深度学习乐园-优快云博客

原创基于django的智能停车场车辆管理深度学习车牌识别系统

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2025-01-29 14:41:41 244

原创基于BERT+MLP模型的仇恨言论文本分类

包含3个字段：id，文本内容，文本内容对应的类别。完整源码项目包获取→点击文章末尾名片！具体类别为：是否为仇恨言论。

2025-01-29 14:28:57 257

原创基于迁移学习的ResNet50模型实现石榴病害数据集多分类图片预测

图像是从孟加拉国 Rajshahi 和 Pabna 的番石榴果园收集的，当时是 7 月的水果成熟季节，此时疾病最易感性。植物病理学家验证了图像分类的准确性。每张图像都经过预处理，以 RGB 格式预处理为 512 x 512 像素的一致大小，适用于深度学习和图像处理应用。不幸的是，番石榴生产受到降低产量的疾病的威胁。该数据集旨在帮助开发用于番石榴果实早期病害检测的机器学习模型，帮助保护收成并减少经济损失。该数据集包括 473 张番石榴果实的注释图像，分为三类。图像分类：适用于农业应用中的监督学习。

2025-01-22 15:18:23 758

原创优衣库电商销售数据可视化分析

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2025-01-22 15:14:17 323

原创七猫小说网10月份热门小说的数据采集与分析可视化

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2025-01-21 14:22:18 978

原创 Django实现自然灾害管理系统

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2025-01-21 14:20:53 302

原创蚁群优化算法ACO优化循环神经网络BP神经网络回归模型

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2025-01-20 20:39:30 401

原创学校老师课堂点名管理系统带TkinterUI界面

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2025-01-20 20:36:45 311

原创四个机器学习模型对比道路裂缝检测识别分类模型

课题使用的数据集为带标签的图像数据集，课题的目标为对于目标。数据预处理、模型搭建、模型训练、模型优化、模型检测、实验总结等过程。的图片，每种图片都包含有带裂痕的图片和不带裂痕的图片共两类图片。数据集中的部分图片可能存在着一定的遮挡干扰，例如阴影、建筑表面。粗糙、建筑表面脱落、拍摄角度变换、建筑表面的孔洞和背景噪声，目标数据。在机器学习的研究领域中，传统分类算法模型数量众多，适合的应用场景。展示并分析所使用的机器学习领域的分类模型（至少两种传统的机器学习。集的分类任务即为区分带裂痕和不带裂痕的图片。

2025-01-17 17:19:08 451

原创 turtle教学课程课堂学习考试在线网站

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2025-01-17 17:16:06 242

原创敏感信息数据搜集系统全英文

例如，显示 “准确的敏感数据有助于我们更好地了解医疗保健需求，为每个人提供更好的服务 ”等信息，以强调所收集数据的价值。种族信息收集部分的标题为 “种族信息收集”，并附有简要说明： “请选择您的种族，这将有助于我们了解不同群体之间的健康差异。顶部导航栏：页面顶部的导航栏包括几个重要选项： “数据收集“、”我的贡献“、”帮助中心“、”设置 "和其他链接。用户输入敏感数据后，系统会显示一个确认页面，其中包含用户提供的信息。用户可以在输入框中输入自己的宗教信仰，如果不愿意分享此信息，可以选择 “保密 ”选项。

2025-01-17 17:14:03 302

原创基于机器学习的二手车价格预测数据分析可视化

数据集收录了上千条车辆登记信息，每一条记录都详尽地描述了一辆待售车辆的关键属性，涵盖品牌与型号、制造年份、里程数、燃料类型、发动机规格、变速器类型、外观与内饰颜色、事故历史以及所有权状况等 9 个重要特征。了解一辆车的具体制造年份可以帮助评估其技术先进程度及潜在的折旧情况；检查车辆的行驶里程是判断其使用状况和未来维护成本的重要依据；了解车辆是否经历过事故及其修复情况对于评估车况则直接影响到车辆的安全性和可靠性。本项目通过系统的数据分析和建模过程，深入探讨了影响二手车价格的多方面因素，并尝试构建预测模型。

2025-01-17 17:12:14 436

原创 LSTM模型实现光伏发电功率的预测

同时，针对时间序列数据特性，采用滑动窗口的方法生成特征序列（SEQ_LENGTH = 24），即利用过去24小时的特征数据来预测未来的有效功率。此外，模型采用了Adam优化器，并在每轮训练后进行了验证集评估，以实现最佳模型参数的选择，从而提升整体模型的收敛效果与泛化能力。数据清洗与缺失值处理：针对原始数据中的缺失值，项目采取了不同的填补策略。时间序列特征处理：在预处理阶段，模型使用滑动窗口法构建了特征序列（长度为24），即每次利用过去24小时的特征数据作为模型输入，用来预测下一时间步的发电功率。

2025-01-16 18:23:47 1392

原创基于机器学习的电信用户流失预测与数据分析可视化

---对高价值客户的流失可能性进行建模评分,根据模型输出为每位高价值客户赋予流失得分（如 0 - 100 分），得分越高表明流失可能性越大，按得分区间（如 0 - 30 分低风险、31 - 60 分中风险、61 - 100 分高风险）对高价值客户进行分层管理。----将频道高价值客户单独分群,综合考量用户消费金额、消费频次、利润贡献、忠诚度（如会员等级、在网时长）等多维度指标，运用层次分析法（AHP）或专家打分法确定各指标权重，构建高价值客户评估体系，筛选出频道高价值客户群体，单独分群管理。

2025-01-16 18:03:23 482

原创基于机器学习的用户健康风险分类及预测分析

本数据集包含若干健身房会员的详细信息，包括年龄、性别、体重、身高、心率、锻炼类型、身体脂肪比例等多项关键指标，旨在深入探索会员的健身习惯、生理状态及其与健康成果之间的联系。在这个日益注重健康与体能的时代，健身已成为许多人追求健康生活的重要组成部分。完整源码项目包获取→点击文章末尾名片！

2025-01-16 18:00:10 687

原创天气数据分析可视化

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2025-01-16 17:58:01 270

原创游戏行业销售数据分析可视化

而Role-Playing-角色扮演类仍有一定的竞争力，Misc-混合类、Fighting-战斗类有一定的上升趋势。Sports-运动类和Shooter-射击类顺序互换,但我估计现在大环境局势紧张可以会推动射击游戏的火爆！可看出最近五年用户最喜爱的游戏类型依然还是Action-动作类（当然市场发行的也很多）Platform-横板类可能由于当时3D游戏技术的发展渐渐淡出视野，退出前5地位。完整源码项目包获取→点击文章末尾名片！字段有11列、数据量16598行。

2025-01-16 17:55:13 265

原创某国际大型超市电商销售数据分析和可视化

本作品将从人、货、场三个维度，即客户维度、产品维度、区域维度（补充时间维度与其他维度）对某国际大型超市的销售情况进行数据分析和可视化报告展示，从而为该超市在弄清用户消费偏好、提升商品利润以及优化店铺陈列等方面，提供营销决策的数据基础，并提出促进销售提升的建议和运营策略方案，促进店铺的销售提升。完整源码项目包获取→点击文章末尾名片！

2025-01-16 17:52:54 768

原创 LSTM预测未来30天销售额

多特征输入与特征工程：代码在模型输入中不仅使用了销售额历史数据，还引入了温度和周数等辅助特征，并通过创建上周销售额的特征来增强模型的预测能力。这种多特征的方式增强了LSTM模型的表现，有效捕捉到了与销售额波动相关的多重因素。这种做法在处理复杂的时间序列预测任务时，能够更好地挖掘潜在的影响因子，提升预测精度。多步预测与序列化数据生成：项目中采用了多步序列预测，即通过过去30天的数据预测未来30天的销售额，而不仅仅是单步预测。这种多步预测使得模型能够在更长的时间范围内提供预测结果，增加了实际应用的价值。

2025-01-15 16:17:27 1353

原创链家房价数据爬虫和机器学习数据可视化预测

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2025-01-15 16:14:30 420

原创基于django实现类似ebay的电子商务系统全英文

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2025-01-15 16:12:17 256

原创 BERT与CNN结合实现糖尿病相关医学问题多分类模型

首先直接利用transformer.models.bert.BertForSequenceClassification()实现文本分类。使用HuggingFace开发的Transformers库，使用BERT模型实现中文文本分类（二分类或多分类）然后手动实现BertModel + FC 实现上边函数。然后实验了论文中将bert最后四层进行concat再maxpooling的方法，模型使用的是哈工大chinese-bert-wwm,可以完全兼容BERT。最后实现了bert + CNN实现文本分类。

2025-01-15 16:10:30 777

原创基于Python+django的社区爱心养老管理系统设计与实现

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2025-01-15 16:07:44 202

原创用IDCNN和bilstm实现端到端的中文实体识别

为了覆盖到输入的全部信息就需要加入更多的卷积层，导致层数越来越深，参数越来越多，而为了防止过拟合又要加入更多的Dropout之类的正则化，带来更多的超参数，整个模型变得庞大和难以训练。因为CNN这样的劣势，大部分序列标注问题人们还是使用biLSTM之类的网络结构，尽可能使用网络的记忆力记住全句的信息来对单个字做标注。具体使用时，dilated width会随着层数的增加而指数增加。这样随着层数的增加，参数数量是线性增加的，而receptive field却是指数增加的，可以很快覆盖到全部的输入数据。

2025-01-15 15:59:02 891

原创 SCD-EP 网络结合通道和空间注意力的双分支架构实现图像分割

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2025-01-15 15:55:43 406

原创基于Python+Django+Sqlite校园二手交易跳蚤市场网站设计

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2025-01-11 17:23:03 246

原创基于YOLOv8的多端车流检测系统支持视频和图片

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2025-01-11 17:21:18 109

原创 YOLO实现火焰检测

完整源码项目包获取→点击文章末尾名片！6.Tensorboard可视化。从中断的地方开始训练。

2025-01-11 17:20:14 590

原创基于英雄联盟数据集的LightGBM的分类预测

LightGBM是2017年由微软推出的可扩展机器学习系统，是微软旗下DMKT的一个开源项目，它是一款基于GBDT（梯度提升决策树）算法的分布式梯度提升框架，为了满足缩短模型计算时间的需求，LightGBM的设计思路主要集中在减小数据对内存与计算性能的使用，以及减少多机器并行计算时的通讯代价。LightGBM可以看作是XGBoost的升级豪华版，在获得与XGBoost近似精度的同时，又提供了更快的训练速度与更少的内存消耗。完整源码项目包获取→点击文章末尾名片！1.1 LightGBM原理简介。

2025-01-09 19:31:49 460

原创甘蔗叶片图像元素含量的回归预测多模型实现【含私人数据集】

基于python的小样本学习，完成对甘蔗叶片图像元素含量的回归预测。完整源码项目包获取→点击文章末尾名片！

2025-01-09 19:29:45 177

原创京东电商平台消费者评价数据分析

从上述词频排序及词云图可以看出，用户更加在意包装、功能、味道、价格、物流、品牌（这里的功能主要特指包含送礼，其实在后续分析中也发现用户在意包装，也主要出于送礼的目的，详细分析过程见代码部分的第4节，这里只做总结）2、中差评主要集中在，用户对外包装不满，送礼需求未满足；但也有不满味道的用户，相对于送礼需求来说，用户更在外包装；1、相对于产品的其他属性来说，用户更加在意包装及功能属性，味道次之，即满足用户送礼的需求；通过分析用户真实评价内容，挖掘产品的优劣势，提供相关建议，提高用户满意度或提高GMV。

2025-01-09 19:28:19 430

原创银行信贷管理系统flask

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2025-01-09 19:26:03 230

原创漏洞扫描工具

国内外对Web服务器及应用指纹的研究，主要都是通过构造大量特殊的HTTP请求与Web服务器交互，从其响应数据包信息中提取提取指纹特征信息，然后通过与指纹数据库进行比对，从而获取到Web服务器及应用的组件信息和版本信息。该模块采用提取指纹特征码特征信息来识别Web指纹，系统通过构造大量特殊的HTTP请求与Web服务器交互，从其响应数据包信息中提取提取指纹特征信息，然后通过与指纹数据库进行比对，从而获取到Web服务器及应用的组件信息和版本信息。我们基于当前的固定的 JSON 格式去解析取得的数据。

2025-01-08 19:45:29 909

原创汽车用户画像分析及决策树-随机森林-svm预测分类

用户分群(User Segmentation)是一种数据挖掘和分析方法，通过对用户行为、消费习惯、兴趣爱好等多维度特征进行深入挖掘和分析，将大量用户按照相似性或差异性划分为若干个具有共同特征的群体。这些群体可以是基于地理位置、年龄、性别、收入水平、购买力等基本信息划分的常规用户群体，也可以是根据用户在产品或服务中的行为特点细分出的特定用户群体。该公司的销售团队将所有客户分为四类（A、B、C、D）并且对不同的客户群进行了细分的宣传和沟通后发现转化效果非常好。完整源码项目包获取→点击文章末尾名片！

2025-01-08 19:41:12 521

原创基于机器学习的京东手机商品评论数据可视化分析系统

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2025-01-07 19:09:53 352

原创教务管理系统django+vue

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2025-01-07 19:08:03 454

原创基于知识图谱的医疗问答系统

将文件夹下neo4j-community-3.1.0-windows\neo4j-community-3.1.0 放到环境变量中，添加NEO4J_HOME。第4步：源码文件为medical_care.zip，修改源代码中的settings.py文件，改成自己的mysql数据库用户名和密码。第3步：执行SQL语句，Navicat打开medical_care.sql文件，运行该文件中的SQL语句。第1步：创建数据库，数据库名：medical_care。账户：admin 密码：123。第2步：安装neo4j。

2025-01-06 17:45:15 254

原创基于Django的学校智能图书馆借书归还订阅管理系统

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2025-01-06 17:42:56 415

原创会议活动管理系统django

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2025-01-06 17:40:10 191

原创 django实现服务器内存网络磁盘监控主机性能分析可视化系统

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2025-01-06 17:38:15 236

深度学习乐园项目案例分享：A074-基于RMBG大模型的AI抠图证件照换背景带GUI

点击查看，完整项目演示视频，更有数百个深度学习项目案例：zzgcz.com 项目 A074-基于RMBG大模型的AI抠图证件照换背景带GUI 的目标是为用户提供一种高效、自动化的证件照背景更换解决方案。项目基于先进的深度学习模型，具体使用了预训练的RMBG大模型，该模型专注于从图像中精准识别并分割前景和背景，使得用户能够轻松替换背景而不损伤前景对象的边缘质量。这类模型广泛应用于各种图像处理任务，尤其适合证件照背景替换、电子商务产品照片优化、图像编辑等场景。本项目通过图形用户界面（GUI）的集成，用户可以在一个友好的操作环境下，轻松上传照片、选择替换背景，并一键完成抠图操作，免去复杂的手动编辑。AI抠图技术通过对数以百万计的训练数据进行学习，能够处理多种复杂背景，自动分割出人像等前景对象，大幅提升了证件照等场景的工作效率和成像效果。

2025-01-25

深度学习乐园项目案例分享：A073-基于PP-OCR和ErnieBot的视频字幕提取和问答助手

点击查看，完整项目演示视频，更有数百个深度学习项目案例：zzgcz.com 项目 A073 是基于 PP-OCR 和 ErnieBot 实现的视频字幕提取与问答助手。其目标是通过先进的光学字符识别（OCR）技术和大规模预训练语言模型，为用户提供高效、准确的视频字幕解析和问答支持。PP-OCR 是一种轻量化、高效的 OCR 模型，专注于文本文字的检测和识别，尤其适用于多种场景下的视频字幕提取。通过该模型，可以从视频中提取字幕信息，并为后续的文本分析和处理提供基础数据。与此同时，ErnieBot 是由百度开发的自然语言处理（NLP）模型，基于 Transformer 架构并结合预训练与知识增强技术，能够理解上下文并生成高质量的文本回答。该项目将 PP-OCR 与 ErnieBot 有机结合，首先通过 PP-OCR 从视频中提取字幕，然后使用 ErnieBot 处理字幕文本，从而实现自动问答功能。其应用场景广泛，涵盖了视频内容分析、知识检索、教育视频辅助工具等，为用户提供便捷的智能问答体验，节省大量的人工处理时间。

2025-01-25

深度学习乐园项目案例分享：A066-WaveNet模型实现电力预测

点击查看，完整项目演示视频，更有数百个深度学习项目案例：zzgcz.com 时间序列预测在电力系统管理、负荷预测和能源优化等领域具有重要意义。传统的单向长短期记忆网络（LSTM）因其在处理时间序列数据中的优势，广泛应用于此类任务。随着深度学习技术的不断发展，WaveNet作为一种基于卷积的架构，以其强大的序列建模能力，在时间序列预测中展现出巨大潜力。本文旨在通过对比分析，探讨WaveNet相较于传统LSTM在电力数据预测中的优势与不足，并为后续模型选择与优化提供参考。

2025-01-23

深度学习乐园项目案例分享：A061-TCN模型实现电力数据预测

点击查看，完整项目演示视频，更有数百个深度学习项目案例：zzgcz.com 时间序列预测在电力系统管理、负荷预测和能源优化等领域具有重要意义。传统的单向长短期记忆网络（LSTM）因其在处理时间序列数据中的优势，广泛应用于此类任务。随着深度学习技术的不断发展，Temporal Convolutional Networks（TCN）作为一种基于卷积的架构，以其独特的结构和强大的序列建模能力，在时间序列预测中展现出巨大潜力。本文旨在通过对比分析，探讨TCN相较于传统LSTM在电力数据预测中的优势与不足，并为后续模型选择与优化提供参考。

2025-01-22

深度学习乐园项目案例分享：A059-MobileViT模型实现图像分类

点击查看，完整项目演示视频，更有数百个深度学习项目案例：zzgcz.com 本项目的目标是实现基于MobileViT模型的图像分类任务，旨在为移动端设备提供高效、轻量级的图像分类解决方案。随着移动设备的计算能力不断提升，对于深度学习模型的高效性和准确性提出了更高的要求。MobileViT模型结合了卷积神经网络（CNN）和视觉Transformer的优势，既保持了传统CNN模型的高效性和局部特征提取能力，又通过Transformer的全局注意力机制增强了模型对图像全局信息的理解能力。因此，MobileViT特别适合应用于资源有限的环境，例如智能手机、嵌入式设备等，在这些场景下，模型的推理速度和准确性至关重要。本项目基于Keras框架实现MobileViT模型，通过优化模型架构，使其能够在不损失性能的前提下减少模型的参数量和计算复杂度，从而提升在低资源设备上的表现。该模型能够有效地处理不同类别的图像分类任务，广泛应用于自动驾驶、医疗图像分析、智能家居等多个领域。通过该项目的实现，开发者可以深入理解如何构建、训练和优化一个高效的深度学习模型，并掌握在实际场景中部署此类模型的方法和技巧。

2025-01-22

深度学习乐园项目案例分享：A057-PCC Net模型实现行人数量统计

点击查看，完整项目演示视频，更有数百个深度学习项目案例：zzgcz.com PCC Net是一种用于拥挤场景下行人计数的深度学习模型。该项目的目标是利用神经网络，准确地统计给定区域内的行人数，输入可以是图像或视频帧。行人计数广泛应用于交通管理、活动监控以及城市规划等领域。在该项目中，通过卷积层与兴趣区域（ROI）池化结合，提取图像特征，这些特征进一步用于预测行人密度图、行人数目，并生成分割输出。该系统能够应对实际场景中的各种挑战，如不同的人群密度、遮挡以及复杂的背景，使其在现实世界中具有良好的适应性。模型使用PyTorch实现，并结合了归一化、数据增强等数据预处理技术，以提升泛化能力。

2025-01-22

深度学习乐园项目案例分享：A030-DIN模型实现推荐算法

点击查看，完整项目演示视频，更有数百个深度学习项目案例：zzgcz.com 项目A030-DIN的核心是通过深度学习技术实现个性化推荐算法，旨在为用户提供精准、高效的商品或内容推荐。在现代电子商务、社交媒体及内容平台中，推荐系统作为核心功能，极大地提升了用户体验。DIN（Deep Interest Network，深度兴趣网络）是一种专门针对用户行为数据进行建模的深度学习模型，通过捕捉用户历史行为中的兴趣点，动态地生成推荐结果。DIN模型的一个显著特点是，它能够根据用户的当前兴趣动态调整推荐内容，不仅仅是依赖于用户的全局行为历史。

2025-01-22

深度学习乐园项目案例分享：A029-AlexNet模型实现鸟类识别

点击查看，完整项目演示视频，更有数百个深度学习项目案例：zzgcz.com 项目A029旨在通过AlexNet深度学习模型实现鸟类识别。背景在于，鸟类识别作为图像分类任务的一个重要应用，能够帮助生物学家、自然爱好者及环境保护工作者有效识别不同种类的鸟类。随着计算机视觉技术的发展，基于深度学习的卷积神经网络（CNN）在图像识别领域表现出了卓越的能力。AlexNet作为经典的CNN架构之一，在2012年ImageNet比赛中取得了突破性成果，并成为深度学习领域广泛使用的模型。本项目使用AlexNet模型对鸟类图像数据集进行训练和测试，最终实现高精度的鸟类分类。AlexNet通过多个卷积层和全连接层组合，可以提取图像的特征，从而有效区分鸟类的不同种类。应用场景主要包括：自动物种识别、生态环境监测、野外科研辅助等。在本项目中，通过对鸟类图像数据的预处理、模型训练和评估，展示了如何应用AlexNet解决复杂的图像分类问题。

2025-01-22

深度学习乐园项目案例分享：A028-引入SE模块和注意力机制解决VGG16过拟合实现新冠肺炎图片多分类

点击查看，完整项目演示视频，更有数百个深度学习项目案例：zzgcz.com 本项目的目标是通过深度学习模型VGG16，实现对新冠肺炎图像的多分类任务，以帮助医疗人员对患者的影像进行快速、准确的诊断。新冠肺炎自爆发以来，利用医学影像如X光和CT扫描进行疾病诊断已成为重要手段之一。随着数据量的增加，基于人工智能的图像分析方法逐渐显现出其优势，能够有效提高检测效率并减少误诊率。该项目基于预训练的VGG16模型，通过对肺部CT或X光影像进行分类，实现对不同类型的肺部病变的分类识别。VGG16模型是深度卷积神经网络中的经典网络，具有16层网络结构，能够捕捉图像中的细微特征，适用于医学图像分析。本项目通过迁移学习，将VGG16的卷积层权重应用于新冠肺炎图片分类任务，并通过微调模型，使其适应于具体的医学影像数据集。最终目标是构建一个高效且稳定的深度学习模型，帮助医疗人员对肺炎患者进行辅助诊断，提高诊断的准确性和效率，同时减轻医疗系统的负担。

2025-01-22

深度学习乐园项目案例分享：A027-CNN-LSTM住宅用电量预测

点击查看，完整项目演示视频，更有数百个深度学习项目案例：zzgcz.com 本项目是基于深度学习技术的住宅用电量预测模型，旨在通过分析住宅用户的历史用电数据，准确预测未来的用电需求。随着智能电网和可再生能源的快速发展，电力公司和能源管理系统对用户用电模式的精确预测需求日益增大，从而实现更有效的能源调度和资源分配。项目采用了结合卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的混合模型。CNN擅长从原始时间序列数据中提取局部特征，捕捉用户用电量的趋势和周期性特征，而LSTM则可以对时间序列中的长期依赖性进行建模，能够更好地捕捉用电量变化中的复杂时间关系。通过这种组合模型，项目能够提高对未来用电量变化的预测精度，从而为电力公司提供智能调度、负荷平衡等决策支持。本模型适用于多种住宅用户的用电场景，特别是用于那些有复杂用电行为模式的住宅用户预测需求，旨在通过智能化的分析与预测，优化电力系统的运营效率。

2025-01-22

深度学习乐园项目案例分享：A056-KerasCV YOLOv8实现交通信号灯检测

点击查看，完整项目演示视频，更有数百个深度学习项目案例：zzgcz.com 本项目旨在通过深度学习模型实现交通信号灯的检测，以提高交通管理系统的智能化水平，增强驾驶辅助功能。随着智能交通系统的快速发展，准确地识别交通信号灯对于无人驾驶汽车和高级驾驶辅助系统（ADAS）至关重要。该项目采用YOLOv8（You Only Look Once version 8），这是一个基于KerasCV实现的目标检测模型，具备实时性和高效性，在复杂环境下能够快速、准确地识别目标。YOLOv8是YOLO系列中的最新版本，具有更轻量化的结构和更高的检测精度，非常适合嵌入式设备和实际应用场景。项目利用交通信号灯作为训练数据集中的主要目标，通过该模型进行高效检测，从而能够在不同光线、天气条件下识别红灯、黄灯和绿灯，并结合后续的应用程序，实现对驾驶行为的智能反馈和控制。本项目的目标是在各种复杂道路环境下，开发一个具备高精度、低延迟的交通信号灯检测系统，助力智能交通和自动驾驶的发展。

2025-01-21

深度学习乐园项目案例分享：A053-SSD融合FERPlus模型实现面部情绪识别

点击查看，完整项目演示视频，更有数百个深度学习项目案例：zzgcz.com 面部情绪识别是一项通过计算机视觉和深度学习技术自动分析和识别人类面部表情的任务。在社会交互、心理分析、情绪监测等多个领域中具有广泛的应用前景。本项目的目标是利用深度学习模型，设计一个能够识别不同面部情绪（如快乐、愤怒、悲伤、惊讶等）的系统，并实时检测视频或图像中的表情变化。项目使用了基于SSD（Single Shot Multibox Detector）的面部检测算法，并结合情感分类模型实现表情识别。SSD是一种常用于目标检测的深度学习模型，可以通过卷积神经网络（CNN）结构高效地在图片中定位和识别目标。本项目的检测部分采用SSD模型进行人脸定位，而情感分类部分则使用预训练模型进行微调，从而在复杂背景中实现高效、精确的情绪识别。整个流程包括了数据预处理、人脸检测、表情特征提取及分类预测。本项目可以应用于人机交互系统、智能家居监控、在线教育情绪分析以及汽车驾驶员情感监测等场景，从而提升用户体验和行为分析的智能化水平。

2025-01-21

深度学习乐园项目案例分享：A050-银行卡数字识别

点击查看，完整项目演示视频，更有数百个深度学习项目案例：zzgcz.com 本项目旨在通过深度学习技术实现光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）系统，自动识别图像中的字符并进行分类与标注。项目背景基于实际场景中对银行卡、身份证等文本信息的自动化识别需求，提升在金融、身份验证等领域的效率。我们选择使用基于卷积神经网络（CNN）和模板匹配的混合模型，并结合图像处理技术（例如轮廓检测、形态学操作）进行特征提取和识别。该模型通过分割输入图像中的每个字符区域，并使用预先构建的数字模板进行匹配比对，从而实现字符的精准识别与分类。主要使用的模型包括经典的ResNet卷积神经网络作为编码器，用以提取图像中的高级特征，再结合多层感知器（MLP）进行字符分类。项目的最终目标是开发一个高效、精准的OCR识别系统，能够在噪声和复杂背景的条件下稳定输出准确的识别结果，适用于身份验证、票据自动处理、文档扫描等多种应用场景。该项目实现了从数据预处理、模型训练到结果输出的完整流程，为后续模型的优化和扩展提供了良好的基础。

2025-01-20

深度学习乐园项目案例分享：A049-基于opencv的人脸闭眼识别疲劳监测

点击查看，完整项目演示视频，更有数百个深度学习项目案例：zzgcz.com 本项目旨在实现基于眼部特征的眨眼检测，通过监测眼睛开闭状态来计算眨眼次数，从而应用于疲劳监测、注意力检测等场景。使用了面部特征点检测算法，以及眼部特征比率（EAR, Eye Aspect Ratio）来判断眼睛的闭合状态。当EAR值低于设定的阈值时，系统判定为眨眼。整个项目采用了Dlib库进行面部特征点定位，并使用OpenCV进行视频流的实时处理和可视化。通过设定合适的阈值和连续帧数参数，该模型能够准确判断并统计眨眼次数。该项目适用于基于视频流的实时眨眼检测场景，并可进一步扩展到疲劳驾驶检测、医疗健康监测以及基于表情的交互应用中。

2025-01-20

深度学习乐园项目案例分享：A048-基于opencv答题卡识别判卷

点击查看，完整项目演示视频，更有数百个深度学习项目案例：zzgcz.com 本项目旨在开发一种自动化的试卷判分系统，通过图像处理技术对试卷中的多选题答案进行识别和评分。该项目采用了基于OpenCV的图像处理方法和深度学习模型，主要用于识别扫描图像中的试卷内容，提取考生的作答区域，并根据预设的正确答案进行自动评分。项目的核心技术包括边缘检测、轮廓识别、透视变换和Otsu阈值分割等。通过一系列图像处理操作，将输入的试卷图片转化为标准化的矩形结构，并根据候选区域的轮廓特征确定每道题目的答案。该项目的应用场景包括教育评估、考试系统自动化和作业批改等。最终实现了通过图像识别对多选题进行准确评分，极大提高了试卷批改的效率和准确性。

2025-01-20

深度学习乐园项目案例分享：A022-GAN模型实现二次元头像生成

点击查看，完整项目演示视频，更有数百个深度学习项目案例：zzgcz.com 本项目旨在利用深度学习技术实现二次元头像的自动生成。该项目的背景来源于对二次元艺术作品的广泛需求和兴趣，尤其是在动漫、游戏等领域，二次元头像广泛应用于角色设计和用户头像生成。本项目采用了生成对抗网络（GAN），具体使用了DCGAN（Deep Convolutional Generative Adversarial Network）模型。这类模型由生成器和判别器两个网络组成，通过相互对抗学习，生成器能够生成逼真的二次元头像，而判别器则对生成的头像进行真假辨别，从而推动生成器不断改进其输出。通过此模型，用户可以生成各种风格的二次元头像，满足个性化头像定制需求。DCGAN模型具有良好的训练稳定性，适合处理图像生成任务。本项目的应用场景涵盖了动漫角色设计、游戏开发中的角色定制以及用户个性化社交头像的生成。

2025-01-16

深度学习乐园项目案例分享：A021-efficientnet-b3模型实现动物图像识别与分类

点击查看，完整项目演示视频，更有数百个深度学习项目案例：zzgcz.com 本项目的目标是利用深度学习技术实现对动物图像的识别与分类。随着计算机视觉技术的快速发展，图像分类已经成为了机器学习的重要应用领域之一。通过对图像中动物的种类进行识别，可以应用于许多实际场景中，如野生动物监测、宠物识别等。本项目基于EfficientNet-B3模型，它是一种经过优化的卷积神经网络，能够在较低计算资源消耗的情况下实现高精度的图像分类。

2025-01-16

A020-LSTM模型实现电力数据预测

本项目旨在通过使用深度学习模型来实现电力需求的预测。随着智能电网的发展和电力消耗的增加，预测电力需求对电力系统的优化管理和资源分配具有重要意义。本项目的核心任务是基于历史电力数据，应用长短期记忆网络（LSTM）来构建预测模型。LSTM 作为一种循环神经网络，擅长处理时间序列数据，并能够捕捉长期依赖关系，特别适合电力数据这种具有时序性的应用场景。

2025-01-16

深度学习乐园项目案例分享：A026-DeepFM模型预测高潜购买用户

点击查看，完整项目演示视频，更有数百个深度学习项目案例：zzgcz.com 本项目的目标是利用深度学习模型DeepFM（Deep Factorization Machine）来预测高潜购买用户，从而提高营销的精准度和销售转化率。随着电商平台的用户行为数据不断积累，如何有效识别出潜在的高价值用户是各大平台优化资源配置、提升盈利能力的重要任务。DeepFM模型结合了传统的FM模型与深度神经网络的优点，既能够通过因子分解的方式处理稀疏特征（例如用户与商品的交互数据），也可以通过深度学习来捕捉高阶的特征组合关系。因此，DeepFM非常适合处理像电商这种复杂的推荐场景。项目中，数据主要包括用户行为、商品特征及交互信息。通过对这些数据进行预处理、特征提取，模型可以预测用户未来的购买行为。DeepFM模型通过同时训练因子分解层和深度神经网络，既能对显性特征进行准确建模，又能自动学习隐性特征交互。该模型不仅在推荐系统中有广泛应用，还可以被用于广告点击率预测、个性化推荐、用户购买意图分析等场景，极大地提升了商业决策的效率和准确性。

2025-01-15

深度学习乐园项目案例分享：A025-fasterRCNN模型实现飞机类目标检测

点击查看，完整项目演示视频，更有数百个深度学习项目案例：zzgcz.com 项目 A025 是基于 Faster R-CNN 模型实现的飞机类目标检测任务。该项目的主要目标是开发一个能够在图像中准确识别并定位飞机的深度学习模型，为自动化监控、卫星图像分析以及军事领域的目标检测提供解决方案。随着深度学习技术的进步，卷积神经网络（CNN）已经在图像分类和物体检测等任务中展现了强大的能力。而 Faster R-CNN 作为其中的经典目标检测模型，结合了区域提议网络（RPN）和基于特征图的分类与回归模块，使得目标检测变得更加高效且精确。在此项目中，我们使用 Faster R-CNN 模型来处理复杂的航空图像数据，识别其中的飞机目标。Faster R-CNN 的结构分为两大部分：首先，区域提议网络生成一系列可能包含目标的候选区域；其次，这些候选区域会被进一步分类为飞机或背景，并进行精确定位。这一方法较之于传统的基于滑窗或选择性搜索的目标检测方法，能够更好地平衡检测速度与精度，在实际应用中具备更强的可扩展性和稳定性。

2025-01-15

深度学习乐园项目案例分享：A023-CNN模型实现mnist手写数字识别

点击查看，完整项目演示视频，更有数百个深度学习项目案例：zzgcz.com 该项目是一个基于Pytorch实现的CNN（卷积神经网络）模型，用于mnist手写数字识别。mnist数据集是机器学习和计算机视觉领域的经典测试数据集，包含60,000张28x28像素的灰度手写数字图像，分为0到9共10个类别。项目的目标是通过深度学习模型准确识别这些手写数字，提升模型的分类精度。在本项目中，采用了卷积神经网络（CNN）作为核心模型，CNN因其在图像处理方面的出色表现而被广泛应用。CNN能够自动提取图像中的特征并进行分类，减少了对人工特征提取的依赖。该模型主要由卷积层、池化层和全连接层组成，通过多次迭代训练模型参数，使其在测试集上的识别准确率不断提升。该项目的应用场景非常广泛，手写数字识别不仅可以用于字符识别系统，还能够应用于银行票据识别、表单录入等场景。在机器学习入门中，mnist手写数字识别也是一个非常重要的练习，可以帮助初学者深入理解深度学习模型的基本原理和实现方法。

2025-01-15

深度学习乐园项目案例分享：A017-resnet模型实现瓜果蔬菜图像识别分类苹果香蕉梨西红柿大豆菠菜玉米黄瓜葡萄橙子菠萝石榴西瓜萝卜共4个G数据

点击查看，完整项目演示视频，更有数百个深度学习项目案例：zzgcz.com 本项目的目标是开发一个基于ResNet18深度学习模型的果蔬图像分类系统。随着现代农业与人工智能的结合，智能果蔬分类技术在供应链、生产和销售管理中扮演了越来越重要的角色。本项目的背景源于提升果蔬分类效率的需求，通过使用计算机视觉技术自动识别和分类不同种类的果蔬。项目使用了经典的卷积神经网络ResNet18，它在图像识别领域表现出色，尤其适合处理果蔬这种复杂且多样化的视觉数据。ResNet18凭借其深度残差结构，能够在保留模型性能的前提下有效减少梯度消失问题，使其在实际应用中稳定高效。通过训练大量果蔬图像数据，模型可以准确区分不同类别，从而实现智能化的自动分类，提升效率并减少人工误差。本项目的应用场景广泛，包括农业自动化、智能超市货架、果蔬质量检测等领域。

2025-01-14

深度学习乐园项目案例分享：A019卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型

点击查看，完整项目演示视频，更有数百个深度学习项目案例：zzgcz.com 本项目旨在实现卫星图像中的道路检测任务，利用先进的深度学习分割模型 DeepLabV3Plus 对道路区域进行精确分割。卫星图像中的道路检测在智能城市建设、无人驾驶导航等领域具有重要应用价值。传统方法难以应对高分辨率图像的复杂性，而深度学习方法通过学习特征表示，可以在大规模数据集上取得良好的性能。本项目基于 PyTorch 框架，使用了 segmentation_models_pytorch 库中的 DeepLabV3Plus 模型，该模型采用了 ResNet50 作为编码器，并利用了 ImageNet 预训练权重加速训练过程。我们对输入的卫星图像进行了预处理和增强，创建了道路的二分类任务（背景与道路）。通过 DiceLoss 作为损失函数和 IoU 作为评估指标，模型通过多轮迭代优化来提升分割精度。训练过程中，我们将数据集分为训练集和验证集，并进行数据增强以提升模型的泛化能力。最终，最佳模型根据验证集上的 IoU 得分进行保存，用于后续的实际部署与评估。

2025-01-14

深度学习乐园项目案例分享：A018-TransUNet模型创新图像分割实战

点击查看，完整项目演示视频，更有数百个深度学习项目案例：zzgcz.com 该深度学习项目主要使用了一种称为TransUNet的模型，用于图像分割任务，特别适用于医学图像处理或其他需要高精度分割的场景。TransUNet结合了传统的卷积神经网络（CNN）和自注意力机制（Transformer），通过编码器提取图像特征，并利用多头注意力机制提升特征表达，最终通过解码器生成高分辨率的分割图像。项目的目标是构建一个高效的分割模型，帮助自动处理复杂的图像分割任务。本项目选用了预训练的ResNet50作为编码器，以此获得深度的图像特征，并通过自定义的解码器对图像进行逐步复原。关键技术亮点在于：1. 使用了Transformer模块，使得模型能够捕捉到更广泛的上下文信息；2. 利用跳跃连接和多头注意力机制，加强了特征融合能力，提升了分割精度。模型的输入图像为224x224像素，输出为分割后的图像，模型适合用于各种医学图像或自然图像的分割应用场景。

2025-01-14

深度学习乐园项目案例分享：A016-基于keras的停车场车位识别

点击查看，完整项目演示视频，更有数百个深度学习项目案例：zzgcz.com 该项目旨在利用深度学习模型与计算机视觉技术，对停车场中的车位进行检测和状态分类，从而实现智能停车管理系统的功能。随着城市化的发展，停车场管理面临着车位检测效率低、停车资源分配不均等问题，而传统的人工检测方法不仅耗时费力，且难以适应大规模停车场的实时需求。为此，本项目提出了一种基于图像处理和深度学习的解决方案，通过摄像头实时获取停车场视频或图像数据，并借助卷积神经网络模型（Convolutional Neural Network, CNN）对车位进行自动识别、位置标注以及空闲与占用状态的分类。项目使用了VGG16作为基础模型，并通过数据增强、迁移学习等技术对车位状态进行精确预测。应用场景包括：停车场监控系统、车位引导系统以及停车资源管理平台等。该方案能够显著提升停车场管理效率，减少停车时间，提高用户体验，并为未来智慧城市停车管理系统的设计提供了参考与借鉴。整体项目分为数据预处理、车位检测、状态分类、结果可视化等模块，并采用Python与Keras库进行模型训练和部署，具有可扩展性和较高的应用价值。

2025-01-13

深度学习乐园项目案例分享：A011-BertForSequenceClassification模型实现微博文本情感三分类提升

点击查看，完整项目演示视频，更有数百个深度学习项目案例：zzgcz.com 本项目旨在构建一个基于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型的中文情感分类系统，能够自动分析社交媒体上的文本内容并预测其情感倾向。随着社交媒体的普及，用户生成的大量文本数据中蕴含着丰富的情感信息，因此能够有效地挖掘和分析这些情感数据对于市场分析、用户反馈管理以及公共情感动态监测等领域具有重要意义。BERT模型是目前最为广泛使用的自然语言处理模型之一，依赖于强大的Transformer结构，可以充分利用上下文信息，理解语言的复杂语义关系，从而在各类文本分类任务中表现出色。本项目通过对微博数据集进行处理和标注，应用BERT模型实现对不同情感（积极、中立、消极）进行分类预测。在具体实现中，项目使用了预训练的BERT基础模型作为文本表示学习的核心，结合PyTorch深度学习框架来搭建模型，并使用数据清洗、分词处理、模型训练、评估等完整流程，旨在为中文情感分类提供一个高效的解决方案，提升文本情感分类的准确率和泛化能力。最终，该模型可以

2025-01-12

snet50模型的船型识别与分类系统研究

点击查看，完整项目演示视频，更有数百个深度学习项目案例：zzgcz.com 本项目旨在实现基于深度学习的船型识别系统，主要针对不同类型船只的图像进行自动分类。该项目的背景是随着海洋监控、海事安全和船只管理需求的不断增长，快速准确地识别海上船只的类型成为一项重要的技术挑战。传统的船只识别方法主要依赖人工特征提取和规则匹配，但由于海上环境复杂多变，如光照、船体角度、海况等因素影响，这种方法的表现较为有限。因此，本项目采用深度学习模型，充分利用卷积神经网络（CNN）的强大特征提取能力，通过学习大规模的船只图像数据集来提升识别精度。项目中选用的模型是基于经典的ResNet-50结构，并结合迁移学习策略来提高模型的收敛速度和泛化能力。具体应用场景包括：海上交通管控、海事安全预警、无人机巡航系统等。通过对输入图像的自动分类，本项目能够识别如货船、渔船、帆船、军舰等多种常见船型，为海洋管理提供准确、可靠的技术支持。最终目标是开发一个能够高效处理和识别多种船型的系统，并通过不断优化模型性能来满足实际应用需求。

2025-01-12

深度学习乐园项目案例分享：A008-基于YOLOv8-deepsort算法的智能车辆目标检测车辆跟踪和车辆计数

点击查看，完整项目演示视频，更有数百个深度学习项目案例：zzgcz.com 该项目基于Ultralytics YOLOv8与DeepSORT跟踪算法，旨在实现目标检测与多目标跟踪的集成。YOLOv8是Ultralytics推出的最新YOLO系列模型，以其快速、准确的目标检测能力而著称，适用于实时视频流处理和复杂场景中的目标识别。项目主要应用场景包括自动驾驶、智能监控以及无人机导航等。通过将YOLOv8与DeepSORT相结合，系统能够在检测到物体后对目标进行实时跟踪，并为每个物体分配唯一的ID，从而实现多目标追踪功能。这种方法不仅可以跟踪静止和移动物体，还能在目标遮挡和重叠时保持良好的跟踪效果。项目的核心是将YOLOv8检测模型与DeepSORT追踪器进行融合，并通过使用自定义数据集来提升检测和跟踪的整体性能。此外，该项目采用了Python语言与PyTorch框架构建，适合进行深度学习模型的二次开发与应用扩展。

2025-01-12

深度学习乐园项目案例分享：A006-BiLSTM和CRF模型实现NER中文命名实体识别完整源码可运行

点击查看，完整项目演示视频，更有数百个深度学习项目案例：zzgcz.com 本项目旨在开发一个基于深度学习的中文命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）系统。命名实体识别是自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域的重要任务之一，广泛应用于信息提取、文本分类、知识图谱构建等多个场景中。项目采用了双向长短时记忆网络（BiLSTM）与条件随机场（CRF）模型相结合的架构，通过深度学习模型自动学习文本中的实体边界和类型。该模型能够识别出三种类型的命名实体：人名、地名和组织名，并基于TensorFlow框架实现。中文NER具有独特的挑战，如缺乏显式的词边界以及实体上下文依赖较强，本项目通过对上下文信息的捕捉以及序列标注的优化来提升识别的准确性。最终目标是开发一个性能稳定、可扩展、易于部署的中文命名实体识别系统，为中文信息处理提供可靠的基础模块。

2025-01-11

空空如也

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