abackcab的博客

完整资源获取1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行；2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通；3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合；4、下载使用后，可先查看README.md文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。程序处理流程。

基于朴素贝叶斯（Naive Bayes）的新闻分类问题是一个典型的文本分类任务。朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器，它假设特征之间相互独立（尽管在现实中这一假设往往不成立，但朴素贝叶斯分类器在很多情况下仍然表现出色）。新闻分类的基本步骤数据收集：首先，你需要收集新闻文章的数据集，这些文章应该已经被预先分类，比如分为“政治”、“体育”、“娱乐”等类别。文本预处理：分词：将新闻文章分割成单词或词组（tokens）。去除停用词：去除对分类没有帮助的常见词汇，如“的”、“了”等。

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本项目适合做计算机相关专业的毕业设计，课程设计，技术难度适中、工作量比较充实。完整资源获取1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行；2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通；3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合；4、下载使用后，可先查看README.md文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。

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本项目适合做计算机相关专业的毕业设计，课程设计，技术难度适中、工作量比较充实。完整资源获取1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行；2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通；3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合；4、下载使用后，可先查看README.md文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。

天气预测和天气可视化是一个基于python机器学习(ml)的天气预报项目，它实现了天气数据的爬取，预测和可视化。天气数据的来源GetData文件使用python爬虫技术,爬取长春和全国的天气信息数据爬取网站：http://tianqi.2345.com/wea_history/54161.htmProcessDate文件对爬取的天气数据进行了预处理几个CSV文件保存的是爬取后并经过处理的数据天气数据的预测。

该系统旨在通过摄像头捕捉交通路口的红绿灯图像，使用OpenCV进行图像处理以识别红绿灯状态，并通过Flask框架提供Web服务，使用户可以通过Web界面实时查看红绿灯状态和进行远程控制。同时，使用Sqlite数据库存储操作记录、车流人流统计等数据。

在完成第二次课程设计的过程中，我考虑到在 Bullet 类和 Plane 类中都有delScreen、synScreen 函数功能也非常接近，且有一些共同的成员变量，如果要更好地复用的话，应该让 Bullet 类与Plane 类都继承自同一个Object 类，于是设计了Object 类，这样在后续添加新的游戏道具时也会更加方便。控制台版的飞机大战较为简陋，但是可拓展性较好。在此游戏中，右下角的 SCORE 为玩家当前击落的敌机数，绿色进度条为玩家飞机当前的血条，下面的蓝色进度条为玩家飞机当前的技能条。

手势识别系统通过捕捉用户的手势动作并进行分析，实现了与计算机的自然交互，显著提升了用户体验和操作效率。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）作为一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，为手势识别系统的实现提供了强有力的支持。系统还需要具备较高的准确率和鲁棒性，能够识别不同人的手势动作，并对噪声和干扰具有一定的容错能力。同时，也需要不断优化算法和模型，提高系统的性能和稳定性，以满足日益增长的用户需求。

基于Spring Boot、Layui和Thymeleaf的学生成绩管理系统设计与实现是一个综合性的项目，它结合了现代Web开发中的主流技术框架，实现了学生成绩的高效管理和分析。通过该系统，学校和教育机构可以更加便捷地管理学生成绩，提高教学管理水平。未来，该系统还可以进一步扩展和优化，如增加成绩预警功能、实现移动端访问等，以满足更多用户的需求。系统演示本项目适合做计算机相关专业的毕业设计，课程设计，技术难度适中、工作量比较充实。完整资源获取点击下载完整资源。

基于SpringBoot、SpringCloud和ElasticSear的在线教育管理系统，通过微服务架构和前后端分离的开发模式，实现了高效、稳定、易扩展的在线教育解决方案。该系统不仅提高了教育资源的利用效率和学习效果，还降低了教育成本，为企业和广大用户提供了更好的学习服务。未来，我们将继续优化系统性能，增加更多个性化功能，以满足用户不断变化的需求。使用Shiro权限管理框架，实现登录验证和登录信息的储存，根据不同的登录账户，分发权限角色，对不同页面url进行角色设置。

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基于Spring Boot和MQTT的温度、湿度、六氟化硫浓度实时监控系统是一个集数据采集、处理、传输和展示于一体的综合性项目。该系统充分利用了现代物联网技术和软件开发框架的优势，实现了对特定环境参数的实时监控与数据可视化，为工业自动化、环境监测等领域提供了有力的技术支持。部分代码import org//静态变量，用来记录当前在线连接数。应该把它设计成线程安全的。//concurrent包的线程安全Set，用来存放每个客户端对应的MyWebSocket对象。

本系统主要面向管理员、工作人员和用户三类角色，提供全面的酒店管理服务。基于Spring Boot+Vue的前后端分离酒店管理系统，通过合理的架构设计和技术选型，实现了高效、便捷的酒店管理服务。系统不仅提升了酒店管理效率，还提高了用户体验。未来，可以进一步优化系统性能，增加更多智能化功能，如智能推荐、语音控制等，以满足更多用户的需求。

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基于Vue、SpringBoot和WebSocket技术的Web端聊天系统，旨在实现一个高效、实时且互动性强的在线聊天平台。该系统通过前后端分离的方式开发，前端采用Vue框架结合ElementUI进行页面布局和样式设计，后端则使用SpringBoot框架进行业务逻辑处理，并利用WebSocket技术实现实时通信。此外，系统使用MySQL数据库进行数据存储，确保数据的持久性和安全性。

第R个旋转因子的指数P=2M-LR，旋转因子指数为P的第一个蝶的第一节点标号k从R开始，由于本级中旋转因子共有2M-L个，且这些蝶的相邻间距为2L，所以旋转因子指数为P的最后一个蝶的第一节点标号k为：(2M-L-1)*2L+R=N-2L+R，本级中各蝶的第二个节点与第一个节点都相距B点。每个R对应的旋转因子指数P=2M-LR，旋转因子指数相同的蝶从上往下依次逐个运算，各个蝶的第一节点标号k都是从R开始，以2L为步长，到N-2L+R结束，也可简取极值N-2结束。说明编写的ifft函数也是正确的。

操作系统简称OS，负责管理协调计算机硬件与软件资源工作的****系统软件屏蔽了硬件层的复杂性，为上层应用软件与用户提供易用的服务。

数据集共包含50,000多张图像，分为训练集和测试集，每张图片都标注了对应的交通标志类型、位置和大小信息。基于卷积神经网络的交通标志识别系统，通过TensorFlow构建LeNet-5模型，并使用GTSRB德国交通标志数据集进行训练，实现了较高的识别准确率和较强的鲁棒性。因此，利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），实现交通标志的自动识别和分类，具有重要的实际应用价值。交通标志识别系统旨在通过图像处理和机器学习技术，自动识别道路上的交通标志，从而辅助驾驶员或自动驾驶系统做出正确的决策。

本项目是基于卷积神经网络模型开展表情识别的研究，为了尽可能的提高最终表情识别的准确性，需要大量的样本图片训练，优化，所以采用了 FER2013 数据集用来训练、测试，此数据集由 35886 张人脸表情图片组成，其中，测试图 28708 张，公共验证图和私有验证图各 3589 张，所有图片中共有7种表情。

在人脸识别技术中，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）作为一种强大的分类器，凭借其出色的分类性能和泛化能力，成为了人脸识别领域的重要工具。因此，在进行特征提取之前，需要对人脸图像进行预处理，包括图像去噪、灰度化、归一化、几何校正等步骤，以提高后续特征提取和识别的准确性。本项目使用支持向量机实现人脸的分类识别，主要流程是对输入的人脸数据，使用主成分分析（PCA）方法进行降维处理，然后利用降维后的数据作为人脸特征，输入到SVM中，进行人脸的分类识别。3、使用PCA进行特征提取。

相关算法滑动窗口采用滑动窗口的目标检测算法将检测问题转化为了图像分类问题。其基本原理就是采用不同大小和比例（宽高比）的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动，然后对这些窗口对应的区域做图像分类，这样就可以实现对整张图片的检测了。非极大值抑制首先从所有的检测框中找到置信度最大的那个框，然后挨个计算其与剩余框的交并比(IOU)，如果其值大于一定阈值（重合度过高），那么就将该框剔除；然后对剩余的检测框重复上述过程，直到处理完所有的检测框。YOLO算法YOLO将对象检测重新定义为一个回归问题。

本项目资源包含3个源程序文件、1个样本数据文件、一个模型文件基于朴素贝叶斯和神经网络多层感知器（MLP）实现的抖音情感数据分析系统，旨在从抖音平台上的海量文本数据中提取用户的情感倾向，为内容创作者、广告商以及平台管理者提供有价值的洞察。以下是对该系统设计与实现的综述。

目 录一、绪论 2（一）超声波检测的发展现状 3（二）超声波检测模拟的发展现状 3（三）超声波声场模拟的发展现状 4（四）科学计算可视化的趋势及发展状况 5（五）本研究的目的和意义 5二、描述声场的物理量 6（一）声压 6（二）声强 6（三）特性声阻抗 6（四）声速 7三、超声波的声场特性理论研究 7（一）超声场的声压分布规律 7四、活塞换能器的声场计算及仿真模拟 7（一）圆形活塞换能器的辐射声场 71.换能器轴线上的声压分布 72.声轴线横截面声场的声压分布 93.换

QT分别打开客户端和服务器的.pro文件载入工程,编译运行**

该项目是为了研究基于深度卷积神经网络的图像去噪算法，是利用DnCNN模型，但是为了比较该算法的效果，另外实现了四种传统的图像去噪算法（均值滤波、中值滤波、非局部均值滤波NLM和三维块匹配滤波BM3D）作为对照组。该项目中只是对Set12数据集进行处理，也就是项目中的Set12目录下的12张图片。如果觉得数据量不够充分，可以自行添加其他数据集，在代码中修改一下数据集的目录即可。对于均值滤波、中值滤波、和NLM，MATLAB都已经实现了，所以我们直接调用MATLAB自带的函数就可以。

对于模板， 也需要实现处理，转成灰度图，然后二值化，然后轮廓检测分割成10个小框，这样对于信用卡里面的每个数字，都要和这10个小框进行模板匹配，最终就得到结果。接下来的一个问题， 目前确实能找到边缘了，但是想把数字挨着近的练成一块块的，所以就需要用到形态学相关操作了。这个项目是一个信用卡数字识别，也就是给定一个信用卡，最终要输出上面的卡号，且在原图上把卡号的位置圈出来。然后会发现，数字虽然大部分连成一块一块的了，但是有些地方有些黑洞，下面尝试把这些黑洞用白色填充起来。图片处理的差不多了，下面就直接找轮廓。

这里面用个test_images目录，这里面的两张图片就是从视频中截出来的两帧图像。后面就是基于这两张图片进行预测操作。这里面还有train目录，存放的是模型训练的的图片，这个就和之前做的那个花分类的任务一致了，这里为了增加难度，打算后面用pytorch去训练模型，而不是用keras了。正好拿这个项目练练手。

处理原始图像，原始图像可能非常的不规整，且图片亮度上比较灰暗，所以要想进行准确的ocr识别，需要事先处理下原始图像。基于处理好的文档，接下来进行ocr识别， 这里借助的是第三方库pytesseract包。下面就是每一步的具体操作。

LogVision是一个整合了web日志聚合、分发、实时分析、入侵检测、数据存储与可视化的日志分析解决方案。聚合采用Apache Flume，分发采用Apache Kafka，实时处理采用Spark Streaming，入侵检测采用Spark MLlib，数据存储使用HDFS与Redis，可视化采用Flask、SocketIO、Echarts、Bootstrap。本文下述的使用方法均面向单机伪分布式环境，你可以根据需求进行配置上的调整以适应分布式部署。

1、在数据库管理中添加用户，主要不要修改主键内容，修改主键内容会导致更新错误。5、点击生成模型（人脸模型生成过程线程会被阻塞，但是训练完成就没事了）0、SetUpMainWindow.py是主界面启动文件。StudentCheckWorkDB.db:考勤数据库。StudentFaceDB.db:人脸数据库。2、在主界面点击刷新，更新数据表。**提取码：w3it **4、打开摄像头->录入人脸。

在树莓派和PC机上分别安装Python以及PyTorch，提供神经网络的运行环境。(1)将cloud文件夹放到PC机上，运行initCloud.py文件，启动服务端。(2)将mobile文件夹放到树莓派上，运行initMobile.py文件，传入参数分别为模型名称和最大可接受费用。程序将根据网速、费用等因素进行最优决策，得到神经网络模型每一层的最优运行位置(在移动端或者云端)，程序根据卸载决策分配计算任务，完成神经网络模型的推断计算。

Windows 10（x64）Java 1.8OpenCV 3.4.3JavaCV 1.4.3Dlib 仅仅支持　Linux Or MacOS图片人脸检测视频人脸检测更换背景图图片合成证件照更换背景色年龄识别性别识别图片修复老照片素描色温调整对比度调整高光调整明度调整饱和度调整阴影调整天空滤镜人脸识别OpenCV/JavaCV版本人脸识别Dlib版本年龄识别性别识别图片合成老照片素描图片修复(水印去除)图片分类证件照更换背景色色温调整原图+50色温-50色温对比度调整+50对比度饱和度调

视频相似度检测即为遍历关键帧对比，使用均值哈希，差值哈希，感知哈希，三直方图及SSIM指标，若这五个指标中有四个及以上大于阈值0.55，则调用神经网络进行进一步对比，最终分数为0.1*(前五个算法之和) + 神经网络/100。文本相似度检测算法使用Jaccrad，余弦相似度及Dice，最终结果为三者取平均值。frontend目录下npm i && npm run serve。生产环境搭建命令为npm run build，文件在dist目录下。node.js版本v14.17.1。

第一章 绪 论1.1开发背景云时代的发展如火如荼，容器的优略也慢慢的展现出来，一个企业慢慢步入容器是必然的。在实习期间，本人有幸见证了一个中小型公司从IaaS到PaaS的迁移与过渡，但是在刚开始的时候步履艰难，遇到了很多的坑，本课题在这样的前提下受到启发所开发的，解决了企业在部署安装Docker容器时可能遇到的坑，此外提供了一些自动化部署企业常用应用的的功能。1.2研究意义本课题探究的意义是简化企业运维人员搭建PaaS平台。

设计一个基于Python的新闻推荐客户端是一个复杂而有趣的项目。通过综合运用前后端开发、数据库管理、推荐算法等技术，我们可以为用户提供一个个性化、智能化的新闻阅读体验。在实际开发中，我们需要关注细节和性能优化，确保项目的稳定运行和用户体验。设计一个基于Python的新闻推荐客户端是一个综合性的项目，它涉及到前端开发、后端开发、数据库管理、推荐算法等多个方面。以下是对这个项目的综述，包括设计思路、主要步骤和关键技术。完整源码获取，私信博主。

Python基于Django超市进销存销售管理系统设计毕业源码案例设计完整源码获取，私信博主。

在线选课系统允许学生浏览课程列表、查看课程详情、选择课程，以及管理员添加、编辑和删除课程。

获取完成系统，私信博主2.2 基本处理流程企业网盘系统的使用者分为企业普通员工和企业管理员，所以进行的基本处理流程是不一样的。企业普通员工进入本系统前台主界面后看到的是首页数据大盘，系统右上角有用户的头像和系统公告通知。在首页顶部的位置有个欢迎用户功能，此模块会根据用户登录的时间，人性化的对用户进行打招呼，比如用户深夜的时候登陆系统，该提示语会提醒“已经深夜了，你还在加班吗，请注意休息！”。当用户点击我的网盘模块后，系统首先会请求一次接口，展示自己网盘里面的文件，该用户可以对文件进行相关的操作。在分享模