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RSS订阅原创 基于Python深度学习的【猫狗宠物识别】系统设计实现
宠物识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了37种常见的猫狗宠物种类数据集【‘阿比西尼亚猫（Abyssinian）’, ‘孟加拉猫（Bengal）’, ‘暹罗猫（Birman）’, ‘孟买猫（Bombay）’, ‘英国短毛猫（British Shorthair）’, ‘埃及猫（Egyptian Mau）’, ‘缅因猫（Maine Coon）’, ‘波斯猫（Persian）’, ‘布偶猫（Ragdoll）’, ‘俄罗斯蓝猫（Russian Blu
2024-12-14 19:40:26
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原创 基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
垃圾识别分类系统。本系统采用Python作为主要编程语言，通过收集了5种常见的垃圾数据集（‘塑料’, ‘玻璃’, ‘纸张’, ‘纸板’, ‘金属’），然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过对图像数据集进行多轮迭代训练，最后得到一个识别精度较高的模型文件。然后使用Django搭建Web网页端可视化操作界面，实现用户在网页端上传一张垃圾图片识别其名称。
2024-11-17 21:01:01
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原创 【汽车租聘管理与推荐】Python+Django网页界面+推荐算法+管理系统网站
汽车租聘管理与推荐系统。本系统使用Python作为主要编程语言，前端采用HTML、CSS、BootStrap等技术搭建前端界面，后端采用Django框架处理用户的请求。创新点：使用协同过滤推荐算法实现对当前用户个性化推荐。系统分为管理员和用户两个角色算法应用：系统使用协同过滤推荐算法基于用户评分信息计算相似度进行推荐管理员可以对用户和车辆信息进行管理。
2024-11-02 15:44:09
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原创 【果实种子识别】Python+深度学习+人工智能+CNN卷积神经网络算法+TensorFlow+算法模型训练
果实种子识别系统，使用Python语言进行开发，通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，对10种坚果果实（‘杏仁’, ‘巴西坚果’, ‘腰果’, ‘椰子’, ‘榛子’, ‘夏威夷果’, ‘山核桃’, ‘松子’, ‘开心果’, ‘核桃’）等图片数据集进行训练，得到一个识别精度较高的模型文件，让后使用Django搭建Web网页端界面操作平台，实现用户上传一张坚果图片 识别其名称。
2024-11-01 15:27:42
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原创 【眼疾识别】Python+深度学习+人工智能+算法模型训练+TensorFlow+CNN卷积神经网络算法
开发眼疾识别系统时，我们选择Python作为核心编程语言，并依托深度学习技术，特别是利用TensorFlow框架来构建ResNet50卷积神经网络。该系统通过训练包含四种眼疾图像的数据集——白内障、糖尿病性视网膜病变、青光眼和正常眼睛——来提升模型的识别精度。随后，我们采用Django框架来创建一个Web界面，用户可以通过这个界面上传眼疾图像，系统将自动识别并返回眼疾的名称。
2024-11-01 15:24:27
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原创 【植物识别】Python+深度学习+人工智能+CNN卷积神经网络+算法模型训练+TensorFlow
植物识别系统，使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的6中植物树叶（‘广玉兰’, ‘杜鹃’, ‘梧桐’, ‘樟叶’, ‘芭蕉’, ‘银杏’）图片作为数据集，然后使用TensorFlow搭建ResNet50算法网络模型，通过对数据集进行处理后进行模型迭代训练，得到一个识别精度较高的H5模型文件。并基于Django框架开发网页端平台，实现用户在网页上上传一张植物树叶图片识别其名称。
2024-11-01 15:17:13
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原创 【玉米叶部病害识别】Python+深度学习+人工智能+图像识别+CNN卷积神经网络算法+TensorFlow
玉米病害识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，通过收集了8种常见的玉米叶部病害图片数据集（‘矮花叶病’, ‘健康’, ‘灰斑病一般’, ‘灰斑病严重’, ‘锈病一般’, ‘锈病严重’, ‘叶斑病一般’, ‘叶斑病严重’），然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过对数据集进行多轮迭代训练，最后得到一个识别精度较高的模型文件。再使用Django搭建Web网页操作平台，实现用户上传一张玉米病害图片识别其名称。局部连接。
2024-11-01 15:12:59
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原创 【文本情感分析识别】Python+SVM算法+模型训练+文本分类+文本情感分析
使用Python作为开发语言，基于文本数据集（一个积极的xls文本格式和一个消极的xls文本格式文件），使用Word2vec对文本进行处理。通过支持向量机SVM算法训练情绪分类模型。实现对文本消极情感和文本积极情感的识别。并基于Django框架开发网页平台实现对用户的可视化操作和数据存储。支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种监督学习算法，主要用于分类问题，但也可用于回归分析。SVM的核心思想是在特征空间中找到一个最优的超平面，这个超平面能够最大化地分隔不同类别的数据点。
2024-11-01 15:08:29
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原创 【新闻文本分类识别】Python+CNN卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+机器学习+文本处理
文本分类识别系统。本系统使用Python作为主要开发语言，首先收集了10种中文文本数据集（“体育类”, “财经类”, “房产类”, “家居类”, “教育类”, “科技类”, “时尚类”, “时政类”, “游戏类”, “娱乐类”），然后基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型。通过对数据集进行多轮迭代训练，最后得到一个识别精度较高的模型，并保存为本地的h5格式。然后使用Django开发Web网页端操作界面，实现用户上传一段文本识别其所属的类别。
2024-11-01 15:05:02
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原创 【海洋生物识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能项目+深度学习项目+计算机毕设项目+图像识别+TensorFlow+模型训练
海洋生物识别系统。
2024-10-09 20:03:59
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原创 【谷物粮食识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能项目+深度学习项目+计算机课设项目+图像识别+TensorFlow+模型训练+Django网页界面
基于深度学习的图像识别技术在农业领域的应用已日益增长，尤其是在作物和谷物识别方面。随着计算技术的发展和机器学习算法的进步，利用这些技术对农产品进行快速准确的分类和识别，不仅可以提高农业生产的效率，还可以在食品安全和质量控制方面发挥重要作用。本系统通过开发一个基于深度学习的谷物识别系统，该系统采用Python作为主要编程语言，并结合TensorFlow框架构建了基于ResNet50的卷积神经网络模型。
2024-10-09 20:02:02
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原创 【表情识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能项目+深度学习项目+计算机课设项目+TensorFlow+图像识别+模型训练
基于Python和TensorFlow，开发了一个表情识别系统，该系统利用先进的深度学习技术，通过卷积神经网络模型ResNet50对人脸表情进行识别。该系统主要针对七种基本人脸表情：中性、愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤和惊讶，进行分类和识别。这种表情识别技术在人机交互、情绪分析、安全监控等领域具有广泛的应用前景。ResNet50是一种具有50层网络的深度残差网络，因其出色的性能和较低的训练成本，在图像识别任务中广受欢迎。
2024-10-09 19:59:32
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原创 【球类识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能项目+深度学习项目+计算机毕设项目+TensorFlow+算法模型训练
球类识别系统，本系统使用Python作为主要编程语言，基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型，通过收集 ‘美式足球’, ‘棒球’, ‘篮球’, ‘台球’, ‘保龄球’, ‘板球’, ‘足球’, ‘高尔夫球’, ‘曲棍球’, ‘冰球’, ‘橄榄球’, ‘羽毛球’, ‘乒乓球’, ‘网球’, '排球’等15种常见的球类图像作为数据集，然后进行训练，最终得到一个识别精度较高的模型文件。再使用Django开发Web网页端可视化界面平台，实现用户上传一张球类图片识别其名称。
2024-10-09 19:56:22
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原创 【食物识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+TensorFlow+模型训练+图像识别
食物识别系统。该项目通过构建包含11种常见食物类别（包括’Bread’, ‘Dairy product’, ‘Dessert’, ‘Egg’, ‘Fried food’, ‘Meat’, ‘Noodles-Pasta’, ‘Rice’, ‘Seafood’, ‘Soup’, ‘Vegetable-Fruit’）的图片数据集，并利用TensorFlow框架下的ResNet50神经网络模型进行开发。项目流程包括数据预处理和模型训练，最终生成一个高精度的H5模型文件用于识别。
2024-10-09 19:55:12
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原创 【中草药识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机课设项目+算法模型+机器学习+TensorFlow
中草药识别系统。本系统基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法（ResNet50算法）通过对10中常见的中草药图片数据集（‘丹参’, ‘五味子’, ‘山茱萸’, ‘柴胡’, ‘桔梗’, ‘牡丹皮’, ‘连翘’, ‘金银花’, ‘黄姜’, ‘黄芩’）进行训练，得到一个识别精度较高的H5格式模型文件，然后基于Django开发可视化的Web网页操作界面，实现用户上传一张图片识别其名称。TensorFlow是一个由Google开发的开源机器学习库，广泛应用于各种人工智能领域，特别是在图像识别技术方面表现出色。
2024-10-09 19:32:13
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原创 【果蔬识别系统】计算机毕设案例+Python人工智能+深度学习+算法模型+Django网页界面
果蔬识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，通过收集了12种常见的水果和蔬菜（‘土豆’, ‘圣女果’, ‘大白菜’, ‘大葱’, ‘梨’, ‘胡萝卜’, ‘芒果’, ‘苹果’, ‘西红柿’, ‘韭菜’, ‘香蕉’, ‘黄瓜’），然后基于TensorFlow库搭建CNN卷积神经网络算法模型，然后对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的算法模型，然后将其保存为h5格式的本地文件方便后期调用。再使用Django框架搭建Web网页平台操作界面，实现用户上传一张果蔬图片识别其名称。
2024-09-27 20:12:14
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原创 【新闻文本分类识别系统】计算机毕设案例+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+Django网页界面+模型训练
文本分类识别系统。本系统使用Python作为主要开发语言，首先收集了10种中文文本数据集（“体育类”, “财经类”, “房产类”, “家居类”, “教育类”, “科技类”, “时尚类”, “时政类”, “游戏类”, “娱乐类”），然后基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型。通过对数据集进行多轮迭代训练，最后得到一个识别精度较高的模型，并保存为本地的h5格式。然后使用Django开发Web网页端操作界面，实现用户上传一段文本识别其所属的类别。
2024-09-27 20:02:45
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原创 【水果识别系统】计算机毕设案例+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+Django网页界面+模型训练
水果识别系统。本项目使用Python作为主要编程语言，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过对收集到的5种常见的水果（圣女果、梨、芒果、苹果、香蕉）等图片数据集进行训练，最终得到一个识别精度较高的模型文件。然后使用Django搭建Web网页端操作界面，实现用户上传一张水果图片识别其名称。在本项目中，基于人工智能和深度学习的水果识别系统旨在实现对常见水果的自动识别。
2024-09-27 19:55:46
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原创 【垃圾识别系统】计算机毕设案例+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+Django网页界面+模型训练
垃圾识别分类系统。本系统采用Python作为主要编程语言，通过收集了5种常见的垃圾数据集（‘塑料’, ‘玻璃’, ‘纸张’, ‘纸板’, ‘金属’），然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过对图像数据集进行多轮迭代训练，最后得到一个识别精度较高的模型文件。然后使用Django搭建Web网页端可视化操作界面，实现用户在网页端上传一张垃圾图片识别其名称。随着环境问题日益严重，垃圾分类成为解决废物处理问题的重要措施之一。为了提高垃圾分类效率并减少人力成本，智能垃圾分类系统的需求逐渐增大。
2024-09-27 19:49:10
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原创 【花朵识别系统】计算机毕设案例+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+Django网页界面
花朵识别系统。本系统采用Python作为主要编程语言，基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型，并基于前期收集到的5种常见的花朵数据集（向日葵、玫瑰、蒲公英、郁金香、菊花）进行处理后进行模型训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后保存为本地的h5格式文件，便于后续调用使用。在可视化操作界面开发中使用Django开发Web网页操作界面，实现用户上传一张花朵图片识别其名称。在本项目中，我们设计并实现了一个基于人工智能技术的花朵识别系统。
2024-09-26 18:22:04
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原创 【交通标志识别系统】计算机毕设案例+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+模型训练+Django网页界面
交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言，在交通标志图像识别功能实现中，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集，进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件，然后保存为本地的h5格式文件。再使用Django开发Web网页端操作界面，实现用户上传一张交通标志图片，识别其名称。在本项目中，开发了一个基于人工智能的交通标志识别系统，旨在利用深度学习技术对常见的交通标志进行高效、准确的识别。
2024-09-26 18:03:16
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原创 【植物病害识别】计算机毕设项目案例+Python卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+模型训练
植物病害识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言，通过收集水稻常见的四种叶片病害图片（‘细菌性叶枯病’, ‘稻瘟病’, ‘褐斑病’, ‘稻瘟条纹病毒病’）作为后面模型训练用到的数据集。然后使用TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，并进行多轮迭代训练，最后得到一个识别精度较高的算法模型，然后将其保存为h5格式的本地模型文件。再使用Django搭建Web网页平台操作界面，实现用户上传一张测试图片识别其名称。
2024-09-26 17:57:46
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原创 【鸟类识别系统】计算机毕设项目+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+模型训练+Python+TensorFlow
鸟类识别系统。本系统采用Python作为主要开发语言，通过使用加利福利亚大学开源的200种鸟类图像作为数据集。使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型，然后进行模型的迭代训练，得到一个识别精度较高的模型，然后在保存为本地的H5格式文件。在使用Django开发Web网页端操作界面，实现用户上传一张鸟类图像，识别其名称。本项目通过人工智能技术实现对鸟类图像的自动识别，满足用户在日常生活中快速、准确地识别鸟类的需求。
2024-09-25 20:22:07
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原创 【动物识别系统】计算机毕设项目案例+Python卷积神经网络算法+模型训练+人工智能+深度学习
动物识别系统。本项目以Python作为主要编程语言，并基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型，通过收集4种常见的动物图像数据集（猫、狗、鸡、马）然后进行模型训练，得到一个识别精度较高的模型文件，然后保存为本地格式的H5格式文件。再基于Django开发Web网页端操作界面，实现用户上传一张动物图片，识别其名称。在本项目中，旨在通过人工智能技术实现常见动物的自动识别。
2024-09-25 18:35:19
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原创 图书推荐管理系统Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法【计算机毕设案例】
图书管理与推荐系统。使用Python作为主要开发语言。前端采用HTML、CSS、BootStrap等技术搭建界面结构，后端采用Django作为逻辑处理，通过Ajax等技术实现数据交互通信。在图书推荐方面使用经典的协同过滤算法作为推荐算法模块。角色分为普通用户和管理员管理员可以管理图书以及用户信息。
2023-11-01 23:15:59
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原创 电商购物系统Django网页界面+数据库【毕设项目】
电商购物系统。使用Python作为主要开发语言，前端采用HTML、CSS、BootStrap等技术实现界面，后端采用Django作为开发框架。实现一个电商购物系统。用户可以登录、注册、查看商品、添加购物车、购买商品、查看订单、评论等。管理员可以编辑用户和商品信息。Django 是一个开源的、基于 Python 的 web 框架。它的主要目标是使得 Web 开发更加快速、更简单，同时还要保证代码的可重用性和可维护性。
2023-10-18 16:51:55
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原创 动物识别系统python+Django网页界面+TensorFlow算法模型+数据集训练
动物识别系统。基于Python+TensorFlow+Django网页框架+ResNet50算法模型实现收集多种动物的图片数据集，并整理归类然后使用TensorFlow搭建ResNet50算法模型网络对数据集进行多次迭代训练最后得到一个精度较高的H5模型文件基于训练好的模型，使用Django开发一个网页界面平台，实现用户上传一张图片识别其名称用户上传信息和识别信息均保存在数据库中ResNet的核心思想是使用“跳跃连接”（或称为“短路连接”）来避免深层神经网络的梯度消失问题。
2023-10-12 16:23:06
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原创 交通标志识别系统python+TensorFlow+算法模型+Django网页+数据集
交通标志识别系统。Python编程语言开发TensorFlow搭建算法模型对数据集进行训练得到一个精度较高的模型文件Django开发网页端界面平台实现对58种交通标志图片进行识别下面提供一个简单的卷积神经网络（CNN）模型，以及如何在TensorFlow 2.x上使用它进行图像分类。这里，我们假设您使用的是MNIST数据集，这是一个手写数字分类的数据集。
2023-10-12 10:26:15
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原创 花朵识别系统Python+TensorFlow+Django+网页界面+算法模型
花朵识别系统，使用Python作为主要编程语言进行开发，使用TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，并基于多种花朵数据集进行模型训练，最后得到一个精度较高的h5模型文件。并基于Django框架搭建网页端可视化操作界面。实现用户上传一张花朵图片，识别其名称。
2023-10-11 18:03:22
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原创 垃圾识别系统python+TensorFlow+网页界面+算法模型
本项目使用Python编程语言进行开始，并基于TensorFlow搭建算法网络模型，对五种常见的垃圾种类进行训练最后达到一个识别精度较高的模型。然后使用Django作为WEB后端框架，开发一个网页端的可视化操作平台，实现用户上传一张垃圾图片识别其名称。TensorFlow是一个由Google Brain团队开发的开源深度学习框架。自从它在2015年发布以来，TensorFlow已经成为了机器学习和深度学习领域的重要工具。灵活性：TensorFlow可以用于各种机器学习任务，不仅仅是深度学习。
2023-10-11 15:05:45
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原创 Python列表入门学习
列表是一个有序的元素集合，可以容纳多个值，这些值可以是任何数据类型。# 定义一个空列表# 定义一个包含整数的列表# 定义一个包含多种数据类型的列表。
2023-09-24 10:57:27
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空空如也
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