　子午-优快云博客

原创【2026原创】基于Vue3的在线学习刷题平台系统实现

在线学习刷题平台系统，本项目是一款基于Vue3技术栈开发的在线学习刷题系统，旨在为用户提供便捷的在线学习和练习平台。系统采用前后端分离架构，后端使用Flask框架提供RESTful API服务，前端采用Vue3框架构建用户界面。管理员则负责系统内容的管理，包括用户管理、题目上传与编辑、分类管理等。系统支持单选题（A、B、C、D选项）和填空题两种题型，用户每次练习可以自定义题目数量和分类，系统会智能排除用户已掌握的题目，实现个性化学习。

2026-01-06 15:15:23 287

原创【2026原创】基于Vue3的图书管理与推荐系统

图书管理与推荐系统，本图书管理与推荐系统是一个基于Web的综合性图书管理平台，为用户提供丰富的图书浏览、互动和推荐功能。系统实现了用户注册登录、JWT身份认证、图书增删改查、分类筛选、关键词搜索等基础功能。系统还支持管理员对图书进行统一管理，包括图书信息的上传、修改和删除操作，为平台运营提供完整的后台管理能力。图书数据来源：通过爬虫，爬取豆瓣250top图书。

2026-01-06 14:38:33 229

原创【2026原创】基于Vue3的实验室预约管理系统实现

本系统是一个基于Web的实验室预约管理平台,实现了实验室资源的在线预约、查询和管理功能。管理员则拥有完整的系统管理权限,包括用户管理、实验室管理、类别管理以及预约审批等功能。系统采用分页查询、多条件筛选等方式提供友好的用户体验,并通过审批机制确保预约的合理性和资源的有效利用。

2026-01-05 22:41:09 289

原创【蔬菜识别系统】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积网络+resnet50算法

蔬菜识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过对8种常见的蔬菜图片数据集（‘土豆’, ‘大白菜’, ‘大葱’, ‘莲藕’, ‘菠菜’, ‘西红柿’, ‘韭菜’, ‘黄瓜’）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。

2025-12-18 17:57:27 2638 8

原创【岩石种类识别系统】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积网络+resnet50算法

岩石种类识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过对7种常见的岩石图片数据集（‘玄武岩（Basalt）’, ‘煤（Coal）’, ‘花岗岩（Granite）’, ‘石灰岩（Limestone）’, ‘大理石（Marble）’, ‘石英岩（Quartzite）’, ‘砂岩（Sandstone））进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能。

2025-12-09 17:12:48 1119 3

原创【垃圾识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法

垃圾识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过对10种常见的垃圾图片数据集（‘剩饭剩菜’, ‘塑料’, ‘干电池’, ‘旧衣服’, ‘玻璃’, ‘纸张’, ‘纸板’, ‘金属’, ‘陶瓷器皿’, ‘鞋’）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。

2025-12-08 15:28:54 715 2

原创【岩石种类识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法

岩石种类识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对7种常见的岩石图片数据集（‘玄武岩（Basalt）’, ‘煤（Coal）’, ‘花岗岩（Granite）’, ‘石灰岩（Limestone）’, ‘大理石（Marble）’, ‘石英岩（Quartzite）’, ‘砂岩（Sandstone）’）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求。

2025-12-07 20:42:22 553

原创【中草药识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法

中草药识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对10种常见的中草药图片（‘丹参’, ‘五味子’, ‘山茱萸’, ‘柴胡’, ‘桔梗’, ‘牡丹皮’, ‘连翘’, ‘金银花’, ‘黄姜’, ‘黄芩’）数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求基于Ajax实现前后端数据通信技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。

2025-12-07 20:01:09 4177 9

原创【车辆车型识别系统】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积网络+resnet50算法

车型识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过对6种常见的车型车辆图片数据集（‘SUV’, ‘吉普车’, ‘家用轿车’, ‘巴士’, ‘货车’, ‘面包车’）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。

2025-12-07 15:07:25 1026

原创【农作物谷物识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法

农作物谷物识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过对11种常见的谷物图片数据集（‘大米’, ‘小米’, ‘燕麦’, ‘玉米渣’, ‘红豆’, ‘绿豆’, ‘花生仁’, ‘荞麦’, ‘黄豆’, ‘黑米’, ‘黑豆’）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求基于Ajax实现前后端数据通信选题背景与意义。

2025-12-05 18:47:49 913

原创【鱼类识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法+resnet50

鱼类识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对30种常见的鱼类图片数据集（‘墨鱼’、‘多宝鱼’、‘带鱼’、‘石斑鱼’等）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求基于Ajax实现前后端数据通信选题背景与意义随着计算机视觉技术的快速发展，基于深度学习的图像识别系统在水产养殖、渔业管理及海洋生态研究等领域展现出重要应用价值。

2025-12-04 19:12:08 1812 3

原创【植物识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法

植物识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对6种常见的植物树叶图片数据集（广玉兰、杜鹃、梧桐、樟叶、芭蕉、银杏）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求基于Ajax实现前后端数据通信选题背景与意义本项目选题背景聚焦于传统植物识别对专业知识的较高依赖及效率瓶颈问题。

2025-12-04 18:59:11 693

原创【交通标志识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法

交通标志识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对58种常见的交通标志图片数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求基于Ajax实现前后端数据通信选题背景与意义在智能交通系统蓬勃发展的当下，交通标志的精准识别对于保障行车安全、提升交通管理效率意义重大。

2025-12-03 15:13:38 407

原创【鸟类识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法

鸟类识别系统，通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法，数据集使用经典的加利福尼亚大学CUB-200-2011鸟类数据集，对其进行多轮迭代训练，最后得到了一个精度较高的模型，并搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求基于Ajax实现前后端数据通信选题背景与意义在生态保护与生物多样性研究日益重要的当下，精准识别鸟类品种对科研及爱好者而言意义重大。传统鸟类识别依赖人工比对图鉴，不仅效率低且对专业知识要求高。

2025-12-02 15:22:37 594

原创【花朵识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法

花朵识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对5种常见的花朵图片数据集（‘雏菊’, ‘蒲公英’, ‘玫瑰’, ‘向日葵’, ‘郁金香’）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求基于Ajax实现前后端数据通信选题背景与意义。

2025-12-02 15:19:08 612

原创【动物识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法

动物识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对4种常见的动物图片数据集（猫、鸡、马、狗）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求基于Ajax实现前后端数据通信选题背景与意义在人工智能技术蓬勃发展的当下，动物识别作为计算机视觉领域的重要应用方向，有着广泛的实际需求，如动物保护监测、智能安防等场景均需精准高效的动物识别能力。

2025-12-01 14:29:03 470

原创【水果识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法

水果识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对5种常见的水果图片数据集（‘圣女果’, ‘梨’, ‘芒果’, ‘苹果’, ‘香蕉’）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求基于Ajax实现前后端数据通信选题背景与意义。

2025-12-01 14:23:28 678

原创【民族服饰识别系统】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积网络+resnet50算法

民族服饰识别，民族服饰智能识别与分析系统基于TensorFlow框架，采用卷积神经网络（CNN）算法构建而成。系统在收集了回族、汉族、满族、苗族四类典型民族服饰图像数据集的基础上，通过多轮迭代训练，最终生成高精度识别模型，并配合Web可视化平台实现便捷交互。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。

2025-11-30 17:53:43 909

原创【卫星图像识别系统】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积网络+resnet50算法

卫星影像识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过对7种常见的卫星遥感影像图片数据集（‘草地（Grass）’, ‘农田（Field）’, ‘工业区（Industry）’, ‘河流湖泊（RiverLake）’, ‘森林（Forest）’, ‘居民区（Resident）’, ‘停车场（Parking）’）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能。

2025-11-30 17:47:52 818

原创【鸟类识别系统】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积网络+resnet50算法

鸟类识别系统，通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法，数据集使用经典的加利福尼亚大学CUB-200-2011鸟类数据集，对其进行多轮迭代训练，最后得到了一个精度较高的模型，并搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。

2025-11-29 15:53:17 1273

原创【蘑菇识别系统】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积网络+resnet50算法

蘑菇识别系统基于TensorFlow框架，采用ResNet50卷积神经网络结构进行算法构建。系统在包含九类常见蘑菇（香菇、毒鹅膏菌、牛肝菌、网状菌、毒镰孢、湿孢菌、乳菇、红菇、松茸）的数据集上进行了多轮迭代训练，最终获得高精度识别模型，并部署于Web端实现可视化交互。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。

2025-11-29 15:41:25 2574 3

原创【食物识别系统】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积网络+resnet50算法

食物识别系统，本系统基于TensorFlow框架，构建了一个结合深度学习与Web应用的智能食物识别平台。系统采用卷积神经网络（CNN）对涵盖11类日常食物（‘面包’, ‘乳制品’, ‘甜点’, ‘蛋类’, ‘油炸食品’, ‘肉类’, ‘面食’, ‘米饭’, ‘海鲜’, ‘汤羹’, ‘蔬菜水果’）的图像数据进行多轮训练，最终生成高精度识别模型，并部署为可交互的Web应用。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能。

2025-11-29 15:32:11 733

原创中草药识别系统【最新版】Python+深度学习+Vue3+Django

涉及技术卷积神经网络算法搭建、模型训练、前端Vue3+Element plus搭建界面、后端Django处理任务。项目简介中草药识别系统，通过收集10种常见的中草药数据集，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型进行多轮迭代训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后使用最新的Vue3+Element plus搭建界面，后端Django处理请求，实现前后端分离开发模式，实现一个完整的可视化操作平台。具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。

2025-10-17 14:56:13 480

原创雪花算法自增ID的Python实现

雪花算法（Snowflake）是一种由 Twitter 开源的分布式唯一ID生成算法，用于在高并发分布式系统下生成全局唯一、递增的长整型ID。时间戳数据中心ID机器ID序列号41位5位5位12位第1位占用1bit，其值始终是0，可看做是符号位不使用。41位时间戳：毫秒级，能用69年（2^41毫秒）5位数据中心ID：支持32个数据中心5位机器ID：支持每个数据中心32台机器12位序列号：每毫秒同一机器可生成4096个不同ID。

2025-09-16 14:03:45 1131

原创 Docker快速入门手册

Docker是一种开源的应用容器引擎，让开发者能够打包应用及其依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux或Windows机器上，也可以实现虚拟化。在实际的部署工作中，需要使用到多种服务，比如mysql、nginx等，那这么多镜像如何进行组合编排呢，这就是Docker-Compose需要解决的问题。这个相比于ECI部署，可以动态进行弹性扩容，多实例运行，直接通过compose文件生成容器等。以阿里云镜像仓库为例，如果使用的是阿里云系列产品，可选择切换内网地址，速度会快些。

2025-09-13 16:52:59 888 1

原创 Windows11安装Docker Desktop

以管理员身份打开 PowerShell，依次运行以下命令。，建议配置时，以及下载镜像时直接开启科学上网。在Windows11上安装。运行完后重启电脑。

2025-09-12 18:04:33 513

原创 Python的uv包管理工具使用

uv是一个继Python版本管理、Python包管理、项目管理、虚拟环境管理于一体的工具，由于底层是用Rust编写的，uv的执行速度非常快。安装镜像源设置uv默认安装包是从pypi上下载的，速度比较慢。。

2025-09-12 18:01:50 635

原创 Python编程基石：整型、浮点、字符串与布尔值完全解读

Python作为一门动态类型语言，有几种基本数据类型是编程中最常用的。下面我将介绍整型(int)、浮点型(float)、字符串(str)和布尔型(bool)这四种基本数据类型，并通过代码示例帮助你理解它们的特点和用法。

2025-06-11 18:49:31 270

原创工具识别系统Python+深度学习+人工智能+卷积神经网络算法+TensorFlow+图像识别

工具识别系统，使用Python作为主要编程语言，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过收集了8种常见的日常工具图片（"汽油罐（Gasoline Can）", "锤子（Hammer）", "钳子（Pliers）", "绳子（Rope）", "螺丝刀（Screw Driver）", "工具箱（Tool box）", "扳手（Wrench）", "鹅卵石（pebbel）"），然后通过多轮迭代训练，最后得到一个识别精度较高的模型文件。再基于Django搭建Web网页端可视化界面，实现用户上传一张工具图片

2025-05-29 17:04:12 945

原创基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能

害虫识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了12种常见的害虫种类数据集【“蚂蚁（ants）”, “蜜蜂（bees）”, “甲虫（beetle）”, “毛虫（catterpillar）”, “蚯蚓（earthworms）”, “蜚蠊（earwig）”, “蚱蜢（grasshopper）”, “飞蛾（moth）”, “鼻涕虫（slug）”, “蜗牛（snail）”, “黄蜂（wasp）”, “象鼻虫（weevil）”】

2025-03-06 15:44:37 1193

原创基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能

蘑菇识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了9种常见的蘑菇种类数据集【“香菇（Agaricus）”, “毒鹅膏菌（Amanita）”, “牛肝菌（Boletus）”, “网状菌（Cortinarius）”, “毒镰孢（Entoloma）”, “湿孢菌（Hygrocybe）”, “乳菇（Lactarius）”, “红菇（Russula）”, “松茸（Suillus）”】

2025-02-11 20:51:22 1834

原创基于Python深度学习【眼疾识别】系统设计与实现+人工智能+机器学习+TensorFlow算法

眼疾识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了4种常见的眼疾图像数据集（白内障、糖尿病性视网膜病变、青光眼和正常眼睛）再使用通过搭建的算法模型对数据集进行训练得到一个识别精度较高的模型，然后保存为为本地h5格式文件。最后使用Django框架搭建了一个Web网页平台可视化操作界面，实现用户上传一张眼疾图片识别其名称。

2025-01-06 13:32:07 2229 1

原创【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+图像识别

宠物识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了37种常见的猫狗宠物种类数据集【‘阿比西尼亚猫（Abyssinian）’, ‘孟加拉猫（Bengal）’, ‘暹罗猫（Birman）’, ‘孟买猫（Bombay）’, ‘英国短毛猫（British Shorthair）’, ‘埃及猫（Egyptian Mau）’, ‘缅因猫（Maine Coon）’, ‘波斯猫（Persian）’, ‘布偶猫（Ragdoll）’, ‘俄罗斯蓝猫（Russian Blu

2024-12-05 21:24:43 1553 1

这是一款免费还不错的录屏软件。

空空如也