- 博客(15)
- 收藏
- 关注
原创 基于深度学习的人脸识别门禁系统(附源码)
随着信息技术的飞速发展,传统的门禁系统在安全性和便捷性方面存在一定的不足。尤其在人脸识别技术的快速进步下,基于深度学习的智能门禁系统成为一种理想的解决方案。本文提出了一种基于深度学习的人脸识别门禁系统,该系统结合了 PyQt 图形界面、MySQL 数据库管理与深度学习算法,通过实时识别人脸信息并进行身份验证,实现了对门禁系统的高效管理。系统的核心算法基于卷积神经网络(CNN)进行人脸特征的提取与匹配,确保了人脸识别的高准确率和实时性。
2025-04-07 20:28:36
322
原创 基于springboot+vue的电影资源推荐系统(附源码和开发文档视频)
(附源码)基于springboot+vue的电影资源推送系统,前后端分离项目
2025-03-04 17:36:39
121
原创 (毕设)基于改进YOLOv8的危险驾驶行为检测附源码
本研究旨在提高交通安全和改善驾驶习惯,通过实时监测驾驶员行为并及时发出警报来预防交通事故。研究背景是随着汽车保有量的增加和智能交通系统的兴起,驾驶员行为监测技术变得尤为重要。本研究的主要目标是利用YOLOv8算法提高对驾驶危险行为的识别准确性,并实现系统的实时响应研究方法包括采用YOLOv8模型进行目标检测,结合检测头和分类头预测目标定位框,以及使用pyttsx3模块进行语言合成技术,以实现轻量化的语音反馈。
2025-02-25 11:20:46
832
原创 基于springboot+vue的旅游管理系统(附源码)
随着旅游业的迅速发展,传统的旅游信息查询方式,已经无法满足用户需求,因此,结合计算机技术的优势和普及,针对常州旅游,特开发了本基于Bootstrap的常州地方旅游管理系统。本论文首先对常州地方旅游管理系统进行需求分析,从系统开发环境、系统目标、设计流程、功能设计等几个方面进行系统的总体设计,开发出本基于Bootstrap的常州地方旅游管理系统,主要实现了用户功能模块和管理员功能模块两大部分,用户可查看景点信息、景点资讯等,注册登录后可进行景点订票操作,同时管理员可进入系统后台对系统进行全面管理操作。
2025-02-25 11:03:57
992
原创 Incremental Transformer Structure EnhancedImage Inpainting with Masking Positional Encoding笔记
近年来,图像修复取得了重大进展。然而,恢复具有生动纹理和合理结构的损坏图像仍然具有挑战性。由于卷积神经网络 (CNN) 的感受野有限,一些特定方法只能处理常规纹理,同时失去整体结构。另一方面,基于注意力的模型可以更好地学习结构恢复的长程依赖性,但它们受到大图像尺寸推理的大量计算的限制。为了解决这些问题,我们建议利用一个额外的结构恢复器来促进图像的增量修复。所提出的模型在固定的低分辨率草图空间中,通过强大的基于注意力的转换器模型恢复整体图像结构。这样的灰度空间很容易被上采样到更大的比例,以传达正确的结构信息。
2024-06-16 18:53:52
1056
原创 web框架
Web概述发展历程静态页面:静态页面是浏览器向服务器发送HTTP请求,服务器返回静态HTML信息。动态内容:动态内容是Web服务器将请求发送给CGI应用程序,再将CGI应用程序动态生成的HTML页面返回客户端。脚本语言:HTML返回中固定部分存起来(称为模板),动态部分标记出来,Web请求处理的时候,程序先把部分动态内容被嵌入到模板中,最终返回完整的HTML。Web框架:MVC是一种典型的关注点分离思想,不仅使得代码复用性和组织性更好,web应用的配置性和灵活性也更好。Web。
2024-06-16 13:57:35
1035
原创 mySQL数据库基础(python)
MySQL简介数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库,每个数据库都有一个或多个不同的API用于创建,访问,管理,搜索和复制所保存的数据;我们使用关系型数据库管理系统(RDBMS)来存储和管理的大数据量。MySQL是一个关系型数据库管理系统,或叫MySQL是一种关联数据库管理系统,关联数据库将数据保存在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大仓库内,这样就增加了速度并提高了灵活性。MySQL的特点功能强大支持跨平台运行速度快成本低支持各种开发语言。
2024-06-12 22:00:48
845
原创 LSTM的原理理解
LSTM,即长短期记忆网络(Long Short-Term Memory),是一种常用于处理序列数据的深度学习模型,特别适用于处理具有长期依赖关系的序列数据。LSTM通过引入专门的记忆单元和门控机制,能够有效地捕捉和存储长期依赖关系,从而在处理时间序列数据时取得良好的效果。相比于传统的循环神经网络(RNN),LSTM通过避免梯度消失或梯度爆炸等问题,更好地保留了序列数据中的长期依赖信息。
2024-05-28 23:05:39
604
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人