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原创 【人工智能毕设课设】基于YOLOv9实现的线下课堂学生上课状态识别检测系统（附项目源码和数据集下载）
在现代教育环境中，教师对于学生在课堂上的状态监控需求日益增加。传统的监控方式往往依赖于人工观察，不仅效率低下，而且难以做到全面覆盖。为了解决这个问题，我们基于YOLOv9（You Only Look Once version 9）开发了一个线下课堂学生上课状态识别检测系统。该系统能够自动识别学生的上课状态，包括注意力集中、打瞌睡、玩手机等行为，从而帮助教师更好地管理课堂。本文将详细介绍该系统的Python源码、运行教程、训练好的模型以及评估指标曲线，以便读者能够快速上手并应用于实际场景中。
2024-10-14 16:27:21
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原创 基于YOLOv8+PyQt5开发的行人过马路危险行为检测告警系统(附数据集和源码下载）
交通安全一直是一个备受关注的重要议题。每年都有大量的交通事故发生，其中很多都与行人在过马路时的危险行为有关。故我开发了一种基于YOLOv8的行人过马路危险行为检测告警系统。它能够快速准确地识别图像或视频中的行人，并判断他们是否存在危险行为。通过结合计算机视觉和深度学习技术，该系统能够实时监测行人在过马路时的行为，并及时发出警报，以提醒行人和驾驶员注意交通安全。提示：以下是本篇文章正文内容在本博客中，我们介绍了基于YOLOv8和PyQt5的行人过马路危险行为检测告警系统。
2023-08-13 10:00:00
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原创 使用Resnet网络对人脸图像分类识别出男女性别（包含数据集制作+训练+测试）
这两天有点忙，本打算昨天准备写这篇博客内容的，推迟到今天晚上。实际上，上午我已经把模型训练完了，准确率可以达到95%，考虑到用的台式机没有装显卡，所以使用的数据集一共只有340张。分布情况如下。【训练集】女性：150张；男性：150张【验证集】女性：20张；男性：20张数据集预览女性数据男性数据提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考实际上很多可以修改，如loss选择、梯度下降方法、学习率、衰减率等等。
2022-11-19 23:27:31
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原创 基于RNN循环神经网络、LSTM、GRU和改进GRU空中目标意图识别实现(附源码+数据集+程序说明)
目标战术意图由一系列动作实现，因此目标状态呈现时序动态变化特征。针对目标意图识别问题的特点，本文是对基于循环神经网络进行意图识别的实现。现有的用于复杂环境下对目标意图识别方法主要有模板匹配、证据推理、贝叶斯网络和神经网络等。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考。
2022-11-10 23:29:27
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原创 100种目标检测数据集【voc格式yolo格式json格式coco格式】+YOLO系列算法源码及训练好的模型
本文介绍并分享了应用于各行业、各领域非常有用的目标检测数据集（感谢您的关注+三连，数据集持续更新中…），其中绝大部分数据集作者已应用于各种实际落地项目，数据集整体质量好，标注精确，数据的多样性充分，训练模型拟合较好，具有较高的研究和使用价值，各数据集都有下载链接及作者训练好的模型+源码下载链接，同时也有对应的检测效果视频，请放心下载~【实际项目应用】：阳光厨房、明厨亮灶智能监控方案【数据集说明】：老鼠检测数据集已更新到2018张，图片包含有白天和黑夜老鼠出没照片，标签包含voc（xml）和yolo格式
2022-10-12 21:32:27
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原创 【深度学习笔记】五步教你使用Pytorch搭建神经网络并训练
文章目录前言一、准备数据&加载数据1.准备数据（分类）2.加载数据二、定义损失函数1自定义损失函数或者使用Pytorch中现有的三、定义网络四、定义优化器五、迭代训练总结前言针对刚接触深度学习的小伙伴，肯定很想自己亲手搭建一个网络模型，训练模型。今天作者就五步教大家简单快速搭建一个分类网络，并训练模型，希望对初学者有一定帮助，欢迎大家收藏关注，作者将不断分享更新深度学习中的一些重要知识点。一、准备数据&加载数据1.准备数据（分类）作者是训练分类训练工作服和非工作服，如下图所示.
2021-09-03 10:05:37
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原创 一文弄懂--人工智能中的Transformer是什么?
Transformer是一种革命性的神经网络架构，主要用于处理序列数据，如自然语言处理（NLP）任务。它通过自注意力机制同时处理整个序列，显著提高了处理长距离依赖关系的能力。与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）相比，Transformer具有更高的并行性和效率，使其在机器翻译、文本生成、语音识别等领域表现出色。Transformer的核心组件包括输入嵌入、位置编码、多头自注意力机制和前馈神经网络。其成功推动了大规模语言模型（如GPT和BERT）的发展，并在多模态AI系统中展现出巨大潜力。T
2025-05-14 16:48:02
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原创 【智慧养猪场】-猪的行为分析视频数据集及展示（已做好分类）
通过对这些视频数据的分析，能够应用视频识别技术对猪的日常行为进行监控和分析，进而实现自动化管理养猪场，提高养殖效率和动物福利。在技术应用方面，涉及到视频处理技术、计算机视觉、行为识别算法、人工智能与机器学习、物联网技术等多种IT领域的知识点。例如，利用计算机视觉技术结合图像处理和机器学习算法，对视频帧序列进行分析，来检测和分类特定的行为；运用行为识别算法，如深度学习中的卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN），通过训练模型来识别和分类不同的行为。
2025-04-09 10:39:23
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原创 【毕设课设系列】基于深度学习实现多位手写数字识别系统准确率达99.3%（附源码+数据集+识别效果展示+运行教程）
我们的目标是构建一个系统，能够识别包含多个手写数字的图像（例如，图像中可能包含两个或更多的手写数字）。数据准备：获取并预处理包含多位手写数字的数据集。模型构建：使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）构建卷积神经网络模型。模型训练：训练模型以识别手写数字。模型评估：评估模型的性能。模型应用：使用训练好的模型进行预测。
2025-03-14 16:13:00
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原创 Python初学者常犯的错误及其解决办法
在Windows里面你直接打开CMD、Powershell或者在macOS、Linux上打开终端，你看到的黑色窗口叫做命令行，这里执行的是命令。macOS、Linux的命令行一般是以符号开头。当你在终端里面，输入python3并回车的时候，打开的是Python交互环境>>>Python交互环境里面执行的是Python代码，而不是shell命令。你需要搞清楚，你是要执行shell命令、CMD命令还是执行Python代码。执行shell命令，就在终端里面，执行CMD命令，就在CMD里面。
2024-11-28 16:28:52
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原创 基于STM32F407ZGT6芯片+多传感器开发的多参数水质监测系统含论文+答辩PPT+软硬件资料
STM32F407ZGT6微控制器：作为系统的核心处理器，负责数据采集、处理及通信逻辑的实现。该芯片具有高性能、低功耗的特点，适用于嵌入式控制系统。水质传感器温度传感器：用于监测水体的温度。pH值传感器：用于监测水体的酸碱度。溶解氧传感器：用于监测水体中的溶解氧含量。电导率传感器：用于监测水体的电导率。无线通信模块：通过Wi-Fi或LoRa等无线通信技术，实现数据的远程传输。本项目选用ESP8266 Wi-Fi模块。电源模块：为整个系统提供稳定的电源。
2024-11-25 08:30:00
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原创 C语言基于AVR单片机的电子万年历设计-附项目源码+论文
AVR单片机：作为系统的核心处理器，负责数据处理和控制逻辑的实现。本项目选用ATmega328P单片机。RTC模块：用于提供精确的时间基准。本项目选用DS3231实时时钟模块。LCD显示模块：用于显示时间、日期和星期等信息。本项目选用1602字符型LCD显示屏。按键模块：用于设置时间和日期。本项目使用4个按键，分别用于增加、减少、确认和返回操作。电源模块：为整个系统提供稳定的电源。
2024-11-24 12:00:00
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原创 基于STM32的智能温室大棚控制系统设计（含软硬件及全部资料+说明文档）
STM32微控制器：作为系统的核心处理器，负责数据采集、处理及控制逻辑的实现。温度传感器：用于监测温室内的温度。湿度传感器：用于监测温室内的湿度。光照强度传感器：用于监测温室内的光照强度。土壤湿度传感器：用于监测土壤的湿度。继电器模块：用于控制风扇、水泵、补光灯等设备的开关。通信模块：通过Wi-Fi或LoRa等无线通信技术，实现远程监控和数据传输。LCD显示模块：用于显示当前的环境参数和系统状态。
2024-11-24 10:00:00
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原创 数学建模竞赛：生产企业原材料的订购与运输：解决生产企业原材料的订购与运输问题
( x_{ij} )：从供应商 ( i ) 订购并运输到工厂 ( j ) 的原材料数量。( c_{ij} )：从供应商 ( i ) 运输到工厂 ( j ) 的单位成本。( p_i )：供应商 ( i ) 的供货价格。( d_j )：工厂 ( j ) 的需求量。( s_i )：供应商 ( i ) 的供货能力。
2024-11-23 13:45:00
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原创 课程设计：基于FPGA的出租车计价系统
FPGA控制模块：选用Xilinx或Altera系列的FPGA芯片，利用VHDL/Verilog语言编写控制逻辑。传感器模块：采用霍尔效应传感器检测车轮转动次数，进而计算行驶距离。显示模块：使用7段数码管或LCD屏显示相关信息。按键模块：包含启动、停止等几个按键，用于控制计价过程。电源模块：为系统提供5V或3.3V直流电。
2024-11-23 12:30:00
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原创 基于51单片机的嵌入式油烟机控制系统设计含源码+原理图+说明文档
51单片机：作为系统的核心处理器，负责接收来自各传感器的数据，并根据预设算法控制风扇的转速。烟雾传感器：用于检测厨房内油烟浓度的变化，为系统提供实时数据支持。温度传感器：监测厨房温度，辅助判断油烟产生情况。风扇驱动模块：接收单片机发出的指令，调整风扇转速以适应不同的油烟浓度。按键模块：允许用户手动设置工作模式或调整参数。LCD显示模块：用于显示当前的工作状态、油烟浓度等信息。
2024-11-22 09:30:00
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原创 基于STM32F407VET6单片机的自动泊车系统设计--含设计报告和文档资料
在相邻车库有车的情况下完成倒车入库和侧方位入库。在相邻车库无车的情况下完成倒车入库和侧方位入库。能够连续完成上述功能组合。
2024-11-20 10:45:00
1226
原创 基于单片机矿工生理状态监测系统的设计与实现-含源码+论文
本文通过查阅国内外相关资料，设计并实现了一套基于单片机的矿工生理状态监测系统。该系统能够实时监测矿工的体温、心率、血氧值和物理角度，并通过WiFi模块将数据传输到云平台，有效提高了矿工的工作安全性和健康水平。硬件优化：提高传感器的灵敏度和准确性，增强数据采集和传输的稳定性和可靠性。软件优化：开发更加高效、准确和实用的算法，提高数据处理和分析的精度和效率。应用拓展：探索生理状态监测系统的应用领域和未来发展方向，将其技术应用到其他行业和领域中，为人们的生产生活提供更加安全、健康和高效的保障。
2024-11-20 08:00:00
2089
原创 基于MATLAB的超宽带(UWB)信号的仿真和测试系统
随着无线通信技术的发展，超宽带（Ultra-Wideband, UWB）技术因其高数据传输速率、低功耗、抗多径衰落等优点而受到广泛关注。UWB技术适用于短距离高速数据传输，如个人区域网络、雷达系统和精确位置定位等应用。本文将介绍如何使用MATLAB进行UWB信号的仿真与测试，并构建一个完整的测试系统。🚀完整项目源码下载链接👉。
2024-11-19 15:35:45
1705
原创 基于ROS的GNSS定位系统：使用因子图优化（FGO）和扩展卡尔曼滤波（EKF）进行GNSS数据融合
因子图优化是一种基于图论的优化方法，通过构建因子图模型，将观测数据和先验知识转化为图中的节点和边，然后通过优化算法求解最可能的状态。因子图优化在处理非线性问题和多模态数据方面具有优势。
2024-11-19 15:30:35
2175
原创 模拟低轨道卫星通信：基于Python计算卫星与地面站之间的可见性和通信延迟
轨道高度：卫星距离地球表面的高度。倾角：卫星轨道平面与赤道平面的夹角。周期：卫星绕地球一周所需的时间。
2024-11-19 15:22:35
1938
原创 使用深度强化学习方法实现股票投资组合优化（附项目源码+数据集+论文报告+答辩PPT）
本项目使用了科技公司的股票数据，包括但不限于苹果（AAPL）、谷歌（GOOGL）、微软（MSFT）等。数据来源包括历史股价、成交量、财务指标等。数据预处理步骤包括清洗、归一化和特征工程。
2024-11-16 08:45:00
1776
原创 采用多种深度学习、机器学习算法实现目标意图识别系统——含完整项目源码
描述：航空旅行信息系统的英文数据集。训练数据：4978条测试数据：888条类别：22个支持向量机是一种监督学习模型，用于分类和回归分析。它通过找到一个超平面来最大化不同类别之间的间隔。
2024-11-15 18:15:29
1241
原创 深度强化学习方法--三维路径规划算法设计与实现（RRT+AOC+APF）
A*算法是一种启发式搜索算法，通过估计从当前节点到目标节点的成本来指导搜索方向。它结合了Dijkstra算法的广度优先搜索和贪婪最佳优先搜索的特点。本文介绍了如何在Matlab中实现基于深度强化学习的三维路径规划算法，并结合了多种传统路径规划算法。
2024-11-15 18:00:12
1922
原创 Flask和Python实现在线课堂学生疲劳检测系统设计与实现
后端：Flask（Web框架）前端图像处理：OpenCV（计算机视觉库）GUI界面：Tkinter（Python标准GUI库）本文介绍了如何利用Flask、OpenCV和Python开发一个在线课堂学生疲劳检测系统。通过视频流捕获、面部检测、疲劳检测和结果展示，我们展示了整个系统的搭建过程。
2024-11-15 17:48:26
1226
原创 基于机器学习电信号EMG训练分类模型控制仿生手控制系统（Matlab-Simulink实现）
肌电图（EMG）信号是从肌肉活动中获取的电信号，这些信号可以通过放置在皮肤表面的电极进行采集。EMG信号反映了肌肉活动的状态，是控制仿生手的重要输入。本文介绍了如何利用机器学习方法和Matlab-Simulink实现基于EMG信号的仿生手控制系统。通过数据采集、预处理、特征提取、分类模型训练和控制系统实现，我们展示了整个系统的搭建过程。
2024-11-15 17:39:43
1599
原创 基于YOLOv9的空中飞鸟识别检测系统（附项目源码和数据集下载）
基于YOLOv9的空中飞鸟识别检测系统是一个利用深度学习技术进行鸟类识别的应用，旨在实现对机场等场景中飞鸟的实时检测和预警，从而帮助提升飞行安全。本文将详细介绍该系统的Python源码、运行教程、训练好的模型以及评估指标曲线。
2024-10-15 12:00:00
1934
原创 基于YOLOv9实现的自行车检测系统：为共享自行车违停项目开发（附项目源码及数据集下载）
随着城市化进程的加快，自行车作为绿色出行工具，其数量在不断增加。然而，随之而来的自行车违停问题也日益严重，给城市交通管理带来了挑战。为了有效监测自行车违停情况，我们基于YOLOv9（You Only Look Once version 9）开发了一款自行车检测系统。该系统能够实时检测视频或图像中的自行车，并识别其是否违停，为城市交通管理提供智能化解决方案。本文将详细介绍该系统的Python源码、运行教程、训练好的模型以及评估指标曲线，旨在帮助读者快速上手并将其应用于自行车违停项目的开发中。
2024-10-14 16:55:43
1922
原创 【人工智能毕设课设】基于YOLOv9的水果（香蕉）成熟度识别划分系统（附项目源码和数据集下载）
YOLOv9是YOLO系列算法的最新版本，它在保持高效推理速度的同时，进一步提升了检测精度。通过引入更先进的网络结构、优化训练策略以及增强数据增强技术，YOLOv9在多个目标检测基准测试中取得了优异表现。本项目成功开发了一个基于YOLOv9的香蕉成熟度识别系统，实现了从数据预处理、模型训练到测试评估的完整流程。通过实际测试，系统表现出较高的识别精度和鲁棒性，为香蕉生产和管理提供了有力的技术支持。
2024-10-14 16:02:10
1499
原创 面试智力题 (附答案)
"Mr Miller为记 者举例说明了一种比较合理的答法，他首先在纸上画出了CN TOWER的草图，然后快 速估算支架和各柱的高度，以及球的半径，算出各部分体积，然后和各部分密度运 算，最后相加得出一个结果。如果有两顶黑帽子，第一次两人都只 看到对方头上的黑帽子，不敢确定自己的颜色，但到第二次关灯，这两人应该明白 ，如果自己戴着白帽，那对方早在上一次就应打耳光了，因此自己戴的也是黑帽子 ，于是也会有耳光声响起；现在小明过桥要1秒， 小明的弟弟要3秒，小明的爸爸要6秒，小明的妈妈要8秒，小明的爷爷要12秒。
2024-06-25 13:15:00
841
原创 嵌入式系统习题库及答案
嵌入式系统习题库及答案## 1．选择题1． 以下哪个不是嵌入式系统的设计的三个阶段之一：（A）A 分析B 设计C 实现D 测试2． 以下哪个不是RISC架构的ARM微处理器的一般特点：（C）A 体积小、低功耗B 大量使用寄存器C采用可变长度的指令格式，灵活高效D 寻址方式灵活简3． 通常所讲的交叉编译就是在X86架构的宿主机上生成适用于ARM架构的（ A ）格式的可执行代码。
2024-06-25 09:45:00
1682
原创 面试问题总结（包含各方面）
2、说出自己的观点:“我符合贵公司的招聘条件，凭我目前掌握的知识、技能、 高度的责任感、 良好的适应能力及学习能力， 完全能胜任这份工作。2、说出自己对困难所持有的态度:“工作中出现一些困难是正常的， 也是难免的， 但是只要有坚忍不拔的毅力、勤奋的学习态度， 良好的合作精神以及事前周密而充分的准备， 任何困难都是可以克服的。我的目的是:了解应聘者的心理承受能力、逻辑思维能力、演讲能力，而他的生平介绍却是其次的，因为，我们在他的简历中已经对其有所了解。我的目的是:应聘者是有感恩的心态，还是有仇恨的心态。
2024-06-24 12:30:00
595
原创 网络分层之7层讲解
要传递信息就要利用一些物理媒体，如双纽线、同轴电缆等，但具体的物理媒体并不在OSI的7层之内，有人把物理媒体当作第0层，物理层的任务就是为它的上一层提供一个物理连接，以及它们的机械、电气、功能和过程特性。该层的任务时根据通信子网的特性最佳的利用网络资源，并以可靠和经济的方式，为两个端系统（也就是源站和目的站）的会话层之间，提供建立、维护和取消传输连接的功能，负责可靠地传输数据。Note：有一些连接设备，如网桥或交换机，由于它们要对帧解码并使用帧信息将数据发送到正确的接收方，所以它们是工作在数据链路层的。
2024-06-24 09:00:00
1274
原创 数据结构-堆
（Heap）是一种特别的树状数据结构。若是满足以下特性，即可称为堆：“给定堆中任意节点P和C，若P是C的母节点，那么P的值会小于等于（或大于等于）C的值”。若母节点的值恒子节点的值，此堆称为（min heap）；反之，若母节点的值恒子节点的值，此堆称为（max heap）。在堆中最顶端的那一个节点，称作（root node），根节点本身没有（heap sort），提出了二叉堆树作为此算法的数据结构。
2024-06-23 15:45:00
816
原创 TCP 三次握手
SYN-ACK重传次数服务器发送完SYN－ACK包，如果未收到客户确认包，服务器进行首次重传，等待一段时间仍未收到客户确认包，进行第二次重传，如果重传次数超过系统规定的最大重传次数，系统将该连接信息从半连接队列中删除。客户端再次发送确认包(ACK)，SYN 标志位为0，ACK 标志位为1，并且把服务器发来 ACK 的序号字段+1，放在确定字段中发送给对方，并且在数据段放写ISN的+1。服务器端确认客户端的 FIN 包，发送一个确认包，表明自己接受到了客户端关闭连接的请求，但还没有准备好关闭连接。
2024-06-23 11:15:00
1361
原创 C++必会100题精（面试笔试有用）
5.已知一个类X, _____C_____是定义指向类X成员函数的指针,假设类有3个公有成员: void f1(int), void f2(int)和int a.54.类B是类A的公有派生类，类A和类B中都定义了虚函数func()，p是一个指向类A对象的指针，则p->A::func()将（ A ）9.已知f1(int)是类X的公有成员函数,p是指向成员f1()的指针，采用它赋值, ____ B ______是正确的.8.已知p是一个指向类X数据成员m的指针,s是类X的一个对象;
2024-06-22 12:15:00
1147
原创 模电复习题
在下图所示放大电路中，已知VCC=12V，Rb1=27kΩ，Rc=2kΩ，Re=1kΩ，UBE=0.7V，现要求静态电流 ICQ=3mA ，则 Rb2 约为（）。已知U2=20V，稳压管的UDZ=9V，R=300Ω，RL=300Ω。正常情况下，电路的输出电压UO为（）。下图所示共基放大电路的三极管为硅管，UBE=0.7V，rbb’=200Ω，β=100，可求得该电路的电压放大倍数为（）。下图所示共基放大电路的三极管为硅管，UBE=0.7V，rbb’=200Ω，β=100，可求得该电路的输出电阻Ro为（）。
2024-06-21 17:15:00
2195
原创 威泰视信嵌入式软件工程师笔试题
硬件看门狗,又叫 watchdog timer,是一个定时器电路, 一般有一个输入,叫喂狗,一个输出到MCU的RST端,MCU正常工作的时候,每隔一端时间输出一个信号到喂狗端,给 WDT 清零,如果超过规定的时间不喂狗,(一般在程序跑飞时),WDT 定时超过,就回给出一个[复位信号]到MCU,是MCU复位. 防止MCU死机. 看门狗的作用就是防止程序发生死循环，或者说程序跑飞。只要你代码或配置有改动，都要重新编译的，只是如果代码写成块模式的，不用整个代码都重新编译，编译器会自动编译改动了的代码。
2024-06-21 11:00:00
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