基于STM3251单片机的草坪培育智能控制系统设计

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作者贡献介绍

💗优快云从事毕设辅导第一人,本着诚信、靠谱、质量在业界获得优秀口碑,在此非常希望和行业内的前辈交流学习,欢迎成考学历咨询老师、大学老师前来合作交流💗

2013年,正式踏入技术写作领域,在优快云开设个人技术专栏,专注于Java、Web全栈与软件架构的深度研究。同年,首次参加优快云技术博客评选,荣获“年度新锐博主”称号,为后续技术影响力的积累奠定基础。

2014年,技术文章累计阅读量突破百万,凭借高质量的原创系列《Spring企业级开发实战》入选“优快云博客推荐榜TOP10”。同年获“优秀技术传播者”称号,并多次受邀为优快云平台撰写专题技术评论。

2015年,开始拓展到大数据与分布式系统领域,发表的《Hadoop与Spark性能优化实战》系列受到广泛关注,被优快云官方收录为精品课程案例。同年荣获“年度博客之星”称号。

2016年,技术影响力持续扩大,文章总阅读量突破500万,荣获“优快云十佳博客专家”荣誉,并被邀请成为优快云新星导师,指导新晋博主开展技术创作。

2017年,跨领域撰写人工智能与深度学习技术专栏,主笔的《深度学习从入门到实战》系列被业内广泛引用。同年在优快云技术社区年度盛典中,荣获“技术影响力大奖”。

2018年,作为核心讲师参与优快云与多家云厂商联合举办的技术沙龙与在线直播培训,帮助数万名开发者提升技术能力。年度再次荣获“博客之星”与“社区贡献奖”。

2019年,技术文章累计阅读量突破千万,并出版个人技术专著,成为优快云官方重点推广作者。

2020年,连续第八年保持优快云博客高产与高质量输出,荣获“优快云十年影响力博主”称号,成为国内技术社区具有代表性的全栈与架构领域意见领袖之一。

我们可以做什么?

🌟拥有的技术栈:Java全栈开发、SpringBoot2、SpringBoot3、SSM、Vue.js(2、3版本)、Node.js开发、Python Web、PHP、ASP.NET、C、C#、小程序开发、安卓APP开发、鸿蒙APP开发、大数据、机器学习、深度学习、人工智能、目标检测任务、STM32单片机/51系列单片机、PLC设计、Cisico思科/eNSP华为 网络拓扑规划设计等等。

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项目截图

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项目介绍

项目介绍
本次设计以STM32F103C8T6单片机为核心,检测植物生长的温湿度、光照和土壤湿度等环境参数。根据检测数据和预设值的对比,判断缺少或者饱和来传递给单片机,以此控制自动实现光的遮或补功能。根据草坪生长期的浇水规则及对外界环境温湿度、土壤湿度的特殊要求,采用光敏电阻模块对草坪实现遮光、补光,DS18B20模块显示反馈室内温度,DHT11湿度模块检测土壤的干湿度进而实现水泵为草坪进行补水操作,通ESP8266模块监控草坪进行远程监控和管理。

功能介绍
(1)能测量环境的温度。温度过高或过低时可启动空调进行调节;
(2)能够检测土壤的湿度。当土壤湿度低时可洒水处理;
(3)能够检测到草坪所受的光照强度,根据草坪生长需要进行遮光或者开灯补光操作,
(4)当系统没有完成相应操作时,需有报警提示;
(5)采集的数据可通过WiFi模块和手机通信,能从手机上监控和修改参数

框架说明

一般系统前端Vue、React开发,后端如果是Java语言采用SpringBoot居多,因为SpringBoot是Java语言比较流行的框架,如果是Python语言,采用Flask、Django居多,微信小程序可以原生,同时也支持Uniapp框架开发、安卓APP支持原生(支持Uniapp开发)、鸿蒙ArkTS等、大数据采用Hadoop、Spark等。

定做亮点功能、创新点功能

算法推荐、DES加密算法、AES加密算法、MD5算法、标签算法、机器学习之决策树算法、机器学习之随机森林算法分类算法、深度学习之LSTM算法、随机组卷算法、脱敏算法、竞拍、爬虫、地图定位、商城优惠券、积分、客服聊天、AI接入、DeepSeek接入、大数据、垃圾识别、百度识别、摄像头调用、文字识别、车牌识别、菜品识别、Redis缓存等
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美食推荐系统-python-基于协同过滤算法的美食推荐系统的设计与实现(毕业论文+PPT) 用户信息管理 支持用户注册(手机号 / 社交账号登录)、个人信息完善(如年龄、性别、饮食禁忌、偏好菜系等)。 记录用户行为数据:浏览历史、收藏 / 点赞美食、评分记录(1-5 星)、消费记录(如外卖订单、到店消费)、搜索关键词等。 美食数据管理 存储美食基础信息:名称、分类(中餐 / 西餐 / 日料等)、子类别(川菜 / 粤菜 / 汉堡等)、食材、口味标签(辣 / 甜 / 清淡等)、价格区间、商家信息(名称、地址、评分)、图片等。 支持商家入驻与信息更新,管理员审核美食数据合规性(如食材描述真实性)。 二、协同过滤推荐核心功能 基于用户的协同过滤(User-based CF) 计算用户相似度:通过用户对美食的评分、浏览记录等行为,使用余弦相似度 / 皮尔逊相关系数识别 “相似用户群体”(如用户 A 和用户 B 对 80% 的川菜评分一致)。 生成推荐:向目标用户推送 “相似用户喜欢但目标用户未体验过” 的美食(如相似用户高分推荐的新川菜馆)。 基于物品的协同过滤(Item-based CF) 计算美食相似度:分析用户对不同美食的共同评分 / 点击行为,挖掘美食间的关联(如 “点过麻婆豆腐的用户中有 70% 也点过回锅肉”)。 生成推荐:为用户推送 “与已喜欢美食相似” 的菜品(如用户刚收藏了水煮鱼,推荐酸菜鱼、毛血旺)。 混合推荐策略 结合两种协同过滤算法结果,根据场景动态调整权重(如冷启动用户优先基于物品的推荐,活跃用户侧重基于用户的推荐)。 融合用户显式偏好(如标注 “不吃辣”)过滤推荐结果,避免无效推荐。 三、用户交互与推荐展示 个性化推荐页 首页展示 “为你推荐” 列表,按推荐优先级排序,显示美食图片、名称、匹配度(如 “98% 的相似用户喜欢”)、用户评分、距离(适用于到店推荐)等。 支持按场景筛选推荐(如 “午餐推荐”“周末聚餐推荐”“性价比推荐”)。 立即下载

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