人工智能教学实践-优快云博客

原创【深度学习】tf.math.multiply与tf.multiply有啥区别？

函数行为符号规则。

2025-04-03 15:04:13 124 1

原创【深度学习】ndim与shape，还有rank

向量是一维的，有一个方向，维度数为 1；3 维张量可以想象成多个矩阵堆叠在一起，维度数为 3。的缩写，代表张量的维度数量，也就是张量轴的数量。是与张量（Tensor）相关的重要概念，它们从不同角度描述了张量的结构信息，下面分别详细介绍。表示张量在每个维度上的大小，它返回一个元组，元组中的每个元素对应张量在相应维度上的长度。含义相同，都表示张量的维度数量。元组只有一个元素，表示向量中元素的数量；元组有三个元素，依次表示张量的层数、行数和列数。都用于描述张量的维度数量，而。获取的维度数是一致的。

2025-04-03 15:03:15 142 1

原创【C语言不简单】任务-身高预测—简单if语句的运用

每个父母都关心自己孩子成年后的身高，据有关生理卫生知识与数理统计分析可知，小孩成年后的身高与其父母的身高、自身的性别、饮食习惯与体育锻炼情况等密切相关。此外，如果喜爱体育锻炼，那么可增加身高2.3%；如果有良好的卫生饮食习惯，那么可增加身高1.5%。女性成年后的身高=(faheight*0.923+moheight)/2（cm）男性成年后的身高=(faheight+moheight) *0.54（cm）设faheight为其父身高，moheight为其母身高，身高预测公式为。

2025-03-31 08:29:36 295 1

原创【爬虫脚本】实现批量pdf文件下载

2025年03月30日 14:09。【爬虫脚本】实现批量pdf文件下载。下载了一堆考试说明文档。

2025-03-31 08:27:49 522

原创【C语言】C语言中%f、%lf、%le、%.lf傻傻分不清

格式说明符适用场景输入/输出类型功能描述%fprintffloatdouble输出十进制浮点数（默认6位小数）%lfscanfdouble输入double类型数据%leprintfscanfdouble科学计数法（指数用e，如1.23e+4%.lfprintfdouble保留0位小数（四舍五入取整）%f和%lf分别是float类型和double类型用于格式化输入输出时对应的格式符号。其中：float，单精度浮点型，对应%f。double,双精度浮点型，对应%lf。

2025-03-06 08:18:49 1409

原创【C语言基础一文通】C语言基础看这一篇就够了

变量与常量：变量可修改，常量不可修改；优先使用const定义常变量。运算符优先级()* / %+ -；不确定时加括号。类型转换陷阱5 / 2 = 2。浮点数比较需谨慎（用差值判断精度）。

2025-03-06 08:17:59 621

原创【大模型技术】一文读懂！推理大模型与非推理大模型的区别

推理大模型和非推理大模型并非孤立存在，它们在很多场景下可以相互补充。在智能教育领域，推理大模型可以帮助学生进行数学、物理等学科的逻辑推理学习，非推理大模型则可以辅助学生进行语文、英语等学科的语言学习和创意写作。随着技术的不断发展，未来或许会出现融合二者优势的新型大模型，为我们带来更多的惊喜和变革。无论是追求逻辑严谨的专业领域，还是充满创意的内容创作领域，大模型都将持续为我们的生活和工作带来更多便利与可能。

2025-02-27 14:41:42 964

原创不加#include ＜stdio.h＞，printf可以使用吗？

例如，Dev-C++ 是一个流行的C/C++集成开发环境（IDE），它可能有一些默认设置或特定的构建配置，允许程序在没有显式包含某些标准头文件的情况下编译和运行。但是，这并不意味着这是好的编程实践或可以在其他编译器或环境中正常工作。因此，即使代码在某个特定的编译器上能够运行，你也应该始终显式地包含所需的头文件，以确保代码的清晰性和可移植性。但，通过实验，在Dev C++的开发环境中，如果注释掉#include <stdio.h>，点击重新编译运行，居然也出结果了，我这个震惊！

2025-02-19 09:18:28 301

原创【满血DeepSeek-R1】基于Siliconflow(硅基流动)免费获取DeepSeek-R1 API_KEY

Siconflow提供包括SiliconLM大模型推理引擎、0neDiff高性能文生图/视频加速库，及Siliconcloud模型云服务平台等产品，降低A模型部署和推理成本，提升用户体验。Siliconflow以顶尖的AlInfra技术能力，助力企业和开发者快速实现AI应用开发，推动AI技术的商业化和产业创新。在 RL 之前，DeepSeek-R1 引入了冷启动数据，进一步优化了推理性能。它在数学、代码和推理任务中与 OpenAI-o1 表现相当，并且通过精心设计的训练方法，提升了整体效果。

2025-02-19 09:17:47 503

原创【开学补课复习专题】python 语言考试试题2

当 `n = 3` 时，`func(3)` 会调用 `3 + func(2)`，`func(2)` 会调用 `2 + func(1)`，`func(1)` 会调用 `1 + func(0)`，而 `func(0)` 返回 0，所以最终结果为 `3 + 2 + 1 + 0 = 6`。解答：程序遍历 `students` 列表中的每个字典，当字典中 `'age'` 键对应的值大于 20 时，打印该字典中 `'name'` 键对应的值，所以会打印出 `Bob` 和 `Charlie`。

2025-02-09 17:17:14 722

原创基于 YOLOv8 + PyQt5 的红外热成像烟火火灾识别检测系统

结合先进的目标检测算法 YOLOv8 和强大的 GUI 开发框架 PyQt5，构建一个高效、直观的红外热成像烟火火灾识别检测系统具有重要的现实意义。使用 PyQt5 可以将 YOLOv8 的检测结果以直观的方式展示给用户，同时还能实现图像和视频的加载、参数设置等功能。界面上会显示原始的红外热成像数据以及标注后的图像或视频，同时还可以显示检测到的目标数量、置信度等信息。利用 YOLOv8 算法对加载的红外热成像数据进行实时处理，准确识别出其中的烟火火灾目标，并在图像或视频上标注出目标的位置和类别。

2025-02-09 17:16:08 431

原创基于 YOLOv8+PyQt5 界面自适应的无人机红外目标检测系统项目介绍框架

（毕业设计 / 课程大作业参考方案）

2025-02-02 08:51:18 1471

原创基于 YOLOv8+PyQt5 的无人机红外目标检测系统：开启智能监测新时代

YOLO（You Only Look Once）系列算法是目标检测领域的佼佼者，YOLOv8 作为其最新版本，在性能和效率上都有了显著的提升。它采用了先进的神经网络架构，能够在保证检测精度的同时，实现极快的检测速度。YOLOv8 具备多尺度特征融合、注意力机制等技术，使其能够更好地处理不同大小、不同特征的目标。无论是在小目标检测还是复杂场景下的目标识别，YOLOv8 都表现出色。这一算法的优势在于能够实时处理大量的图像数据，为无人机在飞行过程中快速准确地检测目标提供了有力支持。

2025-02-02 08:48:07 1364

原创深度学习框架应用开发：基于 TensorFlow 的函数求导分析

最后，通过 `tape.gradient(y, x)` 计算 `y` 关于 `x` 的导数。- `x = tf.Variable(2.0)` 和 `y = tf.Variable(3.0)`：创建两个 TensorFlow 变量 `x` 和 `y`，并分别初始化为 2.0 和 3.0。- `dz_dx = tape.gradient(z, x)` 和 `dz_dy = tape.gradient(z, y)`：分别计算 `z` 关于 `x` 和 `y` 的导数。在深度学习中，梯度计算是优化模型的关键。

2025-01-29 15:58:59 1223

原创【毕业与课程大作业参考】基于 yolov8+pyqt5 界面自适应的表情识别检测系统 demo

基于 Yolov8 和 PyQt5 开发的表情识别检测系统 demo 是一个非常有意义的项目，它为同学们提供了一个将人工智能算法与界面开发相结合的实践机会。通过完成这个项目，不仅可以深入理解目标检测和表情识别的原理，还能提升编程能力和项目实践能力。希望同学们能够在这个项目的基础上，不断探索和创新，开发出更具特色和实用价值的表情识别检测系统。【毕业与课程大作业参考】基于yolov8+pyqt5界面自适应的表情识别检测系统demo.zip资源-优快云文库。

2025-01-29 15:57:40 1340

原创无人机红外热成像：应急消防的“透视眼”

在这场与灾害的较量中，有个“秘密武器”功不可没，那就是无人机，尤其是它的红外热成像功能，简直就是应急消防的“透视眼”。想象一下，当温度超过500°C 时，就像一场绚丽的光魔法秀开始了，除了红外辐射，还会有可见光出现，而且光色会随着温度升高从红色变成紫色，要是温度再升高，甚至连神秘的X射线都会出现哦。另外，红外辐射在空气中传播时会迅速衰减，所以无人机远距离测量的温度和真实温度相差很大，只能看看有没有温度异常，没办法准确测出目标温度值，只能做个大概的定性分析。温度越高，热辐射就越强，辐射出的射线频率也越高。

2025-01-27 15:55:04 1189

原创基于 yolov8_pyqt5 自适应界面设计的火灾检测系统 demo：毕业设计参考

本项目基于 YOLOv8 和 PyQt5 设计了一个具有自适应界面的火灾检测系统 demo，为毕业设计提供了一个完整的参考案例。通过这个项目，我们可以学习到目标检测算法、GUI 编程和自适应界面设计等多方面的知识和技能。在未来的工作中，可以进一步优化系统的性能，提高检测的准确性和实时性；增加更多的功能，如火灾预警、远程监控等；并将系统应用到实际的火灾防控场景中，为保障人们的生命和财产安全做出贡献。【毕业设计参考】基于yolov8-pyqt5自适应界面设计的火灾检测系统demo.zip资源-优快云文库。

2025-01-27 15:53:21 1652

原创基于YOLOv8+PyQt5的密集人群计数检测系统

该系统旨在实时分析某一区域内的人群数量与分布情况，将YOLOv8算法的高效目标检测能力与PyQt5框架的简洁直观界面相结合，能够实时捕获视频流，通过YOLOv8进行人群检测，并在用户界面中展示检测结果。- 模型训练：配置训练环境，使用标注好的数据集对YOLOv8模型进行训练，设置训练的轮数、批次大小等参数，在训练过程中监控损失函数的变化，评估模型的性能，根据评估结果调整模型参数。- 公共安全领域：可用于大型活动、公共场所的人群密度监测，及时发现人群聚集、拥挤等情况，预防和应对踩踏等公共安全事件。

2025-01-21 09:27:21 922

原创基于YOLOv8 + PyQt5自适应界面设计的常见皮肤病辅助检测系统

4. 系统集成与测试：将检测模块和界面模块集成在一起，进行功能测试，检查系统在不同情况下的稳定性和准确性，如不同分辨率屏幕下的界面显示、各种皮肤病图像的检测结果是否正确等。皮肤病种类繁多，准确诊断对治疗效果至关重要。2. 检测模块：将采集到的图像输入YOLOv8模型，模型经过训练学习不同皮肤病的特征，对输入图像进行分析检测，输出皮肤病类型及置信度等信息。你若对这个基于YOLOv8 + PyQt5的毕设项目还有更具体的疑问，比如某一模块的详细实现、技术选型的理由等，都可以进一步向我提问。

2025-01-21 08:58:05 343 1

原创【毕业设计参考】基于yolov8+pyqt5自使用界面设计的PCB表面缺陷检测系统.zip

YOLO（You Only Look Once）系列是当下流行的实时目标检测算法。YOLOv8 在之前版本基础上进一步优化，具备更高的检测精度和速度。它采用单阶段检测架构，直接在图像上预测目标的类别和位置，能快速处理大量图像数据，适合 PCB 表面缺陷这种实时性要求较高的检测场景。通过本文介绍的步骤，我们成功搭建了基于 YOLOv8+PyQt5 的 PCB 表面缺陷检测系统。该系统结合了深度学习的强大检测能力和友好的用户界面，为 PCB 生产质量控制提供了有效的解决方案。

2025-01-20 16:22:05 858

原创【毕业设计参考】基于yolov8+pyqt5自适应界面设计的锂电池表面缺陷检测系统

基于YOLOv8+PyQt5的锂电池表面缺陷检测系统结合了先进的目标检测技术与友好的用户界面设计，为锂电池质量检测提供了一种高效、准确的解决方案。未来，随着深度学习技术的不断发展，我们可以进一步优化模型，提高检测精度和速度，同时拓展系统功能，如实现实时视频流检测、与生产系统的深度集成等，为锂电池产业的发展注入新的活力。希望本文对大家在相关领域的研究和实践有所帮助，欢迎大家在评论区交流讨论。

2025-01-20 15:36:14 866

原创【深度学习框架应用开发】Anaconda 或 Miniconda 用哪个？

优势：具有更大的灵活性和定制性，用户可以根据自己的具体项目需求，只安装必需的包，从而使环境保持轻量，避免安装大量不需要的包，比如上课使用，安装Miniconda完全够用了就。- 特点：是一个完整的Python发行版，包含了conda、python等180多个科学包及其依赖项，还包括大量的科学计算、数据分析和机器学习相关的包和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib等。而且，如果不需要使用其中的某些包，也无法在安装时选择性地排除，可能会造成一定的资源浪费。大量的科学计算和数据分析相关包。

2025-01-13 14:01:20 1520

原创深入了解 PyQt5 自适应布局，打造完美界面

PyQt5 是 Python 的一个强大的 GUI（Graphical User Interface，图形用户界面）框架。自适应布局是指在 PyQt5 中，通过合理设置布局管理器，使得界面中的各种控件（如按钮、文本框、标签等）能够根据窗口大小的变化自动调整位置和大小，始终保持良好的视觉效果和用户体验。简单来说，无论用户是最大化窗口，还是将窗口调整为各种不同的尺寸，界面中的控件都能智能地适应这些变化，不会出现控件重叠、变形或者布局混乱的情况。PyQt5 的自适应布局是实现美观、实用界面的重要手段。

2025-01-13 13:59:16 1298

原创【深度学习框架应用开发】“Add Python to PATH”是干啥的？为啥要配置环境变量？

这意味着在命令行（如Windows的CMD或Linux的终端）的任何目录下，你都可以直接输入“python”命令来启动Python解释器，而不需要输入Python解释器的完整路径（例如在Windows下如果未添加路径，可能需要输入“C:\Python39\python.exe”才能启动）。可以通过以下步骤设置环境变量：右键点击 “此电脑”，选择 “属性”，在弹出的窗口中点击 “高级系统设置”，然后在 “系统属性” 对话框的 “高级” 选项卡中点击 “环境变量” 按钮。当时也是年轻，老师说啥就是啥？

2025-01-06 15:52:13 1269

原创程序员刷算法题，大学生打算法设计比赛--给你推荐一个优秀的平台哈！基于marscode的AI刷题平台

覆盖范围广：题目涵盖从基础到高级的各种难度级别，且包含大量来自大型科技公司和知名企业的面试真题，如字节跳动往年招聘的笔试真题，涉及多个技术领域，有助于用户了解大厂的考察方向和难度水平，针对性地提升实际编程能力和应对面试的能力。分治法将一个复杂的问题分解为多个规模较小的子问题，分别求解子问题，然后将子问题的解合并得到原问题的解。- 提供详尽解析：不仅指出错误，还会给出详细的错误解析和正确的解题思路，帮助用户快速理解问题所在，掌握正确的解题技巧，逐步提升解决问题的能力。基于marscode的AI刷题平台。

2025-01-06 15:51:09 502

原创【人工智能模型实践】基于NCNN进行YOLOV8安卓端部署

【人工智能模型实践】基于NCNN进行YOLOV8安卓端部署最终项目地址：【人工智能模型实践】基于NCNN进行YOLOV8安卓端部署.zip资源-优快云文库【人工智能模型实践】基于NCNN进行YOLOV8安卓端部署.zip资源-优快云文库网上有很多的实现指导教程，但是实现过程中还是有很多坑需要大家避免。一、下载安装Android Studio下载Android Studio，配置安卓开发环境，这个过程比较漫长。需要大家查找相关教程进行配置，在此不在展开。实验使用以下版本：

2024-12-12 08:40:03 1007

原创毕业设计参考-PyQt5-YOLOv8-鱼头鱼尾鱼长测量程序，OpenCV、Modbus通信、YOLO目标检测综合应用

在鱼类长度测量系统中，Modbus TCP可能用于将测量数据从一个设备传输到另一个设备，例如从图像处理单元到控制系统。YOLOv8是该算法的最新版本，用于识别图像中的对象。在鱼类长度测量系统中，YOLOv8可能用于识别鱼的图像，并定位鱼头和鱼尾，从而计算鱼的长度。在鱼类长度测量的上下文中，OpenCV可能用于预处理图像、提取鱼的特征、以及测量鱼头、鱼尾的位置等。“PyQt5-YOLOv8-鱼头鱼尾鱼长测量程序”是一个特定的软件程序，用于通过图像处理和目标检测技术来测量鱼类的长度。

2024-05-06 13:41:44 921 2

原创在线任务和离线任务的区别

在线任务着重于处理实时数据流，需要实时响应和更新结果，而离线任务则更关注数据的批量处理和分析，通常不需要实时响应，可以在后台运行，处理大量数据。需要注意的是，有些任务既可以作为在线任务也可以作为离线任务，如数据分析和机器学习模型训练，在实时数据输入的情况下可以作为在线任务来处理，而在离线场景下则可以批量处理大量历史数据。总之，在线任务和离线任务都是计算机系统中非常重要的任务类型，它们有着不同的特点和用途，需要不同的算法和架构来支持。在线任务和离线任务是指在计算机系统中执行的两种不同类型的任务。

2024-01-10 14:08:14 1762

原创反向传播

反向传播（Backpropagation）是一种用于训练神经网络的算法，它通过计算损失函数对网络中每个参数的梯度，从而更新参数以最小化损失函数。反向传播算法可以分为线性反向传播和非线性反向传播。

2024-01-08 13:27:43 669

原创反向传播与梯度下降

除了批量梯度下降和随机梯度下降，还有一种折中的方法，称为小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent），它在每个训练周期中计算一小部分训练集的梯度，并使用这些梯度的平均值来更新参数。具体而言，反向传播从网络的输出层开始，通过将误差向后传递到每一层，计算每个参数对误差的影响。通过调整网络的参数（权重和偏置），我们可以减小网络的输出与期望输出之间的差距。通过反向传播计算梯度，然后使用梯度下降算法更新参数，可以不断优化神经网络，使其逐渐接近最优解，从而提高网络的性能和准确性。

2024-01-08 13:25:19 524

原创反向传播和梯度下降-1

梯度下降是指针对每个训练元素，在神经网络中的每个权重上计算一个梯度。由于神经网络不会输出训练元素的期望值，因此每个权重的梯度将为你提示如何修改权重以实现期望输出。如果神经网络确实输出了预期的结果，则每个权重的梯度将为0，这表明无需修改权重。实际上，我们可以使用梯度下降，在该过程中，每个权重的梯度可以让误差函数达到更低值。但这种类型的穷举搜索将是不可能的，因为即使小型网络也具有无限数量的权重组合。如果我们拥有无限的计算资源，那么只需尝试各种可能的权重组合，来确定在训练期间提供最小误差的权重。

2024-01-08 13:22:11 573

原创 Transformer的数学原理是什么?一点思考

自注意力机制（Self-Attention）：自注意力机制是Transformer的核心组成部分，用于计算序列中各个元素之间的相互关系。在自注意力机制中，每个输入元素都会与序列中的其他元素进行交互，并根据交互结果来调整自身的表示。这些数学原理的结合使得Transformer能够利用自注意力机制同时考虑输入序列中不同位置的信息，并通过位置编码保留序列的顺序关系。通过将位置编码添加到输入序列的词嵌入或特征表示中，Transformer能够区分不同位置的元素，并保留序列中的顺序信息。

2024-01-03 15:52:56 729

原创 Transformer和RNN的区别?

总之，Transformer和RNN是两种不同的序列建模模型。Transformer通过自注意力机制和位置编码来捕捉序列中的依赖关系，具有较好的并行性和处理长距离依赖的能力。而RNN通过隐藏状态的传递来建模序列，适用于短序列和对顺序信息较为敏感的任务。选择使用哪种模型取决于具体的任务需求和序列特征。Transformer和循环神经网络（RNN）是两种不同的序列建模模型，它们在结构和工作原理上有一些重要的区别。循环神经网络是一种递归式的神经网络结构。

2024-01-03 15:52:07 3003

原创 BP算法与淋浴器的温度调节

在这个类比中，调节温度的过程类似于前向传播，计算损失的过程类似于计算损失，调整温度调节器的参数类似于反向传播和参数更新。同样地，通过多次迭代，BP算法可以不断调整神经网络的权重和偏置，使得网络的输出逐渐接近期望的输出。更新权重和偏置（Weight and Bias Update）：利用梯度下降的思想，根据梯度和学习率的大小，更新每一层的权重和偏置，使得损失函数不断减小。综上所述，BP算法通过梯度下降的思想，利用反向传播和参数更新的方式，逐步优化神经网络的权重和偏置，从而实现网络的训练和学习。

2023-12-27 16:11:14 515

原创利用ChatGPT在不同教学场景中的应用

教师可以将ChatGPT用于自动生成课程笔记，将讲解内容输入ChatGPT并生成详细的笔记，然后对生成的内容进行编辑和修正。同样地，使用ChatGPT也可以生成习题和案例分析，丰富教学资源库，并根据需要进行调整和定制。ChatGPT可以根据预设的标准答案和评分规则，对学生提交的作业和答案进行自动评估和打分。同时，ChatGPT还可以提供及时的反馈和建议，帮助学生了解自己的学习进展和改进空间。然而，在使用ChatGPT时，需要注意对生成内容的审查和修正，以确保准确性和可靠性。

2023-12-27 16:10:10 1634

原创基于OpenCV的图像颜色与形状识别的原理2

颜色与形状识别的原理主要依赖于图像处理和计算机视觉的基本概念。颜色识别依赖于对图像中像素颜色值的分析和比较，而形状识别则涉及到对图像中轮廓的提取和解析。这些操作通常需要结合数学知识、图像处理技术以及计算机视觉算法。

2023-12-25 10:58:22 1415

原创基于OpenCV的图像颜色与形状识别设计与实现实验指导书

通过以上实验，可以了解到图像颜色与形状识别的基本原理和方法，并掌握使用OpenCV进行相关操作的能力。同时，通过实际操作，学生可以加深对图像处理和计算机视觉的理解，为进一步的研究和应用打下基础。可以尝试在实验中添加其他功能，例如：添加图像预处理步骤，如高斯模糊、边缘检测等，以提高识别效果。通过本实验，学生将了解图像颜色与形状的基本概念，并掌握使用OpenCV进行图像颜色与形状识别的方法。报告中应包含实验过程中的所有数据、参数调整的观察和分析，以及对实验结果的讨论。# 其他颜色的分割类似。

2023-12-25 10:02:43 1872

原创基于OpenCV的图像颜色与形状识别的原理

阈值分割：对灰度图像进行阈值分割，将图像转换为二值图像。阈值分割通过设定一个阈值，将图像中灰度值高于阈值的像素设为白色（255），低于阈值的像素设为黑色（0）。这样做是因为在灰度图像中，每个像素只有一个颜色通道，可以更方便地进行后续处理。颜色识别：在预处理阶段，可以根据需求对图像进行颜色分割或颜色过滤，将感兴趣的颜色区域提取出来。函数设定颜色的范围，将图像中在范围内的颜色设为白色，范围外的颜色设为黑色，从而提取出目标物体的颜色区域。轮廓是一系列相连的边界点，可以表示出目标物体的形状。

2023-12-25 10:00:53 1383

原创毕业设计酒店管理系统vue+node.js

酒店管理系统是一个非常实用和有挑战性的毕业设计项目，使用Vue.js和Node.js进行开发可以实现前后端分离的架构。数据库设计：设计数据库表结构，包括客房信息表、订单信息表、用户信息表等，使用数据库技术存储和管理数据。测试和部署：对完成的酒店管理系统进行全面的测试，包括单元测试、集成测试和系统测试，并进行部署上线。需求分析：明确酒店管理系统的功能需求，例如客房管理、订单管理、用户管理、报表统计等。订单管理：实现订单的创建、修改、查询和取消功能，包括订单状态跟踪、支付流程等。

2023-12-23 15:53:25 527

原创 C/S在线考试系统---毕业设计QT

需求分析：明确C/S在线考试系统的功能需求，包括学生注册、教师管理、试题管理、考试管理、成绩统计等。测试和发布：对完成的C/S在线考试系统进行全面的测试，包括功能测试、兼容性测试等，并进行发布上线。用户权限管理：实现学生和教师的注册、登录和角色权限管理，包括用户信息的录入、修改和删除。考试管理：教师可以创建考试，选择相应的试题、考试时间和考试规则，如限时、限次等。学生管理：教师可以添加学生信息，包括学生姓名、学号、班级等，并进行修改和删除。数据备份和恢复：提供数据备份和恢复功能，确保数据的安全性和可靠性。

2023-12-23 15:51:52 868

毕业设计-基于java web的货车租赁系统包括服务端和安卓端.zip

《基于Java的货车租赁系统》是一套集服务端和安卓端于一体的现代货车租赁管理平台。本毕业设计旨在为货车租赁行业提供一套高效、便捷、可靠的信息化解决方案，通过Java语言及其相关技术栈来实现系统的开发。以下是该毕业设计的详细介绍：一、项目背景及意义随着物流行业的快速发展，货车租赁市场需求日益旺盛。传统的货车租赁管理模式已无法满足现代企业的需求，因此，开发一套基于Java的货车租赁系统显得尤为重要。本系统可以帮助租赁公司提高管理效率，降低运营成本，同时为用户提供便捷的在线租赁服务。二、系统设计概述系统架构本系统采用B/S（Browser/Server）架构，分为服务端和安卓端两个部分。服务端负责数据处理和业务逻辑处理，安卓端则提供用户操作界面，实现与服务端的交互。技术选型服务端：采用Java语言，结合Spring Boot框架进行开发，数据库使用MySQL。安卓端：使用Android Studio作为开发工具，采用Java语言进行客户端应用程序的开发。三、系统功能模块服务端功能模块用户管理：包括用户注册、登录、信息修改等。货车管理：实现对货车信息的添加、修改、查询和

2025-02-23

《基于matlab城市道路交通模糊控制》-毕业设计参考-包括源代码与论文参考.zip

《基于matlab城市道路交通模糊控制》是针对我国城市道路交通问题而提出的一种智能交通控制方法。本毕业设计以MATLAB为开发平台，运用模糊控制理论，对城市道路交通信号灯控制系统进行研究与设计。通过分析城市道路交通流的特性，构建了一套适用于城市道路交通的模糊控制模型，旨在提高道路通行效率，缓解交通拥堵，降低交通事故发生率。本设计主要包括以下几个部分：首先，对城市道路交通现状及问题进行分析，明确研究背景和意义；其次，详细介绍模糊控制理论及其在交通控制领域的应用；接着，构建基于MATLAB的城市道路交通模糊控制系统，包括系统结构设计、模糊控制器设计及仿真实验；最后，通过对比实验，验证所设计的模糊控制系统在提高道路通行能力、降低交通延误等方面的有效性。本毕业设计具有较高的实用价值和现实意义，可为我国城市道路交通管理提供一种新的智能化控制方法，有助于推动智能交通系统的发展。同时，本设计也为相关领域的研究者和工程技术人员提供了有益的参考。

2025-02-23

【毕设与课程大作业参考】基于yolov8+pyqt5的红外热成像烟火火灾识别检测系统.zip

基于 YOLOv8 + PyQt5 的红外热成像烟火火灾识别检测系统介绍一、项目背景与意义在当今社会，火灾事故频繁发生，给生命和财产安全带来了巨大威胁。传统的火灾检测方法在一些复杂环境下存在检测不及时、准确率低等问题。红外热成像技术能够通过检测物体发出的红外辐射来感知温度变化，在火灾早期预警方面具有独特优势。结合先进的目标检测算法 YOLOv8 和强大的 GUI 开发框架 PyQt5，构建一个高效、直观的红外热成像烟火火灾识别检测系统具有重要的现实意义。二、核心技术简介（一）YOLOv8 YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一种先进的目标检测算法，具有速度快、精度高的特点。它采用了单阶段检测的思想，能够在一次前向传播过程中完成目标的分类和定位。YOLOv8 基于深度学习网络架构，通过大量的标注数据进行训练，能够准确地识别出图像或视频中的烟火火灾目标。（二）PyQt5 PyQt5 是 Python 语言的一个 GUI 开发框架，它提供了丰富的界面组件和功能，能够方便地创建交互式的用户界面。使用 PyQt5 可以将 YOLOv

2025-02-09

红外热成像火灾识别.yolov5-yolov8-3217张训练图片.zip

红外热成像火灾识别.yolov5-yolov8-3217张训练图片.zip 下载配置，可以直接训练模型使用哈！红外热成像火灾识别.yolov5-yolov8-3217张训练图片.zip 下载配置，可以直接训练模型使用哈！红外热成像火灾识别.yolov5-yolov8-3217张训练图片.zip 下载配置，可以直接训练模型使用哈！红外热成像火灾识别.yolov5-yolov8-3217张训练图片.zip 下载配置，可以直接训练模型使用哈！红外热成像火灾识别.yolov5-yolov8-3217张训练图片.zip 下载配置，可以直接训练模型使用哈！红外热成像火灾识别.yolov5-yolov8-3217张训练图片.zip 下载配置，可以直接训练模型使用哈！红外热成像火灾识别.yolov5-yolov8-3217张训练图片.zip 下载配置，可以直接训练模型使用哈！

2025-02-09

【毕业与课程大作业参考】基于yolov8+pyqt5界面自适应的无人机红外目标检测系统demo.zip

基于 YOLOv8+PyQt5 的无人机红外目标检测系统：开启智能监测新时代在科技飞速发展的今天，无人机技术在各个领域的应用越来越广泛。为了提升无人机在复杂环境下的目标检测能力，结合先进的深度学习算法和图形用户界面开发技术，打造功能强大的无人机红外目标检测系统成为了研究热点。本文将详细介绍基于 YOLOv8 和 PyQt5 的无人机红外目标检测系统，深入探讨其技术原理、实现方法及应用前景。一、核心技术简介（一）YOLOv8 YOLO（You Only Look Once）系列算法是目标检测领域的佼佼者，YOLOv8 作为其最新版本，在性能和效率上都有了显著的提升。它采用了先进的神经网络架构，能够在保证检测精度的同时，实现极快的检测速度。YOLOv8 具备多尺度特征融合、注意力机制等技术，使其能够更好地处理不同大小、不同特征的目标。无论是在小目标检测还是复杂场景下的目标识别，YOLOv8 都表现出色。这一算法的优势在于能够实时处理大量的图像数据，为无人机在飞行过程中快速准确地检测目标提供了有力支持。（二）PyQt5 PyQt5 是 Python 语言的一个强大的 GUI（图形用户

2025-02-02

无人机高空红外数据集-yolov8格式-v2.zip

这是一个标准的YOLO格式数据集，适用于目标检测任务。以下是对您提供的数据集的一些分析和建议：数据集概览图片格式：jpg 标注格式：VOC格式xml文件和YOLO格式txt文件图片数量：2866张标注数量：每个图片都有对应的xml和txt文件，共2866个标注类别数：5类标注类别名称： person car bicycle othervehicle dontcare 各类别标注框数 person：12312个框 car：7311个框 bicycle：4980个框 othervehicle：148个框 dontcare：148个框总框数：24899个使用标注工具标注工具：labelImg 标注规则对每个类别进行画矩形框标注。重要说明和特别声明数据集不对训练的模型或权重文件精度作任何保证，但确保标注准确且合理。建议数据集验证：在训练模型之前，建议对数据集进行验证，确保每个jpg文件都有对应的xml和txt文件，且标注内容一致。数据集划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以便于模型的训练和评估。类别平衡：从标注框数来看，"otherve

2025-02-01

无人机高空红外数据集-yolov8格式.zip

无人机高空红外数据集-yolov8格式

2025-02-01

【毕业与课程大作业参考】基于yolov8+pyqt5界面自适应的表情识别检测系统demo.zip

【毕业与课程大作业参考】基于YoloV8+PyQt5界面自适应的表情识别检测系统Demo.zip，是一款集成了深度学习技术和图形用户界面设计的实用工具。该系统旨在为用户提供一个高效、便捷的表情识别解决方案，适用于毕业设计、课程作业以及相关领域的科研和实际应用。本系统的主要特点如下：高效的识别算法：基于YoloV8（You Only Look Once version 8）目标检测框架，实现了对多种表情的快速、准确识别。界面自适应设计：采用PyQt5库开发的图形用户界面，能够自适应不同分辨率的屏幕，保证了良好的用户体验。易于部署和使用：系统以压缩包形式提供，用户只需解压即可运行，无需复杂的安装和配置过程。实时检测与反馈：系统支持摄像头实时捕捉用户面部表情，并实时展示识别结果，便于用户实时了解自己的表情状态。多功能集成：除了表情识别，系统还具备其他辅助功能，如识别结果统计、历史记录查询等，满足用户多样化的需求。 Demo.zip文件包含以下内容：系统源代码：包括YoloV8模型、PyQt5界面设计代码以及系统核心算法。预训练模型：提供已经训练好的表情识别模型，用户可以直接使

2025-01-29

毕业设计-基于Python的车联网C-V2X漏洞挖掘.zip

毕业设计--基于Python的C-V2X漏洞挖掘毕业设计——基于Python的C-V2X漏洞挖掘，是一项针对车联网通信技术（Cellular Vehicle-to-Everything，简称C-V2X）安全问题的研究项目。C-V2X作为新一代车联网通信技术，旨在实现车与车、车与路、车与人、车与网络之间的信息交换和共享，对于智能交通和自动驾驶技术的发展具有重要意义。然而，随着车联网技术的普及，其安全性问题日益凸显，因此，本项目的目标是挖掘并分析C-V2X技术中的潜在安全漏洞。本项目的主要内容包括：研究C-V2X技术标准：深入分析C-V2X的通信协议和工作原理，理解其潜在的攻击面。设计漏洞挖掘框架：基于Python语言，构建一个自动化漏洞挖掘框架，用于检测C-V2X通信过程中的安全缺陷。实现漏洞检测工具：利用Python编写脚本，实现对C-V2X通信数据的捕获、分析和检测，发现可能的安全漏洞。漏洞验证与评估：对挖掘出的漏洞进行验证，评估其可能对车联网系统造成的影响，并提出相应的修复建议。安全防护策略研究：基于漏洞挖掘结果，研究有效的安全防护措施，提高C-V2X系统的整体安全

2025-01-29

毕业设计-基于javaweb的云笔记系统设计.zip

毕业设计-基于javaweb的云笔记系统设计毕业设计——基于JavaWeb的云笔记系统设计，是一款融合现代网络技术与用户需求的在线笔记应用。该项目旨在为广大用户提供一个便捷、安全、高效的云端笔记存储与管理系统。通过本系统，用户可以轻松实现笔记的在线撰写、保存、编辑和分享，满足日常生活、学习和工作中的记录需求。本项目的主要特点如下：采用JavaWeb技术：基于Java语言和Web开发技术，具有良好的跨平台性和稳定性，确保系统运行高效可靠。用户友好的界面设计：系统界面简洁大方，操作便捷，满足不同用户的使用习惯。功能丰富：支持文本、图片、语音等多种格式笔记，满足用户多样化的记录需求。云端存储：采用云端服务器存储用户数据，确保数据安全，避免因设备损坏或丢失导致的数据丢失。权限管理：实现用户权限分级，保障用户隐私，防止数据泄露。多平台同步：支持跨设备同步，用户可以在任意设备上查看和编辑笔记，实现无缝衔接。搜索与分类：提供全文搜索功能，便于用户快速查找笔记；支持自定义分类，方便用户整理和管理笔记。基于JavaWeb的云笔记系统设计项目，不仅锻炼了毕业生的实际动手能力和创新思维

2025-01-29

户籍管理系统-Android是一款基于Android平台的移动应用程序.zip

毕业设计-android端户籍管理系统-Android是一款基于Android平台的移动应用程序，旨在为用户提供便捷、高效的户籍信息管理服务。该系统结合了现代信息技术和户籍管理需求，通过优化用户体验，实现了对户籍信息的实时查询、更新和管理。本系统的主要功能包括：户籍信息录入：支持用户快速录入户籍信息，包括家庭成员、身份证号码、住址等，确保信息准确无误。信息查询：用户可通过关键词搜索，快速查找特定户籍信息，提高工作效率。信息修改：当户籍信息发生变化时，用户可及时进行修改，确保信息实时更新。迁入迁出管理：方便用户办理户籍迁入、迁出手续，简化办事流程。数据统计：系统可对户籍信息进行统计分析，为政府部门提供决策依据。通知公告：实时推送相关政策法规和通知公告，便于用户了解最新动态。户籍管理系统-Android采用Java语言开发，具有良好的兼容性和稳定性。系统界面简洁易用，操作便捷，满足不同用户的需求。通过这款应用，用户可以随时随地管理户籍信息，提高生活品质，同时也为我国户籍管理工作提供有力支持。

2025-01-29

毕业设计：基于PHP+MySQL的校园失物招领系统.zip

毕业设计-基于php+mysql校园失物招领系统毕业设计：基于PHP+MySQL的校园失物招领系统一、项目背景随着高校规模的不断扩大，校园内失物招领的需求日益凸显。为了解决这一问题，提高失物找回率，本项目旨在开发一套基于PHP+MySQL技术的校园失物招领系统，为广大师生提供一个便捷、高效的失物招领平台。二、项目目标构建一个用户友好的校园失物招领系统，便于师生发布和查询失物信息。实现失物信息的分类、搜索、发布、认领等功能。提高失物找回率，促进校园文明建设。三、主要技术前端技术：HTML、CSS、JavaScript、jQuery等，实现用户界面及交互。后端技术：PHP，作为服务器端脚本语言，处理用户请求和数据交互。数据库技术：MySQL，存储用户数据、失物信息等。四、系统功能模块用户注册与登录：用户需注册账号后方可使用系统，便于信息发布和认领。失物信息发布：用户可发布丢失物品的信息，包括物品名称、描述、丢失地点、联系方式等。失物信息查询：用户可根据关键词、分类、时间等条件查询失物信息。失物信息管理：管理员可以对失物信息进行审核、修改、删除等操作。用户反

2025-01-29

基于springboot后台管理系统通用框架，可进行二次开发，供毕设二次开发.zip

基于springboot后台管理系统通用框架，可进行二次开发，供毕设二次开发 Yark-AdminMS通用后台管理系统是一款基于Spring Boot技术构建的毕设项目通用框架，它为开发者提供了一个稳定、高效的后台管理解决方案。该系统采用了主流的开源技术，易于扩展和二次开发，非常适合作为高校计算机及相关专业学生的毕业设计项目基础框架。主要技术 Spring Boot：作为系统的核心框架，Spring Boot提供了包括自动配置、内置服务器等在内的众多便捷功能，大大简化了项目的开发流程。 Shiro：一个功能强大的Java安全框架，用于处理系统的认证、授权、加密和会话管理。 MyBatis-Plus：在MyBatis的基础上增强，只做增强不做改变，简化了数据库操作的代码编写。 Layui：一款采用自身模块规范编写的前端UI框架，提供了丰富的组件和界面设计，使得前端开发更加高效。实现功能菜单管理：系统管理员可以动态配置和管理后台菜单，满足不同权限用户的需求。权限管理：细粒度的权限控制，可以精确到每个菜单和按钮，确保系统的安全性。用户管理：对系统用户进行增删改查操作，支持用户信息

2025-01-29

基于Python的非侵入式负荷检测-毕设参考.zip

基于Python的非侵入式负荷检测--毕设参考基于深度学习的非侵入式负荷检测工具包。在nilmtk-contrib的基础上做了一些改进。主要有： 1. 修改了一些bug； 2. 增加一些metrics，现在不仅可以用Energy-based标准评估，也可以用Event-based标准进行评估； 3. 增加了一个激活转换功能，在数据集仅提供功率时，也能够通过激活函数将功率转化为启停事件，方便一些以启停事件作为目标函数的模型复现； 4. 由于REDD数据集存在一些bad section，增加了自动提取 nilmtk.DataSet中的good section进行训练与预测的功能； 5. 增加了一些可视化功能； 6. 对原有的基于深度学习Disaggregator中的保存模型、读取模型函数进行补充，现在可以通过简单更改实验配置文件就能够实现模型的保存或读取。基于深度学习的非侵入式负荷检测工具包（NILMTK-Contrib改进版）作为毕设参考，是一个非常前沿和实用的选择。以下是对你提到的改进点的简要概述，这些改进可以作为你毕设项目的重点内容和创新点：修改Bug和增加功能：对现有工具

2025-01-29

毕设参考-基于Java+SpringBoot+MyBatis+Maven+MySQL实现Java分享学习论坛.zip

基于Java+SpringBoot+MyBatis+Maven+MySQL实现的一个Java分享学习论坛。该系统为毕业设计的题目基于Java + Spring Boot + MyBatis + Maven + MySQL 实现的 Java 分享学习论坛是一个集成了现代Web开发技术的在线社区平台。以下是对该论坛系统的详细介绍：项目概述：该 Java 分享学习论坛旨在为 Java 学习者提供一个交流、分享和互助的平台。用户可以在论坛上发帖讨论、解答问题、分享学习资源，从而形成一个活跃的 Java 技术交流社区。技术栈： Java：作为后端开发的主要编程语言，Java 提供了强大的类型检查和丰富的类库支持。 Spring Boot：一个简化 Spring 应用开发的框架，提供了自动配置和内嵌服务器等特性，便于快速构建独立的、生产级别的应用。 MyBatis：一个优秀的持久层框架，它支持定制化 SQL、存储过程以及高级映射，避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设置参数以及获取结果集。 Maven：项目管理工具，用于管理项目的构建、依赖管理等。 MySQL：一个流行的关

2025-01-29

毕业设计-基于Vue+Go的人事管理前后端系统.zip

毕业设计-基于Vue+Go的人事管理前后端系统基于 Vue 的人事管理前后端系统是一个现代化的 Web 应用程序，它利用 Vue.js 这一前端框架来构建用户界面，并与后端服务进行交互，实现人事管理的各项功能。以下是对该系统的简要介绍：前端部分（基于 Vue.js）：用户界面（UI）：使用 Vue.js 提供的一个响应式和组件化的前端开发框架，创建美观、用户友好的界面。组件化开发：将界面拆分为可复用的组件，如员工列表、编辑表单、统计图表等，提高开发效率和代码可维护性。状态管理：利用 Vuex 进行状态管理，处理多组件之间的状态共享和通信问题。路由管理：使用 Vue Router 管理页面路由，实现单页面应用（SPA）的无缝页面跳转。交互与验证：通过 Vue.js 的双向数据绑定和表单验证库（如 VeeValidate）来实现表单的实时验证和数据提交。后端部分：服务端框架：可以选择 Node.js 的 Express、Koa，或者 Python 的 Django、Flask 等框架作为后端服务。数据库：使用 MySQL、PostgreSQL、MongoD

2025-01-29

毕业设计-微麦电影购票小程序-Vue-SpringBoot.zip

毕业设计-微麦电影购票小程序-Vue-SpringBoot weimai-wetapp 微麦电影购票小程序，分为三部分：小程序端、商家（影院）后台与官方后台还有很大的优化空间，看几时有空目录说明 ● weapp-weimai：小程序页面 ● film_admin：管理后台Web页面 ● weimai：整个项目的后端 ● images：演示图片 ● sql：数据库文件相关技术 ● 前端：Vue、ElementUI ● 后端：SpringBoot、MyBatis、Druid、MySQL、Shiro、Elasticsearch、Redis 效果展示小程序 [image] 微麦电影购票小程序是一款结合了前端Vue.js框架和后端SpringBoot技术的毕业设计项目，旨在为用户提供便捷、高效的电影票购买服务。以下是该项目的基本介绍：项目名称：微麦电影购票小程序技术栈：前端：Vue.js、微信小程序框架后端：SpringBoot、MySQL数据库、MyBatis或JPA 功能模块：用户模块：用户注册与登录：用户可以通过手机号注册并登录小程序。个人中心：用户可以查看和管理

2025-01-29

基于云开发的图书借阅小程序-毕设项目.zip

基于云开发的图书借阅小程序--毕设项目云开发图书借阅小程序是一款集便捷与实用性于一身的微信小程序，旨在为用户提供一站式的图书借阅服务。以下是该小程序的核心功能介绍：扫码借书：用户通过扫描图书背面的条形码或二维码，即可快速识别图书信息并完成借阅流程。这一功能大大简化了借书手续，提高了借书效率，让用户告别传统繁琐的借阅步骤。添加书单：用户在浏览图书时，可以将心仪的图书添加到个人书单中，类似于购物车的功能。这样，用户可以方便地管理自己的借阅愿望清单，随时查看和借阅。查看我的借阅记录：小程序为用户提供了一个清晰的借阅记录界面，可以查看借阅的图书、借阅日期、到期日期以及归还状态等。这一功能帮助用户更好地管理自己的借阅情况，避免逾期未还。登录功能：用户需要通过微信账号登录小程序，以确保借阅记录和个人信息的准确性。登录后，小程序会根据用户信息提供个性化的服务，如借阅提醒、推荐阅读等。此外，云开发图书借阅小程序还具备以下附加功能：图书搜索：用户可以通过关键词、作者、书名等方式快速找到想要的图书。在线续借：用户可以在小程序内直接操作续借，无需到图书馆办理。借阅提醒：小程序会根据借阅记

2025-01-29

基于yolov8的火灾识别模型训练数据集.zip

基于yolov8的火灾识别模型训练数据集.zip "基于YoloV8的火灾识别模型训练数据集.zip"是一个专业的数据集压缩文件，它为研究者和技术人员提供了一个用于训练火灾识别模型的丰富资源。该数据集基于最新的YoloV8算法，旨在提高火灾检测的准确性和实时性。以下是关于该数据集的详细介绍：本数据集包含了大量经过精心标注的火灾相关图像和视频帧，涵盖了不同场景、不同时间段的火灾情况，如森林火灾、建筑火灾、室内火灾等。这些数据经过预处理，适用于YoloV8算法的训练，旨在帮助模型更好地识别和区分火灾及其背景环境。通过使用这个数据集，您可以：训练出高效、准确的火灾识别模型，为火灾预警和救援提供技术支持。掌握YoloV8算法在实际应用中的优化技巧，提高模型在复杂环境下的识别能力。为火灾防控研究提供有力数据支持，助力我国火灾预警技术的发展。 "基于YoloV8的火灾识别模型训练数据集.zip"文件中包含了以下内容：图片数据：多种火灾场景的高清图片，分辨率不低于720p。标注文件：与图片对应的标注信息，采用Yolo格式，包含火灾区域的坐标、类别等。数据划分：已将数据集划分为训练集、验

2025-01-28

【毕业设计参考】基于yolov8-pyqt5自适应界面设计的火灾检测系统demo.zip

基于 yolov8_pyqt5 自适应界面设计的火灾检测系统 demo：毕业设计参考一、项目背景随着社会的发展，火灾对人们的生命和财产安全构成了严重威胁。传统的火灾检测方法存在一定的局限性，无法实现实时、高效的检测。因此，开发一套智能的火灾检测系统具有重要的现实意义。YOLOv8 作为一种先进的目标检测算法，在物体检测领域表现出色；而 PyQt5 则是一个强大的 Python GUI 库，能够帮助我们创建美观、易用的用户界面。本项目将结合 YOLOv8 和 PyQt5，设计一个具有自适应界面的火灾检测系统 demo，为毕业设计提供一个有价值的参考案例。二、技术选型（一）YOLOv8 YOLOv8 是 YOLO 系列目标检测算法的最新版本，它在保持高速检测的同时，进一步提高了检测精度。其采用了先进的神经网络架构，能够快速处理大量图像数据，准确识别出图像中的火灾目标。通过预训练模型和微调技术，可以快速适应不同场景下的火灾检测任务。（二）PyQt5 PyQt5 是 Python 语言的一个 GUI 编程框架，它提供了丰富的组件和工具，方便开发者创建各种类型的用户界面。PyQt5 具

2025-01-27

【毕业设计参考】基于yolov8+pyqt5的密集人群计数检测系统.zip

基于YOLOv8+PyQt5的密集人群计数检测系统是一个结合了目标检测算法与图形用户界面的项目，以下是相关介绍：系统概述该系统旨在实时分析某一区域内的人群数量与分布情况，将YOLOv8算法的高效目标检测能力与PyQt5框架的简洁直观界面相结合，能够实时捕获视频流，通过YOLOv8进行人群检测，并在用户界面中展示检测结果。技术原理 - YOLOv8算法：YOLOv8是一种前沿的深度学习目标检测技术，基于先前YOLO版本的成功，进一步提升了性能和灵活性。其主要创新点包括新的骨干网络、新的Ancher - Free检测头和新的损失函数，具备更优的检测速度与精度，可以在从CPU到GPU的各种硬件平台上运行。 - PyQt5框架：是Python的一个GUI（图形用户界面）框架，它提供了丰富的组件和工具，用于创建交互式应用程序。可以方便地实现界面布局、按钮点击事件处理、视频显示等功能，为用户提供一个直观、易用的操作界面。系统功能 - 多方式检测：支持多种检测方式，包括单张图片、视频文件和摄像头实时流，满足不同应用场景的需求。 - 实时检测与计数：能够实时检测视频流或图片

2025-01-21

毕设参考基于yolov8+pyqt5自适应界面设计的常见皮肤病辅助检测系统.zip

【毕设参考】基于yolov8+pyqt5自适应界面设计的常见皮肤病辅助检测系统.zip 从你提到的 “基于YOLOv8 + PyQt5自适应界面设计的常见皮肤病辅助检测系统.zip” 来看，这是一个与图像处理和界面设计紧密相关的毕业设计项目。与当前博客中大数据、人工智能在教育领域应用不同，以下为你简述该毕设项目的要点。 ### 一、项目背景与意义皮肤病种类繁多，准确诊断对治疗效果至关重要。开发这样一个辅助检测系统，能借助技术手段辅助医生快速、准确判断皮肤病类型，提高诊断效率，为患者提供更及时有效的治疗。 ### 二、技术框架 1. **YOLOv8**：作为先进的目标检测算法，具有检测速度快、精度高的特点。在该项目中用于对皮肤病图像中的病变区域进行识别与分类，判断皮肤病类型。 2. **PyQt5**：Python的GUI编程框架，用于设计系统的用户界面。通过它可以创建自适应不同屏幕尺寸和分辨率的界面，方便医生操作，实现图像上传、结果查看等交互功能。 ### 三、系统设计 1. **图像采集模块**：可通过摄像头实时获取皮肤病图像，或允许医生从本地文件选择已有的皮肤病图片。 2

2025-01-21

【毕业设计参考】基于yolov8+pyqt5自使用界面设计的PCB表面缺陷检测系统.zip

引言在电子制造领域，PCB（Printed Circuit Board，印刷电路板）的质量直接影响电子产品的性能。传统的人工检测 PCB 缺陷效率低且易出错，基于深度学习的检测方法应运而生。本文将详细介绍如何搭建基于 YOLOv8 与 PyQt5 的 PCB 表面缺陷检测系统，结合 YOLOv8 强大的目标检测能力与 PyQt5 友好的用户界面设计，实现高效准确的缺陷检测。 1. 技术栈介绍 1.1 YOLOv8 YOLO（You Only Look Once）系列是当下流行的实时目标检测算法。YOLOv8 在之前版本基础上进一步优化，具备更高的检测精度和速度。它采用单阶段检测架构，直接在图像上预测目标的类别和位置，能快速处理大量图像数据，适合 PCB 表面缺陷这种实时性要求较高的检测场景。 1.2 PyQt5 PyQt5 是 Python 的一个 GUI（Graphical User Interface，图形用户界面）框架，基于 Qt 库开发。它提供了丰富的控件和工具，可轻松创建美观、交互式的用户界面。利用 PyQt5，我们能为 PCB 缺陷检测系统打造直观的操作界面，方便用户上传

2025-01-20

【毕业设计参考】基于yolov8+pyqt5自适应界面设计的锂电池表面缺陷检测系统.zip

【毕业设计参考】基于 YOLOv8 + PyQt5 的锂电池表面缺陷检测系统引言在新能源蓬勃发展的当下，锂电池作为核心储能元件，广泛应用于电动汽车、便携式电子设备等众多领域。锂电池的质量直接关乎产品的性能与安全，因此，高效、精准的表面缺陷检测成为锂电生产过程中不可或缺的环节。本文将为大家详细介绍一种基于 YOLOv8 和 PyQt5 的锂电池表面缺陷检测系统，融合先进的目标检测算法与友好的用户界面设计，为锂电池质量检测提供有力支持。一、项目背景：为何选择 YOLOv8 与 PyQt5 （一）锂电池检测的挑战锂电池表面缺陷种类繁多，如划痕、裂纹、鼓包、杂质等，传统人工检测效率低、易疲劳且准确性难以保证。基于计算机视觉的自动化检测技术成为解决这一难题的关键。（二）YOLOv8 的优势 YOLOv8 作为目标检测领域的佼佼者，具有速度快、精度高的特点。它能够在短时间内对大量图像进行处理，准确识别出各种缺陷类型，满足锂电池生产线上实时检测的需求。（三）PyQt5 的魅力 PyQt5 是 Python 的一个强大 GUI 框架，提供了丰富的界面组件和灵活的布局管理。通过

2025-01-20

WiderPerson-yolo数据集-训练可用.zip

以下是使用 WiderPerson-yolo 数据集训练 YOLO 模型的步骤和相应代码： **一、训练思路**： 1. **数据集准备**： - 解压 `WiderPerson-yolo` 数据集，确保数据集的结构符合 YOLO 的要求。 - 通常，YOLO 数据集的结构包括 `images` 目录和 `labels` 目录，其中 `images` 目录包含图像文件，`labels` 目录包含对应的标注文件（通常是 `.txt` 文件），标注文件的格式为 `class x_center y_center width height`，且所有坐标值都已归一化到 0 到 1 之间。 2. **配置文件**： - 创建或修改 YOLO 的配置文件，包括数据路径、类别数、训练和验证的比例等信息。 3. **模型选择**： - 选择要使用的 YOLO 模型架构，如 YOLOv8，根据需要选择不同的预训练模型作为基础。 4. **训练过程**： - 使用 YOLO 库提供的训练接口进行训练，设置训练的参数，如学习率、训练轮数、批大小等。 **二、具体步

2025-01-20

毕业设计-基于智能手机的报纸阅读器.zip

毕业设计-基于智能手机的报纸阅读器毕业设计-基于智能手机的报纸阅读器毕业设计项目：基于智能手机的报纸阅读器项目背景随着智能手机的普及和移动互联网技术的发展，人们获取信息的方式发生了巨大变化。传统的报纸阅读方式逐渐被电子阅读所取代。基于智能手机的报纸阅读器能够为用户提供便捷、高效的阅读体验，同时减少纸张浪费，保护环境。项目目标设计并实现一个基于智能手机的报纸阅读器应用，该应用应具备以下功能：报纸内容数字化展示。用户友好的交互界面。支持在线阅读和离线下载。提供个性化推荐服务。支持多种格式（如PDF, ePub等）。技术选型前端开发：使用React Native或Flutter进行跨平台移动应用开发。后端服务：采用Node.js或Python搭建服务器，使用MongoDB或MySQL作为数据库。内容管理：使用CMS（内容管理系统）来管理报纸内容。推荐算法：采用机器学习算法实现个性化内容推荐。功能模块用户模块：用户注册与登录。用户信息管理。阅读偏好设置。内容展示模块：报纸版面展示。文章详情页。图片和视频支持。阅读管理模块：在线阅读。离线

2025-01-20

基于SSM的校园论坛系统的设计与实现.zip

（毕业设计）基于SSM的校园论坛系统的设计与实现基于SSM框架的校园论坛系统的设计与实现（毕业设计）论坛的所有基本功能都已实现，界面友好，功能强大。功能描述：高校内部的一个信息交流和学习的一个平台，后台数据库使用mysql，前台使用JSP实现。普通用户注册登录、发表帖子、阅览帖子、留言回复、帖子评论、修改个人信息等功能；管理员具有管理用户、管理帖子、帖子置顶、发布公告等功能。毕业设计项目：基于SSM的校园论坛系统的设计与实现项目概述基于SSM（Spring + SpringMVC + MyBatis）框架的校园论坛系统是一个为校园内部提供交流平台的在线社区。该系统旨在促进师生之间的学术交流、信息分享和生活互助，同时培养学生的网络素养和社区参与意识。系统目标提供一个用户友好的校园内部交流平台。支持发帖、回帖、点赞、收藏等基本论坛功能。实现用户认证和权限管理，确保论坛内容的安全性和合规性。提供论坛内容搜索和筛选功能，方便用户快速找到感兴趣的内容。系统主要模块 1. 用户管理模块用户注册与登录：用户可以注册账号并登录系统。用户信息管理：用户可以编辑个人资料，

2025-01-20

毕业设计-基于javaweb-SSM贷款审批系统.zip

毕业设计-基于javaweb-SSM贷款审批系统毕业设计项目：基于JavaWeb的贷款审批系统项目概述基于JavaWeb的贷款审批系统是一个用于金融机构在线处理贷款申请的系统。该系统通过互联网接收贷款申请，自动处理审批流程，并给出审批结果。系统旨在提高贷款审批的效率，减少人为错误，并提供一个用户友好的交互界面。系统目标提供一个在线平台，供用户提交贷款申请。实现贷款申请的自动审核流程。确保数据安全和用户隐私。提供管理员界面，以便监控和管理贷款申请。系统主要模块 1. 用户注册与登录模块用户注册：用户可以注册账号，填写个人信息。用户登录：用户通过账号和密码登录系统。 2. 贷款申请模块贷款申请表单：用户填写贷款申请表，包括个人信息、贷款类型、金额、期限等。申请提交：用户提交贷款申请，系统记录申请信息。 3. 审批流程管理模块自动审核：系统根据预设规则自动审核贷款申请。人工审核：对于复杂或不符合自动审核条件的申请，转交人工审核。审批结果通知：系统通过邮件或短信通知用户审批结果。 4. 贷款管理模块贷款发放：对于审批通过的申请，系统生成贷款合同，用户确认后发放

2025-01-20

基于Python的麦克风阵列的声源定位系统.zip

本科毕业设计基于python的麦克风阵列的声源定位系统基于Python的麦克风阵列的声源定位系统是一个涉及信号处理、阵列处理和机器学习等领域的复杂项目。以下是该项目的一个概要和可能的设计步骤：项目概要项目名称：基于Python的麦克风阵列的声源定位系统项目目标：利用麦克风阵列采集声音信号，通过信号处理算法实现对声源的定位。技术栈：编程语言：Python 信号处理库：NumPy, SciPy, librosa 阵列处理算法：波束形成（Beamforming），多信号分类（MUSIC），或是基于时间延迟估计（TDOA）的方法硬件：麦克风阵列（如圆形、线性阵列）数据可视化：Matplotlib 设计步骤需求分析确定声源定位的精度要求。确定麦克风阵列的布局和麦克风的数量。硬件选择与配置选择合适的麦克风阵列。确保麦克风的同步录音能力。环境噪声分析采集环境噪声样本。分析噪声特性，为后续信号处理做准备。信号采集编写程序，实现麦克风阵列的声音信号同步采集。信号预处理对采集到的声音信号进行去噪、增强等预处理。分帧和加窗处理。声源定位算法实现波束形成

2025-01-20

基于Javaweb本科毕业设计过程管理系统.zip

毕业论文设计系统基于Javaweb本科毕业设计过程管理系统 ##**毕业设计系统的主要模块模块如下：毕业设计管理系统 |——系统管理 | |——权限管理 | |——用户管理 | |——菜单管理 | |__用户管理基于JavaWeb的本科毕业设计过程管理系统的设计是一个涉及多个模块的复杂项目。以下是系统的主要模块及其功能的详细描述：毕业设计管理系统系统管理系统管理模块负责整个系统的配置、维护和监控，确保系统的稳定运行。权限管理角色管理：定义不同的系统角色（如学生、指导老师、系主任、管理员等）及其权限。权限分配：为不同角色的用户分配相应的操作权限，如查看、编辑、审批等。权限验证：在用户进行操作时，系统验证用户权限，防止未授权访问。用户管理用户注册：允许新用户注册，并分配基本角色。用户信息管理：维护用户的基本信息，如姓名、学号、联系方式等。用户状态管理：激活、禁用或删除用户账户。菜单管理菜单配置：设置系统菜单项，包括菜单的名称、链接、图标等。菜单权限：为不同角色的用户配置可见的菜单项。用户管理用户管理模块主要处理与系统用户相关的操作。学生管理学生

2025-01-20

毕业设计项目-基于PHP与mysql用户行为和内容的个性化新闻推荐系统.zip

毕业设计项目-基于PHP与mysql用户行为和内容的个性化新闻推荐系统毕业设计项目-基于用户行为和内容的个性化新闻推荐系统基于协同过滤算法的个性化新闻推荐系统，使用基于模型的协同过滤算法，通过对用户在网站内的历史操作行为的分析，对用户的兴趣偏好进行预测，为用户推荐可能喜欢的内容。该系统推荐流程为先训练一个表示用户偏好预测的用户模型，根据对用户模型里的用户操作历史的分析，得到关键字和分类权重排序的集合结果进行相同关键字或者相同分类的新闻推荐。基于协同过滤算法的个性化新闻推荐系统是使用 php 语言、mysql 数据库完成的。测试得到的结果表明，基于协同过滤算法的个性化新闻推荐系统实现了比较准确的个性化新闻推荐，基本符合新闻推荐系统的实际要求。【关键词】协同过滤新闻推荐模型个性化您的毕业设计项目非常具有实用价值，以下是对项目的概述和一些可能的优化建议：一、项目概述项目名称：基于用户行为和内容的个性化新闻推荐系统技术路线：采用基于模型的协同过滤算法，利用PHP语言和MySQL数据库实现。核心功能：通过分析用户在网站内的历史操作行为，预测用户兴趣偏好，为用

2025-01-20

基于反卷积神经网络的信道估计算法-python.zip

基于反卷积神经网络的信道估计算法主要是针对插值算法进行改进的。传统插值算法只是利用少数导频点信息来估计信道特性，比如一阶线性插值只是利用了相邻的导频信号，而二阶线性插值也只是利用了相邻的前后三个导频信息。由于算法进行信道估计时使用的导频点信息较少，因此最终估计的信道与实际的信道响应有一定的差异。为了尽可能的拟合真实的复杂信道，就需要设计一个具有强大的拟合能力的模型，对导频信息与完整的信道信息之间的关系进行建模分析。而神经网络是一个拟合能力很强大的模型，利用神经网络对信道插值过程进行建模有助于更好的模拟出复杂的信道。本章设计了一个含有7个隐藏层的反卷积神经网络来拟合信道估计中的插值过程，并通过实验对比了基于反卷积神经网络的插值过程和传统的插值算法的差别。

2025-01-19

基于C++的表情识别毕设项目.zip

基于C++的表情识别毕设项目基于C++的表情识别毕设项目是一个涉及计算机视觉、机器学习和人工智能的复杂项目。以下是一个大致的项目开发流程和关键步骤，供您参考：一、项目准备确定项目需求：明确表情识别的应用场景、识别的表情种类（如快乐、悲伤、愤怒、惊讶等）以及性能指标。技术选型：选择合适的C++开发环境（如Visual Studio、Qt等），以及图像处理和机器学习库（如OpenCV、Dlib、TensorFlow等）。数据集准备：收集或下载表情识别的数据集，如FER-2013、CK+等。确保数据集包含多种表情、不同光照条件、不同年龄段和性别的图片。二、项目开发图像预处理：包括图像读取、灰度化、归一化、去噪、人脸检测与裁剪等。特征提取：采用以下方法之一或多种方法结合进行特征提取：传统特征提取：如HOG（方向梯度直方图）、LBP（局部二值模式）等。深度学习特征提取：使用卷积神经网络（CNN）提取特征。模型训练与优化：如果使用传统方法，可以选择SVM（支持向量机）、KNN（K近邻）等分类器进行训练。如果使用深度学习方法，可以设计并训练CNN模型。在此过程中，可能需要使

2025-01-19

基于python机器学习识别图片验证码（本科毕业设计）.zip

基于python机器学习识别图片验证码（本科毕业设计） Decaptcha English version Readme is available here . 通过简单的图像识别算法来完成验证码识别，打算把机器学习中的分类算法全部使用一遍。使用方法 1 . 爬取验证码 2 . 对图像做处理并切分 3 . 手工标注数据 4 . 导入训练集 5 . 使用测试集前期准备 1 . Image (图像处理库) ● jpeg ● zlib ● PIL 2 . numpy (数学处理库) 3 . ImageEnhance (图像处理库) enhancer = ImageEnhance.Contrast(img) # 增加对比对 img = enhancer.enhance(2) enhancer = ImageEnhance.Sharpness(img) # 锐化 img = enhancer.enhance(2) enhancer = ImageEnhance.Brightness(img) # 增加亮度 img = enhancer.enhance(2) 图像处理静态图片 1 . 清除

2025-01-19

毕业设计-物流管理系统的设计与实现（java）.zip

毕业设计-->物流管理系统的设计与实现（java） Logistics Management System 毕业设计-->物流管理系统的设计与实现（Java版本）采用Struts2+hibernate+Oracle10g+Tomcat 涉及车辆管理，配送点管理，运输方式管理，订单管理，员工管理，用户管理，部门管理，权限管理，角色管理等基础管理功能。毕业设计题目“物流管理系统的设计与实现（Java版本）”是一个综合性的项目，下面我将为您提供一个大致的设计思路和实现步骤，以帮助您完成这项设计。一、系统分析需求分析：明确系统的目标用户、功能需求、性能需求等。可行性分析：从技术、经济、操作和法律等方面分析项目的可行性。二、系统设计系统架构设计：采用MVC模式，结合Struts2作为控制器，Hibernate作为模型层，Oracle10g作为数据库，Tomcat作为Web服务器。数据库设计：设计数据库表结构，包括车辆信息表、配送点信息表、运输方式表、订单表、员工信息表、用户表、部门表、权限表、角色表等。系统模块设计：车辆管理：车辆信息增删改查，车辆状态监控。配送

2025-01-19

本科毕设-基于Springboot农产品交易网站.zip

本科毕设-基于Springboot农产品交易网站说明应用技术 1.后台 Springboot、mysql5.5、tomvat8.02 2.前端 html/css、js、vue 3.支付应用的支付宝支付接口。主要用使用alipay-sdk-java20170324180803.jar。现实基于沙箱环境进行开发，测试目录结构及各文件夹内容 --root --sql 数据库表结构代码 --src --main/java --bean 对应数据库实体 --common 通用的一些方法，配置等 --controller 控制层，与用户进行交互 --dao dao层，负责数据库操作 --service 负责用户查询逻辑处理 --vo 返回到前端的数据结构 --main/resources --static/css 前端界面的样式设置 --static/js js逻辑控制 --static/pic 界面中用到的图片 --static/vi

2025-01-19

毕业设计代码，基于ElasticFusion的双目实时重建3D-python.zip

毕业设计代码，基于ElasticFusion的双目实时重建根据您提供的依赖包和使用说明，以下是对各个源文件功能说明的详细解释和使用步骤的概述。请注意，以下内容是基于您提供的描述，实际操作时请参考具体的代码注释和文档。依赖包说明 Ubuntu 14.04, 15.04 or 16.04: 操作系统环境。 CMake: 构建系统。 OpenGL: 用于渲染3D图形。 CUDA >= 7.0: NVIDIA的并行计算平台和编程模型。 OpenNI2: 用于获取传感器数据的框架。 SuiteSparse: 稀疏矩阵运算库。 Eigen: C++模板库，用于线性代数、矩阵和向量运算。 zlib: 数据压缩库。 libjpeg: JPEG图像处理库。 Pangolin: 用于视频显示和3D视觉的轻量级库。 PCL: 点云库，用于3D点云处理。源文件功能说明 procimg包: 获取ZED相机的双目RGB图像和深度图像，并将其保存到本地。 procimg2包: 与procimg类似，但存储格式不同。 cloud2pcd: 将PLY格式的点云文件转换为PCD格式。 ElasticFusion:

2025-01-19

计算机毕业设计课程设计基于java电影院订票选座系统.zip

计算机毕业设计，课程设计，基于java电影院订票选座系统好的，以下是一个基于Java的电影院订票选座系统毕业设计的大纲，包括论文的结构。请注意，这只是一个框架，具体内容需要您根据实际设计和研究情况进行填充和扩展。项目名称基于Java的电影院订票选座系统设计与实现一、摘要简要介绍系统的设计背景、目标、主要功能、技术路线和实现结果。二、引言 2.1 项目背景分析电影院订票选座系统的市场需求和发展趋势。讨论现有系统的不足之处。 2.2 项目意义阐述本项目对提高电影院运营效率和用户体验的重要性。 2.3 研究内容列出本项目的主要研究内容和创新点。三、系统需求分析 3.1 功能需求用户注册与登录电影信息展示选座功能订票功能支付功能用户中心 3.2 非功能需求系统性能系统安全性用户界面友好性四、系统设计 4.1 系统架构设计描述系统的整体架构，如B/S架构。 4.2 数据库设计 E-R图设计数据表设计数据库关系描述 4.3 系统模块设计用户模块电影信息管理模块选座模块订票模块支付模块系统管理模块五、系统实现 5.1 开发环境操作系统

2025-01-19

本科毕设，基于51单片机的步进电机控制.zip

本科毕设，基于51单片机的步进电机控制本课题是想通过上位机来控制步进电机，其中的控制参数包括转向、转速、转动位移。通过按键来实现暂停，并通过热感应来急停，保证运行安全。用Lcd1602作为显示模块，数码管来显示转过的圈数。基于51单片机的步进电机控制是一个很好的本科毕业设计选题，它结合了微控制器技术、电机控制理论和实际应用。以下是一个可能的设计大纲，供您参考：项目名称基于51单片机的步进电机控制系统设计与实现一、项目背景及意义 1.1 项目背景介绍步进电机在自动化领域的应用。阐述51单片机在工业控制中的重要性。 1.2 项目意义提高步进电机的控制精度和灵活性。探索51单片机在电机控制领域的应用潜力。二、研究目标与内容 2.1 研究目标设计并实现一个基于51单片机的步进电机控制系统。实现步进电机的精确控制和多种运行模式。 2.2 研究内容 51单片机的选型与特性分析。步进电机的原理与特性。控制系统的硬件设计。控制系统的软件编程。三、系统方案设计 3.1 系统总体设计方案系统架构设计。功能模块划分。 3.2 硬件设计 51单片机最小系统设计。步进电机

2025-01-19

基于Spring Boot框架实现快速开发大学生选课管理系统课程毕业设计.zip

基于Spring Boot框架实现快速开发大学生选课管理系统[课程|毕业]设计大学生选课管理系统源码一些说明 ● 基于Spring Boot框架实现快速开发 ● jbbc版本用的比较旧是5.1.37的，如果连不上数据库，可能跟你的本机版本不一致，直接修改pom.xml的版本过去即可。功能模块说明教务处管理开课、开班审批，排课处理，班级操作，选课时间段管理 ● 使用了sql解决了开课开班的时间段的冲突 ### 教师端 #### 开课开班管理，班级学生信息查看，课表查询 ### 学生端 #### 选课，退选，课表查询 ● 使用了sql解决了选课的时间段的冲突效果图学生选课及选班 [image] 学生课表 [image] 开课开班审批（可选用周节次一键生成） [image] 基于Spring Boot框架实现的大学生选课管理系统是一个典型的Web应用程序，它可以帮助学生在线选择课程，同时也方便教师管理课程和学生信息。以下是一个课程或毕业设计的大纲，用于指导你完成这个项目。项目名称基于Spring Boot的大学生选课管理系统设计与实现一、项目概述 1.1 项目背景分析

2025-01-19

关于#c语言#的问题，请各位专家解答！

2023-10-12

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