毕设作品基于stm32的智能家居系统设计源码及全部资料+PPT+论文.zip
毕设作品基于stm32的智能家居系统设计源码及全部资料+PPT+论文.zip
[论文目录]
第1章 绪 论 1
1.1 概述 1
1.2 国内外研究现状 1
1.3 研究目标和内容 2
第2章 功能设计和方案选择 4
2.1 整体方案设计分析 4
2.2 无线数据传输方案选型 4
2.2.1 无线通信技术 4
2.2.3 服务器、数据库实现方式 5
2.3 硬件方案选型 5
2.3.1 硬件总体设计 5
2.3.2 控制器选型 6
2.3.3 硬件显示屏选型 6
2.3.4 Wifi模块选型 7
2.3.5 烟雾传感器选型 7
2.3.6 温湿度传感器选型 8
2.3.7 光照传感器选型 8
2.3.8 人体感应模块HC-SR501 8
2.4 本章小结 9
第3章 硬件电路设计 10
3.1 硬件结构设计 10
3.2 硬件原理图设计 11
3.2.1 电源电路 11
3.2.2 TFT模块显示电路 11
3.2.3 ESP8266-01S应用电路 12
3.2.4 STM32F103C8T6核心板电路 12
3.2.5 蜂鸣器报警电路 13
3.2.6 RGB控制电路 13
3.2.7 步进电机控制电路 13
3.2.8 DHT22传感器电路 14
3.2.9 MQ4传感器电路 14
3.2.10 BH1750传感器电路 15
3.3 本章小结 16
第4章 软件设计 17
4.1 软件设计分析 17
4.1.1 硬件装置应用程序结构分析 17
4.1.2 网站终端展示程序结构分析 18
4.2 硬件应用程序设计 18
4.2.1 初始化程序设计 18
4.2.2 OneNET云平台简介 20
4.2.3 MQTT协议简介 21
4.2.4 MQTT协议数据包格式 22
4.2.5 云平台通信程序设计 24
4.2.6 云平台上传与接收程序设计 24
基于python+tensorflow+jieba+word2vec实现细粒度用户评论情感分析项目源码(baseline个人).zip
基于python+tensorflow+jieba+word2vec实现细粒度用户评论情感分析项目源码(baseline个人)
【项目说明】
1.多数小白下载后,在使用过程,可能会遇到些小问题,若自己解决不了,请及时私信描述你的问题,我会第一时间提供帮助,也可以远程指导
2.项目代码完整可靠,但难度适中,满足一些毕设、课设要求,且属于易上手的优质项目,项目内基本都有说明文档,按照操作即可,遇到困难也可私信交流
3.适用人群:各大计算机相关专业行业的在校学生、高校老师、公司程序员等下载使用
4.特别是那种爱钻研学习的学霸,强烈推荐此项目,可以二次开发提升自己。拿来作毕设、课设直接用也行,不过尽量弄懂项
基于LSTM、HMM、K-Means聚类算法实现音乐自动创作项目源码+运行教程+模型和数据(可作毕设课设).zip
2. 技术选型与核心算法
•
基础框架: 基于Tensorflow。
•
主要算法: 项目中生成音乐所使用到的主要算法是 LSTM (长短期记忆网络)、HMM (隐马尔可夫模型) 和 K-Means (K均值聚类)。
3. 数据说明
•
训练数据文件: data.db。
•
数据内容: 训练所用的数据存放于一个sqlite3数据库文件中。这些数据是将midi音乐按照一定规则编码后得到的。
•
数据来源: 作者从网上找到了 169首儿歌 作为训练样本。
•
数据选择原因: 选择儿歌是因为儿歌的midi文件比较好下载,而且儿歌的主旋律、和弦走向、鼓点等相对比较简单,适合当前版本作为训练样本。
4. 系统架构与文件结构
•
源代码目录: code 文件夹。
•
数据文件: data.db 文件。
•
日志/会话目录: 需要手动创建 log 和 log/sess 目录。
•
其他文件: whl_is_sb.txt。
5. 功能描述
•
核心功能: 自动生成音乐。
•
生成音乐组成: 生成的音乐包含主旋律、和弦,以及鼓点、bass、钢琴、弦乐和加花五种音色的伴奏。
•
输出格式: 生成的音乐文件为 output.mid。
6. 运行环境与使用方法
•
依赖项: 需要安装依赖包,依赖列表位于 whl_is_sb.txt 文件中。
•
依赖安装方法: 使用命令 pip3 install -r whl_is_sb.txt 进行安装。
•
运行前准备: 进入 code 目录,并创建 log 和 log/sess 目录。
•
运行命令:
1、运行train_model.py 开始训练模型
2、运行general_midi.py 开始生成midi音频文件
本科毕设基于深度学习LSTM神经网络实现音乐自动生成项目源码+数据集+模型+评估曲线.zip
本科毕设基于深度学习LSTM神经网络实现音乐自动生成项目源码+数据集+模型.zip
利用LSTM网络进行音乐生成工作
train_sequence.py
不区分音符和和弦,将其作为同一类进行训练
train_chord.py
训练和弦序列
train_notes.py
训练音符序列
【项目说明】
1.多数小白下载后,在使用过程,可能会遇到些小问题,若自己解决不了,请及时私信描述你的问题,我会第一时间提供帮助,也可以远程指导
2.项目代码完整可靠,但难度适中,满足一些毕设、课设要求,且属于易上手的优质项目,项目内基本都有说明文档,按照操作即可,遇到困难也可私信交流
3.适用人群:各大计算机相关专业行业的在校学生、高校老师、公司程序员等下载使用
4.特别是那种爱钻研学习的学霸,强烈推荐此项目,可以二次开发提升自己。拿来作毕设、课设直接用也行,不过尽量弄懂项
基于python+OpenCV和Mediapipe实现手语手势识别检测项目源码.zip
基于python+OpenCV和Mediapipe实现手语手势识别检测项目源码.zip
【项目说明】
1.多数小白下载后,在使用过程,可能会遇到些小问题,若自己解决不了,请及时私信描述你的问题,我会第一时间提供帮助,也可以远程指导
2.项目代码完整可靠,但难度适中,满足一些毕设、课设要求,且属于易上手的优质项目,项目内基本都有说明文档,按照操作即可,遇到困难也可私信交流
3.适用人群:各大计算机相关专业行业的在校学生、高校老师、公司程序员等下载使用
4.特别是那种爱钻研学习的学霸,强烈推荐此项目,可以二次开发提升自己。拿来作毕设、课设直接用也行,不过尽量弄懂项
生物医学工程创新赛-基于TransUnet和SwinUnet实现肝脏肿瘤医学分割项目(含数据集、python代码、模型).zip
生物医学工程创新赛-基于TransUnet和SwinUnet实现肝脏肿瘤医学分割项目(含数据集、python代码、模型)
【项目介绍】
训练你的模型
肿瘤数据集统计分析: tumor_statistics文件夹下含肿瘤物理直径、体积、球型度的统计
Step1 半监督补全标签 : 运行步骤详见Step1_nnUNet_pseudo_label\pseudo_label_README.md
Step2 预测肝脏标签: 运行步骤详见Step2_CLIP-Driven-Universal-Model\README.md
Step3 DDPM合成小肿瘤数据及训练最终预测模型Diff-nnUNet: 运行步骤详见Step3_Diff_nnUNet\README.md
【主要功能】
采用半监督学习方法补全未标注的肿瘤,增强标注一致性,提高分割精度。
利用DDPM生成更多的小肿瘤数据,增强模型对小病灶的学习能力。
进行全面的数据统计分析,包括肿瘤的直径、体积、球型度等指标。
分割网络为Transformer-Unet和Swin-Unet,学习率采用cos余弦退火算法。如果想在大尺度进行训练,修改base-size参数即可,优化器采用了AdamW。评估的指标为dice、iou、recall、precision、f1、pixel accuracy等等
【技术栈】
半监督学习
DDPM (Denoising Diffusion Probabilistic Models)
nnU-Net (a strong baseline for medical image segmentation)
【项目总结】
本项目通过补全标注与合成数据提升了数据的质量与数量,进行消融实验验证了核心设计的有效性,并在外部测试集上获得优异表现,再次说明了Deep learning is data-driven的底层逻辑。
课程作业基于KNN算法实现手写字母和数字识别系统源码+数据集(python和C语言两个版本).zip
课程作业基于KNN算法实现手写字母和数字识别系统源码+数据集(python和C语言两个版本).zip
【项目介绍】
基于 KNN 算法实现手写字符识别
数据集包括了字母和数字
先尝试用 Python 实现,然后尝试用 C 语言复现
【快速开始】
将 数据集.zip 解压,将 Img 文件夹放在代码的同级目录里。
选取一张手写的要预测的图片,放到 test 文件夹里。
更改 bin.py 或 bin.ipynb 的倒数第二行和倒数第三行,将文件路径改为 test 里自己要预测的图片的图片文件名,例如我的图片名叫做 9.png。
# 导入判断图片并转化
file_in = "test\\9.png" # 自定义上传图片路径
file_out_int = "test\\9.txt" # 自定义保存 txt 文件路径
handle_char(file_in, width, height, file_out_int)
运行 bin.py 或 bin.ipynb,将图片二值化。
运行 matrix.py 或 matrix.ipynb 或 matrix.c,预测手写数字。
gcc -o matrix matrix.c -lgdi32 -lcomdlg32 -lshlwapi
【项目说明】
1.多数小白下载后,在使用过程,可能会遇到些小问题,若自己解决不了,请及时私信描述你的问题,我会第一时间提供帮助,也可以远程指导
2.项目代码完整可靠,但难度适中,满足一些毕设、课设要求,且属于易上手的优质项目,项目内基本都有说明文档,按照操作即可,遇到困难也可私信交流
3.适用人群:各大计算机相关专业行业的在校学生、高校老师、公司程序员等下载使用
4.特别是那种爱钻研学习的学霸,强烈推荐此项目,可以二次开发提升自己。拿来作毕设、课设直接用也行,不过尽量弄懂项
基于ESP32微控制器的端侧语音处理系统设计与实现(含源码、文档及全部资料,开源硬件,易复刻).zip
基于ESP32微控制器的端侧语音处理系统设计与实现(含源码、文档及全部资料,开源硬件,易复刻).zip
[项目介绍]
硬件设计:采用ESP32-PICO-V3-02为核心,集成Wi-Fi和蓝牙功能,并通过SiP封装技术实现小型化。
软件设计:基于MFCC和CNN的音频识别模型在MCU上成功部署,准确率达到95%,响应时间在300ms以内。
系统集成:环境光传感器、全向麦克风、扬声器功放、陀螺仪和TFT显示屏等外设,支持时钟、日历、设置、手电筒和AI问答等功能。
用户交互:通过手势传感器和实体按钮实现用户交互,并具备云端语音识别助手功能。
该项目成功设计并实现了一款端侧语音处理系统,结合人工智能技术与物联网嵌入式系统,提供低成本、高效率的 AI 模型部署。项目成果是一款集硬件设备和软件系统于一体的智能手表,具备手势控制和语音识别功能。
主要功能
硬件设计: 采用 ESP32-PICO-V3-02 为核心,集成 Wi-Fi 和蓝牙功能,并通过 SiP 封装技术实现小型化。
软件设计: 基于 MFCC 和 CNN 的音频识别模型在 MCU 上成功部署,准确率达到 95%,响应时间在 300ms 以内。
系统集成: 包括环境光传感器、全向麦克风、扬声器功放、陀螺仪和 TFT 显示屏等外设,支持时钟、日历、设置、手电筒和 AI 问答等功能。
用户交互: 通过手势传感器和实体按钮实现用户交互,并具备云端语音识别助手功能。
技术栈
硬件: ESP32-PICO-V3-02 微控制器
软件: MFCC、CNN、TensorFlow-Lite、LVGL
手语识别系统设计与实现-基于python+opencv+JavaScript+mysql(适合毕设课设,含模型文件).zip
手语识别系统设计与实现-基于python+opencv+JavaScript+mysql(适合毕设课设,含模型文件).zip
【项目介绍】
1. 系统概述
本系统基于 OpenCV 实现手语识别,旨在提高非手语使用者与听障人士之间的沟通效率。系统允许用户自定义字典,通过上传手势视频训练神经网络模型,实现个性化的手势识别。
2. 技术栈
计算机视觉:使用 OpenCV 进行图像处理和关键点检测
深度学习:采用神经网络模型进行手势识别
前端:HTML、CSS 和 JavaScript 构建用户界面
后端:Python(Flask)处理数据和模型
数据库:MySQL 存储用户信息和模型数据
3. 系统流程
数据准备:用户上传手势视频,系统将其切割为帧并进行预处理。
模型训练:使用用户上传的视频数据训练神经网络模型。
模型优化:通过降噪算法提高模型的准确性和健壮性。
实时识别:用户通过摄像头展示手势,系统实时识别并输出结果。
4. 功能模块
模型选择:用户可选择预设模型或自定义模型。
手势识别:实时捕获并识别手势,转换为文字输出。
提示功能:提供手势示例以帮助用户学习。
5. 系统优势
个性化:用户可上传自定义手势,适应个人手势习惯。
高准确率:通过降噪算法提高识别准确率。
多场景应用:适用于教育、社交、公共服务等领域。
基于树莓派+百度语音API开发得语音助手python源码(Snowboy唤醒系统).zip
基于树莓派+百度语音API开发得语音助手python源码(Snowboy唤醒系统).zip
这个项目是一个基于树莓派的语音助手,使用Snowboy实现唤醒系统,并使用百度语音API进行语音识别。该项目使用Python编写,旨在实现一个简单的语音助手功能。
主要功能点
使用Snowboy实现唤醒系统
使用百度语音API进行语音识别
提供基本的语音助手功能
技术栈
Python
Snowboy
百度语音API
Java开发基于基于SpringBoot+OAuth2+JW的身份认证及权限校验演示程序.zip
Java开发基于基于SpringBoot+OAuth2+JW的身份认证及权限校验演示程序.zip
主要功能点
实现基于 Spring Security 和 OAuth2 的身份认证
使用 JWT 和数字签名进行身份验证和授权
支持微服务架构下的身份认证和权限验证
技术栈
Spring Boot
Spring Cloud
Spring Security
OAuth2
JWT
数字签名
基于区块链实现数字身份证明系统含源码+运行说明+报告参考.zip
基于区块链实现数字身份证明系统含源码+运行说明+报告参考.zip
【项目介绍】
是一个基于区块链的数字身份证明系统,让用户能够安全地管理和验证自己的身份信息。它利用区块链技术将用户身份信息安全地存储,构建一个统一、安全且可验证的区块链身份证。
功能点:
去中心化标识符 (DIDs):在区块链上创建和管理唯一的 DIDs
身份验证:提交身份文件以供可信第三方验证
凭证验证:验证凭证的真实性
用户个人资料管理:轻松更新个人信息和管理凭证
隐私控制:控制谁可以访问身份信息以及在何种情况下访问
安全措施:强大的安全措施,包括加密和安全密钥管理
社交媒体集成:在各种社交媒体平台上分享您的验证数字身份
个人资料编辑:轻松更新和管理您的数字身份资料
【技术栈】
Next.js
TypeScript
Solidity
Hardhat
Chainlink VRF
IPFS
【项目说明】
1.多数小白下载后,在使用过程,可能会遇到些小问题,若自己解决不了,请及时私信描述你的问题,我会第一时间提供帮助,也可以远程指导
2.项目代码完整可靠,但难度适中,满足一些毕设、课设要求,且属于易上手的优质项目,项目内基本都有说明文档,按照操作即可,遇到困难也可私信交流
3.适用人群:各大计算机相关专业行业的在校学生、高校老师、公司程序员等下载使用
4.特别是那种爱钻研学习的学霸,强烈推荐此项目,可以二次开发提升自己。拿来作毕设、课设直接用也行,不过尽量弄懂项
基于FastAPI和Vue构建的前后端分离的智能电商客服系统(源码+部署教程,支持多个大模型).zip
基于FastAPI和 Vue 构建的前后端分离的智能电商客服系统(源码+部署教程,支持多个大模型)
一个基于 FastAPI 和 Vue 3 构建的前后端分离的智能客服助手项目,支持多种大语言模型,如DeepSeek V3,Qwen2.5系列,Llama3系列等。涵盖了 Agent、RAG 在智能客服领域的主流应用落地需求场景。
功能特性
1. 通用问答能力
支持 DeepSeek V3 在线API
支持 使用 Ollama 接入任意对话模型,如Qwen2.5系列,Llama3系列
灵活的模配置
2. 深度思考能力
支持 DeepSeek R1 在线API
支持 使用 Ollama 接入任意 Deepseek r1 模型系列
灵活的模配置
3. ollama 性能测试工具
单请求性能测试
并发性能测试
系统资源监控
自动化测试报告
快速启动
1. 安装依赖
# 创建虚拟环境
python -m venv .venv
# 激活虚拟环境
# Windows
.venv\Scripts\activate
# Linux/Mac
source .venv/bin/activate
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
2. 配置环境变量
复制 env.example 文件到 llm_backend/.env 文件中,并根据实际情况修改配置:
# LLM 服务配置
CHAT_SERVICE=OLLAMA # 或 DEEPSEEK
REASON_SERVICE=OLLAMA # 或 DEEPSEEK
# Ollama 配置
OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434
OLLAMA_CHAT_MODEL=deepseek-coder:6.7b
OLLAMA_REASON_MODEL=deepseek-coder:6.7b
# DeepSeek 配置(如果使用)
DEEPSEEK_API_KEY=your-api-key
DEEPSEEK_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1
DEEPSEEK_MODEL=deepseek-chat
3. 安装Mysql数据库并在 .env 文件中配置数据库连接信息
4. 启动服务
# 进入后端目录
cd llm_backend
# 启动服务(默认端口 9000)
python run.py
# 如果需要修改 IP 和端口,编辑 run.py 中的配置:
uvicorn.run(
"main:app",
host="0.0.0.0", # 修改监听地址
port=8000, # 修改端口号
access_log=False,
log_level="error",
reload=True
)
服务启动后可以访问:
API 文档:http://localhost:8000/docs
前端界面:http://localhost:8000
技术栈
后端:
FastAPI
SQLAlchemy
MySQL
Ollama/DeepSeek
前端:
Vue 3
Element Plus
TypeScript
注意事项
生产环境部署时:
修改 .env 中的 SECRET_KEY
配置正确的 CORS 设置
使用 HTTPS
关闭 reload=True
开发环境:
可以启用 reload=True 实现热重载
可以设置 log_level="debug" 查看更多日志
基于 FastAPI 和 Vue 3 构建的前后端分离的智能客服助手项目。它支持多种大语言模型,如 DeepSeek V3、Qwen2.5 系列和 Llama3 系列等,涵盖了 Agent 和 RAG 在智能客服领域的主流应用落地需求场景。
主要功能点
通用问答能力:支持 DeepSeek V3 在线 API 和使用 Ollama 接入任意对话模型
深度思考能力:支持 DeepSeek R1 在线 API 和使用 Ollama 接入任意 Deepseek r1 模型系列
Ollama 性能测试工具:包括单请求性能测试、并发性能测试和系统资源监控等功能
技术栈
后端: FastAPI、SQLAlchemy、MySQL、Ollama/DeepSeek
前端: Vue 3、Element Plus、TypeScript
基于python+html+JavaScript的旅游景点智能导览系统+数据库sql+数据(2025毕设).zip
基于python+html+JavaScript的旅游景点智能导览系统+数据库sql+数据(2025毕设).zip
[项目说明]
项目介绍
旅游景点智能导览系统,旨在通过现代技术手段,为游客提供全面、便捷、智能的导览服务。平台集成了地图服务、景点介绍、路线推荐等功能,帮助游客更好地规划行程,提高旅游体验。
主要功能模块
用户管理模块:包括用户注册、登录等功能。
地图服务模块:集成高德地图API,实现地图显示、景点标记、路 线规划等功能。
景点推荐模块:根据用户偏好,推荐旅游景点,并提供各个景点的 详细介绍及图片展示
路径规划模块:根据推荐数据结合用户兴趣、消费偏好等需求规划 最优观光路线
项目部署
将sql文件导入本地数据库中
更改final/web.py文件中关于数据库的配置
将final/templates/index_forth.html中的line40,line43改为自己高德地图JS api 中的安全密钥和key
启动web.py文件
用户默认密码为123456_1
【项目说明】
1.多数小白下载后,在使用过程,可能会遇到些小问题,若自己解决不了,请及时私信描述你的问题,我会第一时间提供帮助,也可以远程指导
2.项目代码完整可靠,但难度适中,满足一些毕设、课设要求,且属于易上手的优质项目,项目内基本都有说明文档,按照操作即可,遇到困难也可私信交流
3.适用人群:各大计算机相关专业行业的在校学生、高校老师、公司程序员等下载使用
4.特别是那种爱钻研学习的学霸,强烈推荐此项目,可以二次开发提升自己。拿来作毕设、课设直接用也行,不过尽量弄懂项
基于大模型的金融风险预测及分析项目python源码+数据.zip
基于大模型的金融风险预测及分析项目python源码+数据.zip
【项目介绍】
基于大模型的金融风险预测及分析项目。该项目提供了一些示例代码,包括信用数据分析和风险预测的演示。
主要功能点
利用大模型进行金融风险预测和分析
提供信用数据分析和风险预测的示例代码
技术栈
Python
【项目说明】
1.多数小白下载后,在使用过程,可能会遇到些小问题,若自己解决不了,请及时私信描述你的问题,我会第一时间提供帮助,也可以远程指导
2.项目代码完整可靠,但难度适中,满足一些毕设、课设要求,且属于易上手的优质项目,项目内基本都有说明文档,按照操作即可,遇到困难也可私信交流
3.适用人群:各大计算机相关专业行业的在校学生、高校老师、公司程序员等下载使用
4.特别是那种爱钻研学习的学霸,强烈推荐此项目,可以二次开发提升自己。拿来作毕设、课设直接用也行,不过尽量弄懂项
课程设计基于软件定义网络(SDN)的负载均衡方案项目python实现源码+数据集.zip
基于软件定义网络(SDN)的负载均衡方案项目python实现源码.zip
【项目说明】
1.多数小白下载后,在使用过程,可能会遇到些小问题,若自己解决不了,请及时私信描述你的问题,我会第一时间提供帮助,也可以远程指导
2.项目代码完整可靠,但难度适中,满足一些毕设、课设要求,且属于易上手的优质项目,项目内基本都有说明文档,按照操作即可,遇到困难也可私信交流
3.适用人群:各大计算机相关专业行业的在校学生、高校老师、公司程序员等下载使用
4.特别是那种爱钻研学习的学霸,强烈推荐此项目,可以二次开发提升自己。拿来作毕设、课设直接用也行,不过尽量弄懂项
毕设基于BiLSTM实现评论文本情感分析系统(6种细分情感+模型下载).zip
毕设基于BiLSTM实现评论文本情感分析系统(6种细分情感+模型下载).zip
【项目说明】
识别分类6种情感,分别是:"中性", "喜爱", "悲伤", "厌恶", "愤怒", "高兴"
测试数据集 1 情感对话生成数据集
测试数据集 2 SMP2020微博情绪分类评测
数据集 train acc test acc
情感对话生成数据集 0.9649 0.9117
SMP2020微博情绪分类 0.8214 0.6771
对于 情感对话生成数据集,我们将问题与回答分开作为一条数据,随机分割 0.1 作为测试集。
对于 SMP2020微博情绪分类数据集,我们使用 测试数据集/真实测试数据/usual_test_labeled.txt 作为测试集。
基于matlab实现Keller压力表数据源码(课程作业).zip
基于matlab实现Keller压力表数据源码(课程作业).zip
基于python+opencv开发自动检测和测量模拟仪表针角度的图像处理系统+说明文档(图像处理课设).zip
基于python+opencv开发自动检测和测量模拟仪表针角度的图像处理系统+说明文档(图像处理课设).zip
这个项目是一个自动检测和测量模拟仪表针角度的图像处理系统。它可以处理模拟仪表的图像,检测圆形仪表表面,识别指针位置,并测量角度。它将处理结果存储在SQLite数据库中,并提供基于时间的绘图功能,包括时间过滤和平均选项。该系统还可以将角度读数转换为压力单位(PSI/BAR),用于压力表监控。
【主要功能】
使用霍夫圆检测算法检测图像中的圆形仪表表面
通过图像处理技术识别仪表指针位置
计算指针角度(以度为单位)
使用线性插值将角度转换为压力值(PSI/BAR)
维护仪表读数历史记录
提供调试模式以进行故障排查
【技术栈】
Python 3
OpenCV(用于图像处理)
SQLite3(用于数据存储)
Matplotlib(用于绘图,可选)
毕设新作品基于SpringBoot+Vue前后端分离的光伏发电监测管理系统(完整源码+数据库+多张运行截图).zip
毕设新作品基于SpringBoot+Vue前后端分离的光伏发电监测管理系统(完整源码+数据库+多张运行截图).zip
【项目介绍】
光伏发电监测管理系统,基于Spring Boot + Vue前后端分离版本。是一种基于物联网、大数据及云计算技术的智能化管理平台,用于实时监控、分析和优化光伏电站的运行状态,旨在提升发电效率、保障系统安全、降低运维成本,并为电站的长期稳定运行提供数据支持。
前端采用Vue、Element UI。
后端采用Spring Boot、Spring Security、Redis & Jwt。
权限认证使用Jwt,支持多终端认证系统。
支持加载动态权限菜单,多方式轻松权限控制。
高效率开发,使用代码生成器可以一键生成前后端代码。
实时监测电站和设备的运行状态
提供电站发电统计、同比分析、环比分析等数据分析功能
支持尖峰平谷分析、电能质量分析等功能
提供智能报警、运维管理等功能
提供移动端小程序,支持实时监测、统计分析等功能
前端: Vue、Element UI
后端: Spring Boot、Spring Security、Redis、JWT
权限认证: JWT,支持多终端认证
动态权限菜单: 支持加载动态权限菜单,多方式轻松权限控制
基于python深度学习的人脸识别门禁系统+设计文档(毕业设计).zip
基于python深度学习的人脸识别门禁系统+设计文档(毕业设计)
项目介绍
这是一个基于深度学习的人脸识别门禁系统,可用于企业、社区等需要进行人员身份识别和权限管理的场景。系统采用深度学习技术进行人脸检测和识别,支持用户管理、权限控制、访问日志记录等功能。
主要功能
人脸识别:使用深度学习模型识别人脸,支持多人脸识别
用户管理:支持注册、删除、查询用户及其权限
访问控制:基于用户角色和权限等级控制门禁访问
访客管理:支持临时访客创建与权限控制
日志记录:自动记录所有访问尝试,支持日志查询
设备管理:支持多设备管理和状态监控
系统要求
Python 3.7+
OpenCV
dlib
face_recognition
PyQt5 (桌面版UI)
Flask (Web服务)
摄像头设备(可选,支持模拟模式)
模拟模式说明
为了方便在没有摄像头的环境下使用和演示,系统支持以下几种模拟模式:
1. 样本图像模拟
从预设的样本图像文件夹中随机选择人脸图像,模拟摄像头输入。适合基本功能测试和演示。
2. IP摄像头模式
通过网络连接到IP摄像头或使用手机作为摄像头(通过IP Webcam等应用)。这种模式可以在没有物理摄像头的电脑上使用手机摄像头作为输入源。
使用方法:
在手机上安装IP Webcam应用
启动应用并记录提供的URL地址
在系统设置中选择"IP摄像头"模式并输入URL
3. 场景模拟模式
按顺序播放特定场景下的一系列图像,用于模拟特定的应用场景如人员接近、识别和通过的完整流程。
系统内置多个预设场景,也支持创建自定义场景。
门禁系统模拟元素
系统提供了丰富的门禁模拟元素,增强真实感和用户体验:
1. 开关门动画效果
系统包含精心设计的开关门动画序列,可视化显示门禁状态变化。这些动画显示:
门的开启/关闭过程
权限验证状态
操作进度百分比
2. 声音提示系统
集成声音反馈提供多种音效:
访问授权提示音
拒绝访问警告音
开门/关门操作音
安全警报音效
3. 门禁状态显示
直观显示门禁系统当前状态:
门开启/关闭状态
锁定/解锁状态
最近访问记录
AidLux平台优化
本系统专为AidLux平台优化,确保在Android设备上流畅运行:
1. 自动平台适配
自动检测AidLux平台并应用优化配置
智能调整图像处理参数,降低资源占用
根据设备性能动态调整识别频率
2. 多摄像头API支持
支持AidLux多种摄像头API (CVS, Camera, OpenCV)
摄像头故障自动恢复机制
摄像头不可用时自动切换到模拟模式
3. 手机摄像头集成
支持通过IP Webcam使用手机摄像头
内置摄像头连接测试工具
URL格式自动验证和错误提示
4. Web界面优化
响应式界面设计,适配不同屏幕尺寸
触控友好的交互元素
实时状态更新和动画反馈
5. 原生TFLite模型加速
利用AidLux原生API加载和推理TFLite模型
支持GPU和CPU加速,提高性能
优化内存使用,降低资源占用
活体检测功能
系统集成了先进的活体检测技术,有效防止照片、视频等欺骗手段:
1. 眨眼检测
通过面部特征点跟踪眼睛状态变化
分析眼睛宽高比(EAR)实时变化
要求用户完成眨眼动作确认真人
2. 面部特征点分析
检测468个面部特征点,精确捕捉面部微表情
实时分析面部特征点变化,识别自然面部运动
可视化面部特征点,增强用户体验
3. 姿态变化检测
分析头部姿态变化,防止静态照片欺骗
检测自然的头部运动模式
结合多种特征提高检测准确性
4. 安全流程设计
用户尝试访问时自动启动活体检测
声音和视觉提示引导用户完成验证
多级验证机制,确保安全性
5. TFLite模型支持
使用轻量级TFLite模型进行面部特征点检测
支持离线运行,无需网络连接
针对AidLux平台优化,提供高效推理
注意:首次使用系统前,请确保已下载所需的TFLite模型文件到models目录。如果模型文件不存在,系统将自动尝试下载。
快速开始
安装所需依赖:
pip install -r requirements.txt
运行桌面应用:
python app/main.py
运行AidLux版本(适用于Android设备):
python app/aidlux_main.py
操作指南
模拟模式设置
进入"系统管理"标签页
勾选"启用模拟模式"
选择需要的模拟类型(样本图像/IP摄像头/场景模拟)
根据选择的模式配置相关参数
点击"应用设置"保存变更
添加样本图像
进入"系统管理"标签页,启用模拟模式
点击"添加样本图像"按钮
选择一个或多个包含人脸的图像文件
图像将被添加到系统的样本库中
创建场景模拟
进入"系统管理"标签页,启用模拟模式并选择"场景模拟"
毕设Web开发基于React+Node.js实现多人在线中国象棋游戏平台源码(含DFS、BFS搜索+AI对战)+详细说明.zip
毕设Web开发基于React+Node.js实现多人在线中国象棋游戏平台源码(含DFS、BFS搜索+AI对战)+详细说明
【项目说明】
1. 系统概述
中国象棋在线对战系统是一个基于Web的多人在线游戏平台,支持人机对战和在线多人对战模式。系统采用现代Web技术栈构建,提供实时对战、游戏记录回放、聊天系统等功能,为用户提供流畅的中国象棋对弈体验。
2. 系统架构
2.1 整体架构
本系统采用典型的三层架构设计:
前端层:负责用户界面展示和交互
后端层:处理游戏逻辑和业务规则
数据层:负责数据的持久化存储
整个系统通过Socket.io实现前后端的实时通信,保证了对弈过程的即时性和流畅性。
2.2 系统组件图
系统主要由以下组件构成:
前端组件:
客户端UI(React):整体用户界面框架
游戏棋盘:展示棋盘和棋子
游戏控制器:处理用户的游戏操作
聊天界面:支持对战时的实时聊天
Socket.io客户端:处理与服务器的实时通信
后端组件:
Express服务器:提供HTTP API服务
Socket.io服务器:处理实时通信
游戏逻辑模块:实现象棋规则和游戏状态管理
用户管理模块:处理用户认证和信息管理
AI引擎:实现人机对战的AI算法
数据层组件:
Sequelize ORM:对象关系映射中间件
MySQL数据库:存储游戏数据和用户信息
2.3 数据流图
系统中的数据流动主要包括:
玩家输入移动 → 前端UI → Socket.io服务器 → 游戏逻辑验证 → 数据库存储
AI计算移动 → 游戏逻辑验证 → Socket.io服务器 → 前端UI → 玩家界面更新
用户聊天信息 → 前端UI → Socket.io服务器 → 其他用户前端 → 聊天界面更新
3. 数据库设计
3.1 数据库架构
系统使用MySQL数据库作为持久化存储,通过Sequelize ORM实现数据的操作和管理。
数据库名称:chinese_chess_db 字符集:utf8mb4 排序规则:utf8mb4_unicode_ci
3.2 核心数据表
games表
存储游戏的所有相关信息,包括棋盘状态、玩家信息、移动历史等。
字段名 类型 描述 约束
id INT 自增主键 AUTO_INCREMENT, PRIMARY KEY
gameId VARCHAR(36) 游戏唯一标识符 NOT NULL, UNIQUE
boardState JSON 棋盘当前状态 NOT NULL
currentTurn VARCHAR(10) 当前回合(red/black) NOT NULL
status VARCHAR(20) 游戏状态(waiting/playing/over) NOT NULL, DEFAULT 'waiting'
players JSON 玩家信息 NOT NULL
moveHistory JSON 移动历史记录 NOT NULL
chatMessages JSON 聊天记录 NOT NULL
createdAt TIMESTAMP 创建时间 NOT NULL, DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
updatedAt TIMESTAMP 更新时间 NOT NULL, DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP
3.3 数据模型设计
系统使用Sequelize ORM管理数据模型,主要模型包括:
Game模型:
const Game = sequelize.define('Game', {
gameId: {
type: DataTypes.STRING,
primaryKey: true,
allowNull: false
},
boardState: {
type: DataTypes.JSON,
allowNull: false
},
currentTurn: {
type: DataTypes.STRING,
allowNull: false
},
status: {
type: DataTypes.STRING,
allowNull: false,
defaultValue: 'waiting'
},
players: {
type: DataTypes.JSON,
allowNull: false,
defaultValue: []
},
moveHistory: {
type: DataTypes.JSON,
allowNull: false,
defaultVal
基于python深度学习加密流量分类系统源码(下载即用,部署简单).zip
基于python深度学习加密流量分类系统源码(下载即用,部署简单).zip
【项目说明】
1.多数小白下载后,在使用过程,可能会遇到些小问题,若自己解决不了,请及时私信描述你的问题,我会第一时间提供帮助,也可以远程指导
2.项目代码完整可靠,但难度适中,满足一些毕设、课设要求,且属于易上手的优质项目,项目内基本都有说明文档,按照操作即可,遇到困难也可私信交流
3.适用人群:各大计算机相关专业行业的在校学生、高校老师、公司程序员等下载使用
4.特别是那种爱钻研学习的学霸,强烈推荐此项目,可以二次开发提升自己。拿来作毕设、课设直接用也行,不过尽量弄懂项
人工智能作业基于python卷积神经网络(CNN)的垃圾邮件分类系统(含源码+模型+数据+设计报告).zip
人工智能作业基于python卷积神经网络(CNN)的垃圾邮件分类系统(含源码+模型+数据+设计报告).zip
【项目介绍】
构建一个能够准确识别中文垃圾邮件的模型。
【主要功能】
数据预处理:从原始数据集中随机选取1000封邮件,包括659封垃圾邮件和341封正常邮件。
模型构建:使用CNN架构,包括词嵌入层、卷积层、最大池化层、全连接层和Dropout层。
模型训练:设置batch_size为100,epoch为400,使用交叉熵损失函数和SGD优化器进行训练。
模型评估:在测试集上计算loss、accuracy、Precision、Recall、F1和混淆矩阵,并绘制ROC曲线。
【技术栈】
Python
PyTorch
卷积神经网络(CNN)
【项目说明】
1.多数小白下载后,在使用过程,可能会遇到些小问题,若自己解决不了,请及时私信描述你的问题,我会第一时间提供帮助,也可以远程指导
2.项目代码完整可靠,但难度适中,满足一些毕设、课设要求,且属于易上手的优质项目,项目内基本都有说明文档,按照操作即可,遇到困难也可私信交流
3.适用人群:各大计算机相关专业行业的在校学生、高校老师、公司程序员等下载使用
4.特别是那种爱钻研学习的学霸,强烈推荐此项目,可以二次开发提升自己。拿来作毕设、课设直接用也行,不过尽量弄懂项
金融爬虫与数据分析-基于python实现股吧新浪财经爬虫情感分析舆情分析项目源码+详细运行教程+数据库(本科毕设).zip
金融爬虫与数据分析-基于python实现股吧新浪财经爬虫情感分析舆情分析项目源码+详细运行教程+数据库(本科毕设).zip
本地运行
在执行程序前,需要在以下文件中配置相关参数:
tools/config.py
import pymysql
class MyMysql:
def __init__(self):
self.connect = pymysql.connect(
host=Mysql服务IP地址,
port=Mysql数据库端口,
user=数据库用户名,
password=数据库密码,
database=数据库名,
charset='utf8'
)
self.cursor = self.connect.cursor()
如果需要实现邮件发送功能,则还需要配置如下参数:
data_process/email_send.py
import smtplib
from email.mime.application import MIMEApplication
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
def send_email():
user = '发件人邮箱@qq.com'
pwd = 'QQ邮箱的SMTP授权码'
to = '收件人邮箱@qq.com'
...
在完成上述配置后,运行data_process/whole_process.py即可自动开始
基于Django框架开发的学生社团管理系统源码(课程作业).zip
基于 Django 框架开发的学生社团管理系统。该项目提供了一个可以帮助学生社团管理的解决方案。
主要功能点
社团信息管理: 包括社团基本信息的增删改查
社团成员管理: 包括成员信息的增删改查
社团活动管理: 包括活动信息的发布、查看和管理
技术栈
后端框架: Django
前端技术: HTML、CSS、JavaScript
期末课设基于python+jieba+request爬虫技术实现B站弹幕评论爬取分析可视化系统+说明文档.zip
期末课设基于python+jieba+request爬虫技术实现B站弹幕评论爬取分析可视化系统+说明文档.zip
[功能介绍]
通过视频的BV号获取视频的aid和cid,然后使用cid获取弹幕数据,使用aid获取评论数据,并将数据保存为CSV文件。
对获取的弹幕和评论数据进行预处理,包括去除标点符号、表情、数字等,并使用自定义的词典进行分词。
使用Word2Vec模型将分词后的结果转化为词向量,并对词向量进行降维可视化。
【技术栈】
Python
爬虫技术(requests、BeautifulSoup等)
自然语言处理(jieba、Word2Vec等)
数据可视化(matplotlib等)
【项目说明】
1.多数小白下载后,在使用过程,可能会遇到些小问题,若自己解决不了,请及时私信描述你的问题,我会第一时间提供帮助,也可以远程指导
2.项目代码完整可靠,但难度适中,满足一些毕设、课设要求,且属于易上手的优质项目,项目内基本都有说明文档,按照操作即可,遇到困难也可私信交流
3.适用人群:各大计算机相关专业行业的在校学生、高校老师、公司程序员等下载使用
4.特别是那种爱钻研学习的学霸,强烈推荐此项目,可以二次开发提升自己。拿来作毕设、课设直接用也行,不过尽量弄懂项
大数据课设-基于vue.js+python爬虫的农产品数据可视化分析系统(含完整源码+使用教程).zip
大数据课设-基于vue.js+python爬虫的农产品数据可视化分析系统(含完整源码+使用教程).zip
[介绍]
运行依赖
以下各依赖版本为推荐配置。
node 14.17.3 LTS
npm 7.20.0
python 3.8.16
MySQL 8.0.25 (必须为 MySQL 8)
JDK 8u301 (必须为 JDK 8)
hadoop 2.7.7 (必须为 hadoop 2.7.x)
spark-3.0.3-bin-hadoop2.7 (必须)
nginx 1.20.1 (可选,部署需要)
运行方法
第一次运行需要以下步骤进行初始化:
运行后端项目。运行后将自动进行数据库建表,并添加一个超级管理员用户,用户名与密码均为“admin”。
运行爬虫项目。首先爬取区域数据(省、市和市场数据)以及农产品种类数据(种类和品种),然后正是爬取农产品价格和售卖行情数据。
运行前端项目。
之后运行只需要将运行前后端项目,并按需要爬取某一时间段农产品价格和售卖行情数据即可。
在 Linux 操作系统下,详细初始化流程如下(Windows 操作系统类似):
【主要功能】
爬取农产品价格和销售行情数据
基于Spark的大数据分析和可视化展示
提供管理员后台功能
【技术栈】
前端: Vue.js
后端: Python + Flask
爬虫: Python + Scrapy
数据库: MySQL
大数据处理: Spark
Android毕业设计-基于Java实现的健身社交APP源码+使用教程.zip
Android毕业设计-基于Java实现的健身社交APP源码+使用教程
Android健身app,在普通健身app的基础上加入了社交功能(类似KEEP、FEEL、轻+、减约、薄荷等)
【项目说明】
1.多数小白下载后,在使用过程,可能会遇到些小问题,若自己解决不了,请及时私信描述你的问题,我会第一时间提供帮助,也可以远程指导
2.项目代码完整可靠,但难度适中,满足一些毕设、课设要求,且属于易上手的优质项目,项目内基本都有说明文档,按照操作即可,遇到困难也可私信交流
3.适用人群:各大计算机相关专业行业的在校学生、高校老师、公司程序员等下载使用
4.特别是那种爱钻研学习的学霸,强烈推荐此项目,可以二次开发提升自己。拿来作毕设、课设直接用也行,不过尽量弄懂项
收起
五个模块
登录和注册模块
健身锻炼模块
朋友圈模块
每日打卡模块
个人信息模块
Tips
APP的服务器地址请在 com.lilei.fitness.utils.Constants 中修改,或者在登录界面按 菜单键 进入服务器地址修改界面(Debug用)
毕设基于vue+webpack+sprinboot的团队聊天室匹配系统(含数据库+前后端源码+部署教程).zip
毕设基于vue+webpack+sprinboot的团队聊天室匹配系统(含数据库+前后端源码+部署教程).zip
思路:
- 需要把之前的`messageCard`给修改一下,在这个组件加载的同时,向后端获取到`Map<Id, avatarUrl>` 这样一个哈希表,然后前端根据这样一个表来获取到各种用户的id对应的头像,`messageList` 里有对应的ID,所以这个不需要修改
- `messageCard` 还需要设置一下对应的type,从哪个地方转移进来的之类的,或者说,直接把对应`avatarMap` 通过`props`传递过去。
- 那么这么定了,有两个`ChatPage`,`ChatPage`需要做的就是把对应的`avatarMap传递到`messageCard`里面去
- `messageCard` 需要做的就是把`Templete` 重写一下,把头像的地址改成,根据`avatarList`来展示。
基于Vue.js+Go语言实现试卷网络管理系统完整源码(含前端、后端)+论文+运行教程(98分毕设项目).zip
基于Vue.js+Go语言实现试卷网络管理系统完整源码(含前端、后端)+论文+运行教程(98分毕设项目).zip
这是一个面向教师的试卷网络管理系统,使用Golang和vben框架开发。该项目旨在为教师提供一个方便的试卷管理平台。
主要功能点
试卷的上传、下载和管理
试卷的在线编辑和预览
试卷的共享和协作编辑
试卷的统计分析和成绩管理
技术栈
后端: Golang
前端: Vue.js, vben框架
环境准备
在开始运行项目之前,你需要确保系统中已经安装了以下工具:
Go:版本 1.20 或更高。
Node.js:用于前端项目的依赖管理和构建。
pnpm:Node.js 的包管理器,可以使用 npm install pnpm -g 进行安装。
步骤 1:csdn下载项目代码
解压重命名为paper-manager
cd paper-manager
步骤 2:后端项目运行
2.1 安装 Go 依赖
在项目根目录下,使用以下命令安装 Go 依赖:
bash
go mod tidy
2.2 启动后端服务
在项目根目录下,运行以下命令启动后端服务:
bash
go run main.go
默认情况下,后端服务将监听 [::]:3000 端口。你可以使用 -l 标志指定监听地址,例如:
bash
go run main.go -l [::]:8080
步骤 3:前端项目运行
3.1 安装前端依赖
进入前端项目目录并安装依赖:
bash
cd frontend/vben
pnpm install
3.2 启动前端开发服务器
在前端项目目录下,运行以下命令启动前端开发服务器:
bash
pnpm run dev
前端开发服务器将默认监听 3344 端口,并在浏览器中自动打开预览页面。
步骤 4:构建项目(可选)
如果你需要构建生产版本的项目,可以按照以下步骤操作:
4.1 构建前
基于matlab实现蒙特卡洛方法模拟薄膜生长过程源码(课程作业).zip
基于matlab实现蒙特卡洛方法模拟薄膜生长过程源码(课程作业).zip
主要功能
使用蒙特卡洛方法模拟薄膜生长过程
不考虑分子间作用力
matlab语言实现
课程作业,仅供参考
国产不同硬件平台的算法部署模板(含海思、瑞芯微和比特大陆等)+说明文档.zip
不同平台的算法部署模版
本项目旨在提供不同平台的算法部署模板,包括海思、瑞芯微、比特大陆,这些模板可帮助您在各种硬件平台上轻松部署算法,并提供了基本的配置指南。
部署案例
硬件平台 链接
HI3519DV500 Yolov5
支持的平台包括
Algorthim_Deployment/
├── Bitmain
│ └── BM1684X
├── Hisi
│ ├── Hi3519_DV500
│ └── SS928
├── images
│ ├── Bitmain
│ ├── Hisi
│ └── RockChip
├── LICENSE
├── readme.md
└── Rockchip
├── RK3588
└── RV1126
海思(Hisilicon)平台
硬件平台 链接
SS928 SS928部署教程
Hi3519_DV500 Hi3519_DV500部署教程
部署步骤:
准备环境:安装适用于海思平台的开发工具链和依赖库。
导出模型:导出你的模型文件。
转换模型文件:将训练好的模型转换为海思平台可用的格式。
配置硬件参数:根据目标硬件平台的特性,调整算法参数和性能设置。
测试和调优:在目标平台上测试部署的算法,并根据性能表现进行调优。
瑞芯微(Rockchip)平台
硬件平台 链接
RV1126 RV1126部署教程
RK3588 RK3588部署教程
部署步骤:
安装环境:配置适用于瑞芯微平台的开发环境和工具链。
导出模型:导出你的模型文件。
模型转换:将训练好的模型转换为Rockchip平台支持的格式。
硬件优化:根据硬件平台的特性进行性能优化和参数调整。
部署测试:在目标平台上进行算法的部署测试,并评估性能和稳定性。
比特大陆(Bitmain)平台
硬件平台 链接
BM1684X BM1684X部署教程
部署步骤
课程设计基于python实现的智能简历解析系统源码(简历解析、人岗匹配).zip
课程设计基于python实现的智能简历解析系统源码(简历解析、人岗匹配).zip
主要功能
简历解析: 利用合适的 prompt 使用 Grok-beta 大模型完成解析任务,得到结构化的 JSON 数据。
人岗匹配: 采用语义相似度和结构化数据相似度结合的方式实现,使用 google-bert/bert-base-chinese 预训练模型。
技术栈
Python
Grok-beta 大模型
Google-bert/bert-base-chinese 预训练模型
基于RAG大模型技术开发的私有知识库智能问答系统源码+运行部署教程.zip
基于RAG大模型技术开发的私有知识库智能问答系统源码+运行部署教程
基于大模型技术开发的智能问答系统,针对本地知识库进行服务。该系统实现了大模型应用部署的五大核心场景:大模型通用领域知识问答、本地私有知识库问答、实时互联网搜索问答、AI代理问答以及大模型推荐系统。同时,该系统包含完整的RAG评估方案和流程,并支持Docker容器部署,提供了灵活高效的应用部署选择。
【主要功能】
综合功能:包括大模型通用领域知识问答、本地私有知识库问答、实时互联网搜索问答、AI代理问答和大模型推荐系统。
数据预处理:从零到一处理并优化百万级公开Wiki语料、Markdown、PDF等多种类型的私有语料。
用户权限管理:实现细粒度的用户访问控制,有效确保数据安全和隐私。
与基础大模型的灵活集成:支持与主流在线和开源大模型集成,确保系统的适应性和前瞻性。
数据库集成:集成关系型数据库和向量数据库,优化数据访问效率和查询响应时间。
高效完备的RAG评估体系:提供完整的RAG评估流水线,为模型评估和优化提供强有力支持。
Docker容器部署:支持Docker容器部署,简化部署过程,增强系统的可移植性和可维护性。
【技术栈】
后端:Python
前端:Vue3
数据库:MySQL、Milvus
容器:Docker
毕设基于深度学习YOLOv12+React前端+FastAPI后端开发的智能害虫识别检测系统含使用教程(支持docker部署).zip
基于 YOLOv12 的智能害虫检测系统,提供图像和视频中农作物害虫的实时识别、分析与管理功能。该系统采用全栈架构,包括 FastAPI 后端和 React 前端。
【主要功能】
用户认证(登录/注册)
图像和视频害虫识别上传与结果展示
历史记录管理
个人信息管理
自定义 YOLOv12 模型集成
实时检测结果可视化
检测结果统计分析
响应式界面设计
【环境要求】
Python 3.8+
Node.js 18+
npm 9+
Redis 7+
Docker 20.10+ (可选)
后端
cd backend
# 创建并激活虚拟环境
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Linux/Mac
# 或 .venv\Scripts\activate # Windows
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 安装本地修改的YOLOv12
pip install -e ./ultralytics
# 初始化数据库表结构
python create_tables.py
# 启动服务
uvicorn main:app --reload
访问 API 文档:http://localhost:8000/docs
前端
cd frontend
npm install
npm run dev
访问应用:http://localhost:5173
RK3588成功移植部署yolov11算法模型(C++可编译完整源码)+使用说明+转换好的模型.zip
RK3588成功移植部署yolov11算法模型(C++可编译完整源码)+使用说明+转换好的模型.zip
含rknn模型、说明、完整教程
【项目说明】
1.多数小白下载后,在使用过程,可能会遇到些小问题,若自己解决不了,请及时私信描述你的问题,我会第一时间提供帮助,也可以远程指导
2.项目代码完整可靠,但难度适中,满足一些毕设、课设要求,且属于易上手的优质项目,项目内基本都有说明文档,按照操作即可,遇到困难也可私信交流
3.适用人群:各大计算机相关专业行业的在校学生、高校老师、公司程序员等下载使用
4.特别是那种爱钻研学习的学霸,强烈推荐此项目,可以二次开发提升自己。拿来作毕设、课设直接用也行,不过尽量弄懂项
毕业设计-分别基于VGG19与EfficientNetV2算法实现中文手写汉字识别系统+详细说明文档.zip
毕业设计-分别使用VGG19与EfficientNetV2算法实现中文手写汉字识别系统+详细说明文档.zip
基于VGG19和EfficientNetV2的中文手写汉字识别项目。该项目使用中科院提供的手写汉字数据集,实现了3755类汉字的识别。项目提供了预训练模型和保姆级教程,帮助新手快速上手。
【功能】
使用EfficientNetV2模型实现3755类汉字识别
提供预训练模型和完整的项目源码
使用中科院提供的手写汉字数据集,无需自行处理数据
提供保姆级教程,帮助新手快速上手
技术栈
Python
PyTorch
VGG19
EfficientNetV2
车辆路径规划问题-智能优化算法源码C++、python、java集合( 模拟退火、粒子群、蚁群、遗传、禁忌搜索、变邻域搜索).zip
车辆路径规划问题-智能优化算法源码C++、python、java集合( 模拟退火、粒子群、蚁群、遗传、禁忌搜索、变邻域搜索).zip
【资源简介】
一些关于车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem, VRP)的智能优化算法。其中包括用于解决旅行商问题(Traveling Salesman Problem, TSP)的模拟退火算法、粒子群算法、蚁群算法、遗传算法、禁忌搜索算法和变邻域搜索算法。此外,还有用于解决VRP问题的基于CFRS(Cluster First Route Second)规则和RFCS(Route First Cluster Second)规则的模拟退火算法。
【主要功能】
提供了多种用于解决TSP和VRP问题的智能优化算法
包含C++、Java和Python三种语言的实现
算法实现涵盖了模拟退火、粒子群、蚁群、遗传、禁忌搜索和变邻域搜索等
技术栈
编程语言: C++、Java、Python
优化算法: 模拟退火、粒子群、蚁群、遗传、禁忌搜索、变邻域搜索
基于.NET框架和C#语言开发的虚假新闻检测系统源码+部署文档资料(课程设计).zip
基于.NET框架和C#语言开发的虚假新闻检测系统源码+部署文档资料(课程设计).zip
使用 Visual Studio
打开 FakeNewsDetector.sln 解决方案文件。
选择 生成 -> 生成解决方案 菜单项,等待项目构建完成。
4.2 使用命令行
打开命令行工具,导航到项目根目录,执行以下命令:
bash
dotnet build
五、运行项目
在项目构建成功后,就可以运行项目了。可以通过以下两种方式启动项目:
5.1 使用 Visual Studio
打开 FakeNewsDetector.sln 解决方案文件。
按下 F5 键或选择 调试 -> 开始调试 菜单项,启动项目。
5.2 使用命令行
打开命令行工具,导航到项目根目录,执行以下命令:
bash
dotnet run --project FakeNewsDetector/FakeNewsDetector.csproj