-xmlfile==1.1.0 future==0.18.2 httplib2==0.9.2 idna==3.3 kiwisolver==1.3.1 MarkupPy==1.14 matplotlib==3.3.4 numpy==1.19.5 oauthlib==3.2.0 odfpy

2022-12-10

空空如也

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