面向AI前沿技术的深度解析平台，覆盖基础理论、算法优化及产业应用全链路

聚焦人工智能核心技术，系统解构机器学习与深度学习算法、自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）技术的核心机制，同步追踪领域前沿进展，探索跨行业产业化应用路径，构建理论-代码-应用全链路技术解析体系。

原创自注意力机制的演进-从Transformer架构到DeepSeek-R1模型的深度语义理解革新

大型语言模型（LLM）自2017年Transformer架构问世以来，发展迅猛。Transformer通过自注意力机制突破了传统RNN的限制，随后BERT、GPT、T5等模型不断涌现，在预训练、模型规模和应用领域上持续创新。BERT擅长理解上下文，GPT侧重文本生成，T5则统一建模NLP任务。这些模型在文本生成、情感分析、问答系统等领域表现出色。

2025-03-06 13:24:20 1578

原创基于YOLOv8的热力图生成与可视化：支持自定义模型与置信度阈值的多维度分析

该框架是一种基于YOLOv8目标检测模型的高级分析工具，通过生成热力图（Heatmap）对检测结果进行可视化与多维度分析。支持自定义模型与置信度阈值，能够深入挖掘目标的空间分布特征与检测性能，为模型优化与场景理解提供数据支持。核心功能包括热力图生成、自定义模型加载、置信度阈值调节以及多维度分析（空间、类别、时间维度）。技术实现上，采用高斯核密度估计（KDE）或直方图统计方法生成热力图，并利用Matplotlib、OpenCV等库实现可视化渲染。该框架适用于目标检测模型性能评估、场景理解、视频监控及自动驾驶等

2025-04-03 22:42:21 337

原创 YOLOv8+ Deepsort+Pyqt5车速检测系统

本文提出了一种基于YOLOv8、DeepSORT和PyQt5的车速检测系统，用于交通管理和智能监控。系统利用YOLOv8实现高效目标检测，结合DeepSORT完成多目标跟踪，并通过PyQt5提供友好的用户界面和自定义配置功能。支持GPU加速，具备高实时性和准确性，可灵活导入权重文件以适应不同场景需求。未来研究方向包括优化模型泛化能力、扩展应用场景以及融合多传感器数据，进一步提升系统性能。

2025-03-29 22:25:17 742

原创基于vLLM本地部署企业级DeepSeek

本文介绍了如何利用 vLLM工具在本地部署 DeepSeek大模型，帮助企业搭建高效、安全的智能服务系统。通过 vLLM 的动态批处理和显存优化技术，充分发挥 DeepSeek 在自然语言处理上的强大能力，实现了低延迟、高吞吐的企业级私有化推理服务。这套方案不仅确保了数据隐私和系统高性能，还能灵活满足多场景应用需求，为企业的智能化转型提供了可靠支持。

2025-03-24 15:10:28 1353 1

原创基于 Dify 与 DeepSeek 构建Agent 智能体(Windows+Linux环境)

本研究基于Dify框架与DeepSeek大语言模型，构建了一个功能完善的智能体（Agent）系统，运行于Windows环境和Ubuntu环境。通过模型集成、API调用及对话管理技术，该智能体实现了自然语言理解、多轮对话交互及任务自动化执行。系统设计注重模块化与可扩展性，适用于聊天机器人、数据分析及自动化工作流等多种应用场景。

2025-03-16 00:19:16 830

原创计算机视觉领域开源数据集资源整理

本文整理了多个跨领域的计算机视觉开源数据集，涵盖了图像分类、目标检测、语义分割、姿态估计等多个任务方向。这些数据集来源广泛，包括自然场景、自动驾驶、遥感图像等领域，为研究者提供了丰富的训练和测试资源。通过整合多领域数据集，本文旨在帮助开发者和研究人员快速定位适合其项目需求的数据资源，推动计算机视觉技术在不同行业中的应用与发展。无论是学术研究还是工业落地，这些开源数据集都具有重要的参考价值。

2025-03-13 17:53:41 1122 2

原创基于DeepSeek-R1的本地知识库构建与应用研究

本文探讨了基于 DeepSeek-R1 的本地知识库构建与应用研究，提出了一种结合 RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架的解决方案。通过整合 Embedder（文本嵌入模型）和向量数据库，实现了高隐私性、低延迟的知识检索与生成能力。

2025-02-24 11:51:25 1608

原创 AI赋能编程：PyCharm与DeepSeek的智能开发革命

本次分享围绕“AI编程之PyCharm+DeepSeek”，探讨了如何结合 PyCharm 的强大开发功能与 DeepSeek 的智能代码辅助能力，提升开发效率与代码质量。通过案例演示，展示了两者在代码生成、优化及调试中的协同优势，为开发者提供高效、智能的编程解决方案。

2025-02-21 10:03:56 1230

原创 AI客服-接入deepseek大模型到微信（本地部署deepseek集成微信自动收发消息）

本地部署DeepSeek模型并集成到微信，打造AI客服系统。通过本地运行DeepSeek，确保数据隐私和高效性能，同时利用微信API或工具（如itchat）实现自动收发消息。

2025-02-20 13:36:26 4287 1

原创蓝桥杯Python组备赛-经典排序算法实战

本章主要介绍蓝桥杯Python组算法涵盖冒泡/选择/插入排序（O(n²)基础算法）、快速/归并排序（分治策略与O(nlogn)优化）、桶排序（哈希映射与线性复杂度O(n+k)），解析原地排序、稳定性控制及竞赛高频优化策略。

2025-01-03 13:48:21 1761 2

原创基于YOLOV5+Flask安全帽RTSP视频流实时目标检测

该代码实现了一个基于Flask的Web应用，用于实时读取RTSP视频流并使用YOLOv5模型进行安全帽目标检测。通过OpenCV捕获视频流，加载YOLOv5模型进行实时检测，并将处理后的帧以JPEG格式返回给前端，实现视频流的实时展示。

2024-12-26 11:23:05 2298 1

原创 Git推送+拉去+uwsgi+Nginx服务器部署项目

本文介绍了一个项目从开发到部署的全过程，重点关注Git版本控制系统的使用，包括代码的推送、拉取操作，以及使用uwsgi与Nginx服务器进行项目部署的步骤。

2024-11-21 13:35:08 1588 1

原创 Docker+Django项目部署-从Linux+Windows实战

使用Docker实现Django项目的容器化部署，简化环境配置与依赖管理，确保应用在不同环境中一致运行，提升开发与部署效率。

2024-11-15 21:56:58 1500

原创 Linux核心操作-文本编辑器、正则三剑客与权限控制

本文涵盖了Linux进阶操作体系：Vim编辑器操作范式、Shell元字符解析、正则三剑客（grep/sed/awk）文本处理链、systemd运行级管理及RBAC权限模型与sudoers提权策略。

2024-11-11 14:46:16 1331

原创 Linux运维核心命令-权限体系、Shell编程与系统管理实战

本章主要介绍Linux系统管理核心：系统操作指令集（`ls/cd/cp/mv/rm`）、RBAC权限模型（用户/组管理）、跨发行版包管理框架（`apt/dnf/pacman`）、配置文件编辑器（`nano/vim`）、网络接口配置（IP/DNS）及安全加固体系（防火墙/SELinux）。

2024-11-10 13:45:14 815

原创 SimpleMemory 博客园主题美化

SimpleMemory主题以其简洁优雅的设计和强大的自定义功能，为博客园用户打造个性化写作空间提供了便捷途径。通过极简风格、舒适配色和响应式设计，该主题提升了阅读体验，并支持用户根据个人喜好进行细致的美化，包括字体、背景和导航栏的自定义调整。使用Markdown语法和多媒体元素，用户可以进一步提升文章的可读性和吸引力。

2024-11-10 10:43:44 809

原创 Redis数据结构与Python实战-列表/哈希操作及分布式锁应用

Redis 是一个高性能内存数据库，支持多种数据结构：本章主要以列表（List）用于双端队列操作，哈希（Hash）适合存储对象属性，集合（Set）提供唯一元素集合及集合运算，有序集合（Sorted Set）支持按分数排序的元素集合。使用 Python 的 redis-py 库可以高效连接和操作 Redis 数据库以及了解对分布式锁、延迟队列、发布订阅实战案例

2024-08-26 21:19:36 1748

原创 Redis核心数据类型操作、键管理与基础部署

Redis 是一个高性能的内存数据存储系统，在本章主要涉及字符串数据结构。基础操作包括设置、获取、操作同时掌握这些概念可以提高 Redis 的使用效率和系统稳定性。

2024-08-23 18:08:16 1268

原创 YOLO-V3

YOLOV3核心网络概述

2024-08-21 22:34:41 750

原创 YOLO-V2

主要说明了V2版本细节升级、网格结构、先验框尺寸、偏移量计算、特征融合改进

2024-07-02 21:46:50 556

原创 Django开发-从基础范式到高阶工程化实践

Django 是一个遵循 MVC 架构的高级 Python Web 框架，它强调 DRY 原则，通过其强大的 ORM 系统简化数据库操作，并提供了丰富的模型、视图、模板、表单、URL 路由、中间件等功能，支持快速开发和易于维护的 Web 应用构建。此外，Django 还拥有自动化的管理界面、静态和媒体文件管理、内置的认证和会话管理机制，以及全面的测试框架，适用于构建高效、安全且可扩展的 Web 应用，同时遵循最佳实践以确保代码组织合理、安全性和性能优化。

2024-07-01 21:52:29 1012

原创 YOLO-V1

主要介绍YOLOV1整体网络架构、损失计算

2024-06-30 20:44:34 610 1

原创网络数据采集与分布式爬虫系统开发

本博客聚焦智能数据采集技术，系统解构动态渲染页面的加密参数逆向方法论，结合动态调试工具逆向Webpack打包后的混淆代码，突破基于TLS指纹校验（JA3/Client Hello序列）与WebGL Canvas指纹的反爬体系，最终实现电商价格监控等场景下的高可用数据采集系统构建，配套提供Scrapy中间件与Pyppeteer指纹模拟的工程化实现方案。

2024-06-29 16:28:23 38761

原创 MySQL数据库内核原理与架构深度实践

本章介绍掌握MySQL基础操作规范（DML批量处理、索引优化）、事务管理（隔离级别控制）、主从复制架构及运维要点（慢查询优化、数据备份、权限管控），保障系统高效稳定运行。

2024-06-29 15:47:10 1293

原创 Python核心编程-语法范式与高阶应用实践

本章主要掌握Python基础语法（变量/数据类型/流程控制）、函数定义与调用、列表/字典操作、文件读写、异常处理（try-except）及模块化编程，遵循PEP8规范实现代码可读性与基础工程化开发。

2024-06-29 14:47:17 1029

原创深度学习经典检测方法概述

本章主要介绍：评价指标从精度（Precision）、召回率（Recall）到map

2024-06-28 19:51:06 642

原创基于YOLOv8+PySide6的快递分类管理系统

该系统利用YOLOv8算法进行高效、准确的快递包裹检测，并通过PySide6库构建了一个直观、易用的用户界面（UI），使得系统在实际应用中具有较高的可接受度和普及性。采用了最新的YOLOv8算法，能够准确识别图像、视频、实时视频流以及批量文件中的快递包裹。文章详细解释了YOLOv8算法的原理，并提供了相应的Python实现代码。此外，系统还特别优化了条形码与二维码的精确识别功能，进一步提升了系统的实用性。在用户界面方面，系统通过PySide6库实现了友好的操作界面。用户可以通过界面轻松地进行快递包裹的

2024-05-25 16:29:46 1272

原创基于YOLOV8复杂场景下船舶目标检测系统

这篇文章旨在介绍利用YOLOv8算法实现高效准确的船舶目标检测，通过大规模数据集训练和优化提高了系统的准确性和鲁棒性，为复杂海洋环境下的监测与管理提供了可靠的解决方案。

2024-05-12 20:35:37 1883 1

原创基于YOLOV8+Pyqt5无人机航拍太阳能电池板检测系统

本文基于YOLOv8深度学习框架,通过5000张图片，训练了一个进行航拍空间物体的目标检测模型，并基于此模型开发了一款带UI界面也更方便进行功能的展示支持图片、视频以及摄像头进行目标检测，并保存检测结果

2024-04-27 18:31:27 3326 5

原创基于YOLOv8+Pyqt5火焰烟雾检测系统

本文基于YOLOv8深度学习框架，通过979张图片，训练了一个进行火焰烟雾的目标检测模型，准确率高达89%。并基于此模型开发了一款带UI界面的火焰烟雾检测系统，可用于实时检测场景中的火焰及烟雾，更方便进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、视频以及摄像头进行目标检测，并保存检测结果

2024-04-24 12:22:31 3179 5

原创基于Keras, OpenCv, PyQt5表情检测系统

基于Keras, OpenCv, PyQt5的库实现表情检测系统的部分内容，希望小伙伴能批评指正。关于本篇文章大家有任何建议或意见，欢迎在评论区留言交流！

2024-04-02 21:12:59 1061

原创基于YOLOV5+Pyqt5农作物叶片病害检测系统

该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、批量图片、视频以及摄像头进行识别检测。感兴趣的小伙伴参考学习，需要源码联系博主

2024-04-02 20:27:14 1956 1

原创基于YOLOV8+Pyqt5光伏太阳能电池板目标检测系统

该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、视频以及摄像头进行目标检测，并保存检测结果。本文提供了完整的Python代码和使用教程，给感兴趣的小伙伴参考学习，完整的代码联系博主

2024-03-31 19:55:44 4228 10

100套求职简历模板汇总

本资源汇集了100套精心设计的求职简历模板，涵盖了多个行业与职业类型，旨在为求职者提供多样化、专业化的简历撰写支持。每套模板均采用清晰的排版结构，包含个人信息、教育背景、工作经历、技能专长、项目经验等核心模块，并提供多种格式（如Word、PDF、PPT等），便于用户根据自身需求进行个性化编辑与快速应用。适用人群：应届毕业生职场新人资深从业者跨行业求职者

2025-03-14

深度学习领域数据集汇总及应用

内容概要：本文档汇总了大量用于机器学习和深度学习研究的开源数据集，主要侧重于目标检测、人脸识别人、动作识别等领域。数据集涵盖多个领域，包括但不限于航空图像数据集（如AI-TOD航空图像数据集）、交通标志数据集（如GTSRB德国交通标志数据集）、医学图像数据集、行人检测数据集等，每个数据集都有详细描述及下载地址，同时涵盖了各个领域的具体应用场景，比如小物体目标检测、航空图像解释、行人和人群统计等。适用人群：从事计算机视觉、图像处理、自动化等领域的科研工作者和技术开发者，尤其是需要大量标记图像来进行实验或者模型训练的相关从业者。使用场景及目标：该文档提供的资源可用于多种目的：(1) 开展特定领域（如遥感、医疗成像、自动驾驶等）的研究与产品开发；(2) 提供训练素材帮助提升现有模型的准确性与稳定性；(3) 支持学生或者学者快速获取所需资源进行教学与科研探索；(4) 协助初创团队寻找合适的数据源推动技术创新。其他说明：除了丰富的图像类数据外，还有一些文本数据和其他类型的数据可供参考（例如文档影印和内容数据），这为进一步拓宽研究视角提供了可能。值得注意的是，部分数据集涉及到版权和隐私保护问题，使用者应在法律法规范围内合理使用，并确保所有必要的授权或许可均已获得。

2025-03-13

DeepSeek赋能音箱-智能语音交互新范式

小爱/小米音箱接入DeepSeek，是智能硬件与大语言模型深度融合的创新实践，旨在打造高效、精准的AI语音助手。本项目资源详细解析了小米音箱硬件接口的适配过程，包括音频输入输出优化、设备认证及网络通信配置，确保硬件与软件的无缝衔接。同时，深入探讨了DeepSeek API的集成方法，涵盖语音唤醒、指令解析、上下文理解及多轮对话管理，显著提升了语音交互的流畅性与智能化水平。此外，通过智能家居场景联动案例（如灯光控制、日程管理、家电操作等），展示了从技术实现到实际应用的完整链路。这一方案不仅为开发者提供了可复用的技术框架，也为用户带来了更自然、便捷的语音交互体验，助力构建智能化家居生态。

2025-03-12

定期体检，智能清理，C盘空间无忧

C盘空间告急？Wise Care 365 助您轻松解决！它能智能扫描并清理C盘中的垃圾文件、无效注册表项和隐私痕迹，释放宝贵的磁盘空间。通过定期进行电脑体检，Wise Care 365 可以自动检测并清理这些垃圾，保持系统清洁高效。不仅如此，它还提供电脑体检功能，一键优化系统设置，提升运行速度。Wise Care 365 还提供大文件管理、启动项管理等实用工具，让您全面掌控电脑，告别卡顿，享受流畅体验。软件还提供系统优化、隐私保护等功能，全方位呵护您的电脑。您还可以设置自动清理计划，让 Wise Care 365 定期为您清理C盘，保持电脑最佳状态。

2025-03-11

自适应聚类分析算法-基于轮廓系数的自适应寻优

本资源包精心打造了K-means、自组织映射(SOM)以及SOM-K-means混合聚类算法的Python实现，旨在帮助用户轻松解决聚类分析中的难题。代码的核心优势在于其智能化的聚类数量选择机制：它利用轮廓系数作为聚类效果的评价标准，自动搜索用户指定的聚类数量范围，并找到最优的聚类方案。无需手动尝试和比较，即可获得最佳聚类结果。此外，我们还提供了轮廓系数的可视化图，让用户能够直观地了解不同聚类数量下的聚类效果，从而更好地理解和应用聚类结果。无论您是进行客户细分、图像分析还是其他数据挖掘任务，本资源包都能为您提供强大的支持。三种聚类方法Python代码: K-means聚类、SOM聚类、SOM-K means聚类，均为Python代码。使用方法: 输入待聚类的excle表数据以及想聚类的数量范围，运行代码，在excle中输出数据的聚类标签。代码核心: 基于轮廓系数寻找最优分类数据，展示不同分类的轮廓系数图。

2025-03-11

OpenManus复刻版 Manus

OpenManus 是MetaGPT 团队推出的开源复刻版 Manus，提供无需邀请码的 Al Agent。OpenManus基于模块化设计，支持多种语言模型和工具链，能执行代码、处理文件、搜索网络信息等复杂任务。OpenManus 的核心优势在于实时反馈机制，用户能直观看到 A1的思考过程和任务执行进度。OpenManus具备强大的工具链和灵活的配置选项，方便开发者根据需求进行定制。 1、本地安装OpenManus:git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git 2、创建环境：conda create -n open_manus python=3.12 3、激活环境：conda activate open_manus 4、安装依赖项：pip install -r requirements.txt 5、配置API：在OpenManus/config目录下，找到config.example.toml文件，复制一个副本，并将副本文件名改为config.toml。 6、启动OpenManus：python main.py

2025-03-09

商品销售商城-Python+Django

项目目标：基于Python和Django框架，开发一个功能完善的鲜花销售平台，支持商品展示、订单管理、支付集成等功能。功能模块： 1.用户管理：注册、登录、个人信息管理、订单历史查询。 2. 商品管理：商品分类、详情展示、搜索筛选。 3. 购物车与订单：购物车管理、订单提交、支付、状态跟踪。 4. 支付与物流：集成第三方支付（如支付宝、微信支付）、物流信息管理。 5. 促销活动：优惠券、满减、节日特惠。 6. 后台管理：商品、订单、用户管理，数据统计。技术栈： - 后端：Python + Django，MySQL（Django ORM）。 - 前端：HTML/CSS/JavaScript，可选Vue.js或React。 - 支付集成：支付宝、微信支付等。注：可以根据该换图片标题修改自己想要的系统。

2025-03-09

太阳能电池板缺陷检测数据集

该数据集包含2624个300x300像素的8位灰度图像样本，这些图像是功能性和有缺陷的太阳能电池的不同退化程度，从44个不同的太阳能模块中提取。annotated图像中的缺陷属于内在或外在类型，已知会降低功率太阳能模块的效率。所有图像在大小和视角方面都进行了归一化处理。此外，在提取太阳能电池之前，消除了用于捕获EL图像的相机镜头引起的任何失真。

2025-03-08

太阳能板异物700+数据集

├── Annotations/ ├── JPEGlmages/ ├── train/ ├── val/ ├── YOLOLabels/ ├── classes.txt └── input_class.txt 1、Annotations/：用于存储目标检测的标注文件（如XML格式）。 2、JPEGImages/：用于存储训练和验证所用的图像文件（如JPG格式）。 3、YOLOLabels/：用于存储YOLO格式的标注文件（如TXT格式）。 4、classes.txt：用于存储目标检测任务中的类别名称。 5、input_class.txt：用于存储输入的类别信息（可能用于模型配置或数据预处理）。 6、data/：用于存储训练和验证数据集，包含图像和对应的标注文件。

2025-03-08

Navicat15安装包和解密工具

Navicat 15 是一款流行的数据库管理和开发工具，它支持多种数据库系统，包括 MySQL、MariaDB、SQL Server、Oracle、PostgreSQL 和 SQLite。它提供了一个图形用户界面 (GUI)，可以简化数据库管理任务，例如创建数据库、表、索引、视图、存储过程和函数，以及执行 SQL 查询和脚本。 1、连接到 MySQL 数据库: 在 Navicat 15 中，你可以创建一个新的 MySQL 连接，输入服务器地址、端口号、用户名和密码，然后连接到 MySQL 数据库。 2、创建表: 你可以使用 Navicat 15 的对象设计器来创建一个新的表，定义表的列名、数据类型、约束等。 3、执行 SQL 查询: 你可以使用 Navicat 15 的 SQL 编辑器来编写和执行 SQL 查询，例如 SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE 等。 4、备份数据库: 你可以使用 Navicat 15 的备份功能来备份数据库，以防止数据丢失。 5、导入/导出数据: 你可以使用 Navicat 15 导入或导出数据到不同的格式。例如Excel、XML。

2025-03-08

opencv离线安装包

**opencv-4.1.1.zip:** 这是 OpenCV 库的 4.1.1 版本的压缩包。它包含了 OpenCV 的主要功能，例如图像处理、视频分析、目标检测等。 **opencv-3.4.0.zip:** 这是 OpenCV 库的 3.4.0 版本的压缩包。这是一个较旧的版本，可能缺少一些新功能和优化，但可能更稳定或更适合某些特定的硬件或软件环境。 **opencv\\\_contrib-4.1.1.zip:** 这是 OpenCV 的 "contrib" 模块的 4.1.1 版本的压缩包。 "contrib" 模块包含一些实验性的、不太稳定的或者非核心的功能。这些功能可能在未来的版本中被合并到主库中，也可能被移除。使用 contrib 模块需要单独安装。 **opencv--contrib-3.4.0.zip:** 这是 OpenCV 的 "contrib" 模块的 3.4.0 版本的压缩包。同样，它包含了 3.4.0 版本的实验性和非核心功能。请注意，名称中的双连字符 (--) 可能是笔误，通常应该是一个连字符 (-)。

2025-03-08

树莓派 + 相机 + uArm机械臂，识别网球 - 得出网球坐标 - 计算 uArm 各个舵机角度 - 抓取

**项目名称：** 基于树莓派和uArm的网球抓取系统 **项目目标：** 利用树莓派、相机和uArm机械臂实现网球的自动识别与抓取。系统需能识别视野内的网球，计算其坐标，并控制uArm机械臂精确抓取。 **硬件资源：** **树莓派4B：** 作为系统核心，运行图像处理和控制程序。 **USB摄像头：** 捕捉图像，提供视觉输入。 **uArm机械臂：** 执行抓取动作。 **电源及连接线：** 确保硬件正常运行。 **软件资源：** **Raspbian：** 树莓派操作系统。 **Python：** 主要编程语言。 **OpenCV：** 图像处理库，用于颜色识别、轮廓检测。 **NumPy：** 数值计算库，处理图像和坐标数据。 **PySerial：** 串口通信库，控制uArm。 **uArm SDK/API：** 控制机械臂运动。 **技术栈：** **图像处理：** 颜色空间转换、颜色阈值分割、轮廓检测、中心坐标计算。 **坐标转换：**相机坐标系到世界坐标系，再到机械臂坐标系的转换。 **机械臂控制：**逆运动学计算舵机角度，串口通信控制运动。

2025-03-08

机械臂开源文件（OpenArm-Project-MainCode.py）

本项目提供了用于719FLY底板机械臂的开源文件，包括控制部分和视觉部分的相关代码和文档。以下是具体资源列表及其详细描述： 1、控制部分： ①6轴姿态解算手写推导过程.pdf：包含详细的6轴姿态解算推导过程，从理论到实现步骤的详细说明。 ②readme.txt：包含项目的基本介绍、使用说明以及依赖项列表。 ③机械臂.zip：包含机械臂控制部分的所有源代码文件和配置文件，可以直接编译和运行。 2、视觉部分：视觉部分.Py：包含用于机械臂视觉处理的Python脚本，实现图像采集、处理和目标识别等功能。 3、姿态解算演示程序姿态解算演示程序.c：包含C语言编写的状态解算演示程序，用于验证姿态解算算法的正确性。

2025-03-08

机械臂-python串口编程

本资源包旨在帮助用户学习如何使用Python进行机械臂控制。它包含了从基础的Python编程环境搭建到高级的机械臂控制原理介绍等多个方面的资料。源代码教程与文档： 1、python编程控制机械臂原理介绍.docx 2、windows下安装和配置pyhon环境.docx 3、安装pip工具.docx 4、安装pycharm免费编程工具.docx 5、python编程案例.docx 软件与库： 1、python-3.6.8-amd64.exe 2、python-3.10.4-amd64.exe 3、pycharm-community-2022.1.exe 4、dlib-19.24.0-cp39-cp39-linux_armv7l.whl 5、numpy-1.21.4-cp39-cp39-linux_armv7l.whl 6、numpy-1.24.2-cp39-cp39-linux_armv7l.whl 7、opencv_python-4.5.5.64-cp39-cp39-linux_armv7l.whl 8、pip-22.0.4-py3-none-any.whl

2025-03-08

OCR提取-内置教程和api

一套全面的光学字符识别（OCR）技术与API接口调用，包括通用文字识别、表格文字识别、手写文字识别、维码/条形码识别、办公文档识别等，旨在帮助用户快速掌握OCR的基本原理和应用方法。通过实际操作案例，用户能够更好地理解如何使用OCR技术解决现实中的文字识别问题。API文档详细介绍了各种OCR功能的调用方式及其参数设置，使开发者能够轻松集成OCR服务到自己的项目中。无论是初学者还是有经验的专业人士，都能从中受益。

2025-03-08

机器人fans-树莓派控制的麦克纳姆轮小车

机器人fans是一款由树莓派控制的麦克纳姆轮小车，专为智能机器人爱好者和教育场景设计。这款小车采用麦克纳姆轮（ Omni Wheel）技术，能够实现多方向灵活移动，轻松应对复杂地形和精准转向。树莓派作为核心控制器，支持丰富的编程接口和扩展功能，用户可以通过Python等编程语言实现自主导航、避障、路径规划等多种智能功能。功能特点：多向移动能力：麦克纳姆轮设计，支持360度自由移动和原地转向。高扩展性：树莓派平台支持多种传感器（如超声波传感器、摄像头、红外传感器等）和外设扩展。智能控制：可通过编程实现自主导航、路径规划、避障等功能，适合教育和科研用途。模块化设计：硬件和软件均采用模块化设计，便于组装和功能升级。技术亮点：树莓派作为主控芯片，提供强大的计算能力和丰富的开发资源。麦克纳姆轮结构优化，提升小车的稳定性和灵活性。支持无线通信模块（如Wi-Fi、蓝牙），实现远程控制和数据传输。应用场景：教育与培训：用于机器人编程教学和实践。娱乐与竞技：作为智能小车参与机器人竞赛或家庭娱乐。工业与科研：可用于实验室自动化、物流运输等场景。

2025-03-08

生成动态的验证码显示文本

在使用 Python 中的 Pillow 库生成验证码时，我们可以通过指定字体来显示验证码的文本。体在验证码中的作用是为了增加验证码的难度和安全性，使其更难以被自动化程序破解。在 Pillow 库中，我们可以使用 ImageFont.truetype() 函数加载指定的字体文件，然后将字体应用到验证码文本中。通过选择适当的字体，我们可以为生成的验证码提供更好的安全性和识别难度。

2024-02-08

智能小车python源代码+路径规划

一个简单的智能小车的Python源代码+路径规划： 1、传感器数据采集：使用传感器（如摄像头、超声波传感器等）采集环境信息，例如道路图像、障碍物距离等。这些数据将用于路径规划和决策控制。 2、路径规划：路径规划是为智能小车选择最佳行驶路径的过程。其中最常用的算法是A算法。首先，将环境建模为图，然后根据图的拓扑结构和权重等信息，使用A算法找到从起点到终点的最短路径。 3、决策控制：基于路径规划的结果和传感器数据，智能小车需要做出决策，如前进、停止、转弯等。这一步通常利用机器学习或逻辑控制等方法来实现。

2024-02-02

基于深度学习+树莓派4b实现控制小车自动驾驶源码

自动驾驶源码的介绍： 1、数据采集：使用树莓派4B连接摄像头，并采集用于训练的图像数据。通过将摄像头安装在小车上，可以实时地采集道路图像以及与行驶相关的信息，如车道线、交通标志等。 2、数据预处理：对采集到的图像数据进行预处理，包括图像去噪、尺寸调整和颜色空间转换等。这些预处理步骤旨在提高深度学习算法的准确性和效率。 3、深度学习模型训练：使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）构建自动驾驶模型。这个模型可以使用卷积神经网络（CNN）来处理图像数据，并对图像中的车道线进行检测和跟踪。 4、模型优化和调试：通过反复训练和调整深度学习模型，进一步优化自动驾驶算法的准确性和鲁棒性。这可以包括调整模型的超参数、增加训练数据量和进行模型压缩等。 5、实时控制：将训练好的模型加载到树莓派4B上，实现实时控制小车的输出。通过将模型与小车的电机控制器或舵机控制器连接，可以根据模型的预测结果进行自动驾驶控制。

2024-02-02

书店销售平台python+MySQL+django

图书销售平台是一个基于 Django 框架构建的在线图书销售平台。它提供了一个完善的图书管理、浏览和购买系统，用户可以在平台上搜索图书、查看图书详情、下订单并进行在线支付。平台还提供了用户账户管理、订单管理和个人信息设置等功能，方便用户进行个性化的操作和管理。使用 Django 框架可以极大地简化开发流程，它自带了丰富的功能和组件，包括用户认证、表单处理、数据库操作等，这些都能帮助开发者快速构建一个稳定和可扩展的应用程序。此外，Django 还提供了丰富的社区支持和文档，使得开发者可以轻松地找到解决方案和扩展功能。图书销售平台利用 Django 的优势，可以快速开发和部署，提供了一个完善的购书体验和管理系统，帮助用户方便地浏览和购买自己喜欢的图书。同时，开发者也可以利用 Django 的强大功能和灵活性，来扩展和定制平台的功能，满足不同用户群体的需求。

2023-12-10

springboot书店信息管理系统

Spring Boot书店信息管理系统是一个基于Spring Boot框架开发的软件系统，旨在帮助书店管理和操作书籍及相关信息。该系统提供了一种快速、简便和可扩展的方式来管理书店的库存、销售、顾客和其他重要业务活动。该系统具有以下主要特点和功能： 1. 灵活的数据管理：Spring Boot书店信息管理系统允许管理员轻松添加、编辑和删除书籍信息，包括书名、作者、出版社、价格等。管理员可以灵活组织书籍分类和标签，并实时跟踪库存情况。 2. 销售记录和分析：系统支持记录每一笔销售交易的细节，并生成销售报告和分析。管理员可以了解销售趋势、畅销图书、顾客购买行为等信息，以便做出合理的经营决策。 3. 顾客管理：系统允许管理员管理顾客信息，包括姓名、联系方式、购买记录等。这些信息可以用于个性化服务、推送促销活动，并帮助书店建立顾客忠诚度计划。 4. 库存管理和补货提醒：系统可以实时跟踪书店的库存量，并根据销售记录自动更新库存。当库存低于设定的阈值时，系统可以发送提醒通知，帮助管理员及时进行补货。 5. 收银管理：系统提供收银功能，支持多种支付方式，并自动生成收据。书店员工可以快速、

2023-12-07

jspm网上书店销售管理系统

书店销售系统是一个用于管理和操作书店销售活动的软件系统。它提供了一种简化和自动化书籍库存管理、销售记录、顾客信息和其他相关业务的方式。该系统通常具有以下主要功能： 1. 书籍管理：允许书店管理员添加、编辑和删除书籍信息，包括书名、ISBN 编码、作者、出版社、价格等。管理员可以使用系统来跟踪库存量、书籍类别、订购信息和进/出货时间。 2. 销售记录：书店员工可以使用销售系统记录每一笔销售交易的细节，包括销售日期、书籍数量、销售价格和支付方式。这些记录可以用于生成销售报告，帮助书店了解销售情况和趋势。 3. 顾客管理：系统允许书店记录顾客信息，包括姓名、联系方式、购买历史和偏好。这些信息可以用于提供个性化服务、发送推广活动和建立顾客忠诚度计划。 4. 库存管理：系统可以跟踪书店的库存量，及时提醒管理员何时需要补货。此外，它可以根据销售记录自动更新库存数量，确保库存的准确性和及时性。 5. 收银管理：销售系统通常具有收银功能，可以实时计算顾客购买书籍的总价并生成收据。这样，当顾客结账时，书店员工可以快速和准确地完成交易。 6. 报告和分析：系统可以生成各种销售报告和分析，

2023-12-07

Tonic自动驾驶汽车项目

Tonic 存储库是一个包含 Tonic 项目主要软件和文档的仓库。Tonic 项目是一个开源的自动驾驶系统，其目标是创建一个全面的功能性自动驾驶系统，包括硬件和软件部分。该项目由多个模块组成，涵盖了感知、规划、控制和模拟等方面。具有以下特点： 1.摄像机实时馈送和录制。 2.实时转向系统和录音。 3.工作 IMU 直播和录制。 4.工作里程表直播和录制。 5.用于驾驶和数据采集的 Qt GUI 客户端。 6.使用 ORB_SLAM2 及其自定义分支、自定义 Python 绑定和序列化实现 SLAM 映射和导航。

2023-12-03

60个项目管理甘特图模板

这些甘特图模板资源可以帮助项目团队更好地规划和管理项目进度，提高项目的可视化和协作性。用户可以根据自身需求选择适合的工具，并根据实际情况进行定制和调整。项目管理甘特图模板是帮助项目团队规划、跟踪和管理项目进度的有力工具。

2023-11-20

pytorch搭建YOLOV5模型

YOLOv5 是一种基于深度学习框架 PyTorch 的目标检测算法，其核心技术是一种轻量级的目标检测模型。它通过将输入图像分成不同大小的网格，每个网格负责检测该位置是否存在目标，并预测目标的位置和类别。与传统的目标检测方法相比，YOLOv5 具有更高的检测速度和精度。此外，YOLOv5 还利用了一种称为自适应域融合的技术，可以将不同尺度的特征图融合在一起，提高检测的精度。总体而言，YOLOv5 结合了深度学习和目标检测的最新技术，成为了一种高效准确的目标检测算法。

2023-11-13

空空如也

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