初尘屿风的博客

本项目开发了一套基于Python的糖尿病知识图谱系统，采用Django+Neo4j+Vue.js技术栈实现。核心功能包括：1) Neo4j存储医学知识关系网络；2) D3.js可视化展示疾病、症状等关联；3) 智能问答系统支持自然语言查询；4) Vue构建响应式前端界面。系统将复杂医学知识图谱化，辅助医患交流与健康管理，展示了Python在医疗信息化中的专业应用价值。

本文介绍了一个基于区块链的商品交易系统技术方案。系统采用前后端分离架构，核心技术栈包括FISCO BCOS区块链网络、Solidity智能合约、MySQL数据库、SpringBoot后端框架以及Vue2+ElementUI前端框架。项目交付内容包含完整源码、部署文档、合约设计文档等技术文档。系统运行环境需搭建FISCO、WeBase-Front等区块链组件，并配置SpringBoot+Vue运行环境。由于部署复杂度较高，项目价格需根据具体情况协商确定。

摘要：本文介绍了一个基于深度学习的携程美食推荐系统，采用Python3.8+Django+Vue技术栈实现B/S架构。系统通过爬虫获取数据，利用LSTM算法进行深度分析，提供个性化美食推荐。管理员可管理用户信息、美食数据、价格预测及论坛等功能，用户端提供美食信息浏览、论坛交流等交互界面。系统实现了从数据采集、分析到推荐服务的完整闭环，为美食爱好者提供智能化推荐体验。

摘要：本文介绍了一个基于SpringBoot+Vue的中医养生管理系统，包含管理员和用户两大功能模块。管理员端实现养生分类、产品管理、订单处理等后台功能；用户端提供体质测试、养生知识浏览、产品购买等前台服务。系统采用SpringBoot+Mybatis-Plus+MySQL+Vue的技术架构，具备用户信息管理、体质辨识、个性化养生方案等核心功能，通过RESTful API实现前后端交互。该系统旨在推广中医养生文化，为用户提供科学化的健康指导服务，源码结构清晰并附有详细搭建文档。（148字）

摘要：本系统采用CNN-LSTM和自注意力机制的深度学习算法，实现高精度网络入侵检测。支持实时流量监测和离线文件分析，可识别DDoS、端口扫描等多种攻击。系统提供直观界面，检测结果以图表形式展示准确率、流量占比等指标。采用PyCharm开发，具有良好扩展性，可适应未来安全需求变化。

摘要：本系统采用前后端分离架构，基于Python(Flask/Django)和Hadoop等技术栈开发，实现了用户管理、站点监控、车流分析等智能交通管理功能。系统通过数据可视化技术，以柱状图、热力图等形式直观展示车流量、交通指数等关键指标，支持实时路况监测。采用Python数据分析库进行数据处理与建模，测试表明系统性能稳定，具有良好的可扩展性，为交通管理决策提供科学依据，有效提升城市交通运行效率。

摘要：本项目开发了一套基于B/S架构的智能百科系统，采用前后端分离开发模式，前端使用Vue+ECharts实现可视化交互，后端基于SpringBoot+Mybatis-Plus框架。系统创新性地整合了AI对话助手、知识检索和数据分析功能，支持多种图表展示。开发环境采用IDEA+JDK1.8+Maven+Mysql技术栈，提供完整源码、毕业论文、PPT及搭建指导视频。项目实现了MVC架构下的知识服务系统，具有模块化、易维护等特点。

摘要：本项目开发了一个基于B/S架构的智能健康管理系统，采用前后端分离开发模式（SpringBoot+Vue）。系统核心功能包括AI运动营养助手、BMI指数计算、ECharts数据可视化等创新点，实现了用户健康数据的智能化管理与分析。技术栈涵盖Java、MySQL、SpringBoot、MyBatis-Plus等后端技术，配合IDEA开发环境和Maven项目管理工具。项目提供完整的前后端源码、毕业论文、PPT及搭建指导视频，具备MVC架构设计、多图表交互等特色，为用户提供个性化的健康管理解决方案。

摘要：本项目基于B/S架构和MVC模式，采用前后端分离开发方式，实现了一个智能AI问答系统。系统核心功能包括智能问答（百科全书式解答）和可视化数据展示（使用Echarts图表库）。技术栈涵盖Java(SpringBoot+Mybatis-Plus)、MySQL数据库、Vue前端框架，开发环境为IDEA+JDK1.8+Maven。项目配套资源包含完整前后端源码、毕业论文、PPT及搭建指导视频，具有智能交互、丰富可视化、模块化开发等创新特点。（149字）

摘要：本系统基于B/S架构和MVC模式，采用前后端分离开发技术（SpringBoot+Vue），实现智能AI问答、可视化ECharts图表等功能。系统运用Java、MySQL等技术栈，开发环境为IDEA+JDK1.8+Maven。创新点包括：1）智能AI百科问答；2）丰富的交互式数据可视化；3）前后端分离的便捷开发模式。项目提供完整源码、毕业论文、PPT及搭建指导视频，适用于Windows系统部署。

摘要：本文介绍了一个基于Django框架和Python语言开发的考研学习系统。该系统整合课程资源管理、个性化学习计划、进度跟踪、交流社区和模拟考试等核心功能，通过Python强大的数据处理能力和Django的高效开发特性，为考生提供一站式学习辅助。系统创新性地采用前后端分离开发模式，并引入AI助手、全链路在线学习等特色功能，有效提升学习效率，同时为教育机构提供教学管理平台。实施效果表明，该系统能帮助考生更好地规划学习，增强学习动力，营造良好的备考氛围。

本文介绍了一个基于Python的商品销售数据分析预测系统，该系统通过Selenium爬虫技术从淘宝获取商品销售数据，采用Django框架开发后端，MySQL存储数据，Vue构建前端界面。系统主要功能包括：1)数据爬取与存储；2)可视化展示（含大屏效果和多页面图表）；3)基于线性回归的销量预测；4)后台管理功能。系统提供2万条初始数据集、搭建指导视频和完整源码论文，支持用户查询商品信息并按时间范围分析销售趋势，为商业决策提供数据支持。

摘要：本项目开发了一个基于Django框架的路面垃圾检测系统，包含用户和管理员两大功能模块。用户端可实现任务领取、任务提交及个人信息管理；管理员端具备图像识别（支持单张/批量/摄像头/视频识别）、任务管理等功能。系统采用Python3.8+Django+MySQL5.7技术栈，使用PyCharm和Navicat11+作为开发工具。项目提供源码和论文，支持远程调试服务（需额外付费）。该系统实现了路面垃圾的智能化检测与管理。

本文介绍了一个基于Python开发的图像识别系统，主要包含管理员和普通用户两种角色。系统功能包括个人信息管理、图片识别、摄像头识别和天气识别等。管理员额外拥有用户管理权限，而普通用户需注册后才能登录使用。系统采用Python3.8开发，使用PyCharm工具，前端为HTML，数据库采用MySQL5.7+，配套Navicat11+管理工具。项目提供源码和论文，并支持有偿远程调试服务。

该文介绍了一款基于多技术的智能垃圾分类系统，具备4种垃圾检测分类功能（有害/可回收/厨余/其他）。系统采用YOLO目标检测算法，结合DeepSeek和Qwen大模型提供建议，支持图片/视频/实时摄像头检测。采用前后端分离架构（Vue3+SpringBoot），实现用户分级管理（管理员查看全部/普通用户仅个人记录）。系统提供个性化UI定制（主题/布局/组件），配套交付完整数据集、部署教程、训练权重及注释清晰的源码。技术栈涵盖Pytorch、Flask、MySQL等主流框架，并集成Echarts可视化分析。

摘要：本文介绍了一个基于机器学习的图像处理系统设计与实现，系统采用Python 3.8+Django框架开发，包含水果分类、图片识别、相似计算等核心功能模块。项目使用MySQL 5.7数据库，配套提供了源码和论文。文中详细说明了系统功能架构、技术选型及开发工具（PyCharm、Navicat等），并对调试服务方案进行了说明。该系统实现了从图像处理到后台管理的完整解决方案。（150字）

摘要：本文介绍了一个基于Django框架的学生行为管理系统，包含管理员和学生两个角色。管理员功能包括账号管理、学生审核、课程管理、行为记录查看和通知发送；学生功能涵盖信息修改、行为检测和通知查看。系统采用Python3.8+Django+MySQL5.7技术栈，使用PyCharm和Navicat11+进行开发。项目提供源码和论文，支持本地调试或付费远程调试服务。该系统旨在提升教学管理效率，加强对学生行为的监督与反馈。

本文介绍了一个基于Django框架的校园管理系统，包含管理员、教师和学生三大角色功能模块。管理员可管理用户信息、课程和班级数据；教师具备学生监控、成绩分析和学业预警功能；学生可查看个人课表、成绩及疲劳状态监测。系统采用Python3.8+Django+MySQL技术栈，提供完整的源码和论文文档，并支持有偿远程调试服务。该系统实现了教学管理的数字化和智能化，涵盖从基础信息维护到学生学习状态监控的全流程管理功能。

该系统采用前后台架构，前台提供用户注册登录、商品展示购买、排行榜及两种推荐算法（深度学习和关联规则）；后台包含管理员权限、商品订单支付管理、推荐算法配置及营业额统计等功能。技术栈使用Python3.8+Django框架，搭配MySQL数据库和HTML前端，支持远程调试服务（需付费）。系统完整包含源码和论文文档。

本文介绍了一个基于卷积神经网络的语音情感识别系统。系统采用Python 3.8+Django框架开发，包含语音分析、数据管理等功能模块。配套使用MySQL 5.7数据库和Navicat管理工具，开发环境为PyCharm。项目提供源码和论文支持，并可根据需求提供付费远程调试服务。

本摘要介绍了一个基于SpringBoot+Vue的中医养生系统。该系统采用前后端分离架构，后端使用SpringBoot+MyBatisPlus+MySQL，前端采用Vue+ElementUI。主要功能包括：管理员端实现养生分类管理、内容发布（文章/知识/视频）、产品管理、订单处理等；用户端提供养生知识浏览、体质测试、产品购买、论坛交流等功能。系统特色在于中医体质辨识和个性化养生方案推荐，通过用户健康数据分析，提供包括饮食调理、运动建议等在内的专属养生计划。系统文档完整，部署说明详细，便于二次开发和维护。

本项目开发了一个基于Python+Django的手写字符识别系统，主要实现四大功能：管理员密码修改、手写字识别、手写数字识别和识别日志统计。系统采用Python3.8+Django框架开发，使用MySQL5.7+数据库，配套Pycharm开发工具和Navicat数据库管理工具，支持远程调试服务（需额外付费）。系统特色在于能够将图片中的手写文字和数字（0-9）转换为可编辑文本，并记录识别过程的数据统计，为管理员提供识别效果分析和系统优化依据。

摘要：本系统基于深度学习算法(CNN-LSTM+自注意力机制)，实现高效网络入侵检测，可识别DDoS、端口扫描等多种攻击行为。系统支持实时流量监测和离线文件检测，操作界面简洁直观，检测结果以图表形式展示准确率、流量占比等关键指标。采用PyCharm开发，已完成测试验证，具有良好的扩展性以适应未来安全需求。

本文介绍了一个基于Java技术的烘焙小食销售系统，采用SpringBoot+Vue框架开发。系统分为用户、烘焙师和管理员三个模块：用户可进行商品订购、购物车管理、在线沟通等操作；烘焙师负责商品管理、作品发布和订单处理；管理员具备数据统计、人员管理和薪酬管理等权限。系统使用IDEA开发工具，基于JDK1.8和Mysql数据库，适用于Windows和Mac平台。项目包含完整源码和论文文档，实现了从商品展示到订单管理的全流程电商功能。

摘要：本文介绍了一个基于Java技术的在线穿搭系统，采用SpringBoot+Vue框架开发，支持Windows/Mac环境。系统包含用户和管理员两大模块：用户可浏览服装信息、收藏搭配方案、发布自定义穿搭、参与论坛交流；管理员负责用户管理、服装数据维护、论坛及公告管理。系统使用IDEA开发工具，JDK1.8环境，MySQL数据库存储数据，提供完整的源码和配套论文文档。该平台实现了服装搭配的数字化交流功能，为时尚爱好者提供便捷的在线穿搭解决方案。

摘要：本项目开发了一个基于Java技术的红色文化宣传网站，采用SpringBoot+Vue框架，包含用户和管理员两大模块。用户可浏览红色文化内容、观看宣传视频、参与论坛交流；管理员则负责用户、内容、视频、论坛等管理。系统运行于Windows/Mac平台，使用IDEA开发环境、JDK1.8和MySQL数据库。项目提供完整源码和配套论文，实现了红色文化的数字化传播与互动学习平台。（98字）

本文提出开发基于Django与机器学习的农产品价格预测系统，旨在解决传统经验判断难以应对价格波动的难题。系统整合历史价格、气候、产量等多维度数据，通过机器学习算法构建预测模型，并以可视化方式展示分析结果。主要功能包括数据采集处理、价格分析、预测建模和可视化展示，可帮助农户优化种植决策、经销商调整采购策略、政府制定调控政策。系统采用Python+Django框架开发，实现从"经验驱动"到"数据驱动"的转变，推动智慧农业发展。前台展示农产品信息，后台提供数据管理功能，为农

摘要：本文介绍了一个基于Python开发的新能源汽车销量分析与预测系统。该系统采用Flask框架搭建，集成了数据采集、清洗、存储、可视化和分析预测功能。通过爬虫获取销售数据，利用关系数据库存储，并运用HTML、JavaScript等技术实现交互式可视化展示。系统采用ARIMA、决策树回归和岭回归等算法进行销量预测，帮助用户分析市场趋势并制定销售策略。该系统为新能源汽车行业提供了数据驱动的决策支持工具。

2025年家政服务系统采用Vue3+SpringBoot3技术栈，包含用户、服务人员和管理员三种角色。系统主要功能包括：用户端的个人信息管理、服务浏览预约、订单跟踪评价；管理端的用户管理、服务人员评估、服务质量管理及订单分配。后端采用SpringBoot3+MyBatisPlus+MySQL8，前端使用Vue3+ElementPlus+ECharts实现数据可视化。系统提供完整的源码和论文支持，实现家政服务全流程数字化管理。

本文介绍了一个基于深度学习的智能交通管理系统，该系统采用Python 3.7开发，使用Django框架和MySQL 5.7+数据库，前端采用Vue框架和Echarts可视化技术。系统分为用户端和管理员端：用户端提供车辆管理、驾驶证业务、机动车业务等便民服务；管理员端增加了用户管理、业务办理和预测信息管理等功能。系统通过深度学习模型实现智能分析和决策支持，结合Hadoop处理大数据，具备实时更新和性能优化能力。该毕业设计完整展示了从数据采集、模型构建到系统集成的全过程，体现了深度学习在智能交通领域的应用价值。

摘要：本文介绍了一个基于深度学习的驾驶员危险行为检测系统。系统采用YOLO模型进行实时目标检测，可识别包括眨眼、抽烟、打哈欠等多种危险行为，集成了疲劳检测模块。技术架构采用PyQt5前端界面，结合多线程处理保持UI响应，支持多种输入源处理和数据导出。系统特色在于模块化设计、多线程架构和灵活的配置管理，开发环境基于Python3.8和OpenCV等库。该虚拟商品为功能完整的检测系统，提供实用的疲劳检测算法。

本文提出了一套基于B/S架构的旅游服务平台系统设计方案。系统采用前后端分离模式，后端使用SpringBoot+Mybatis框架，MySQL数据库和Redis缓存；前端基于Vue.js框架开发。系统包含用户认证、前台门户和后台管理三大模块，实现景点预约、酒店预订、路线推荐等核心功能，并支持个性化推荐和人脸识别登录。系统通过协同过滤算法提供个性化推荐，采用活体检测技术保障人脸识别安全性。该系统为旅游行业提供了一个功能完善、安全可靠的数字化解决方案。

本系统采用前后端分离架构，Vue+Ajax+JSON前端与SpringBoot+MyBatisPlus后端技术栈，MySQL5.7/8+数据库。系统包含三大核心模块：1）管理员模块具备全系统管理权限，包括用户/服务人员管理、服务全流程管控、评价反馈处理等15项功能；2）用户模块支持服务浏览预约、进度查询、评价反馈等8项操作；3）服务人员模块提供任务接收、进度更新、评价查看等4项功能。系统实现了从服务发布、预约分配到进度跟踪、评价反馈的全流程数字化管理。

《遥感目标智能检测系统》是一款基于YOLOv11+DeepSeek技术的AI检测平台，支持飞机、球场、船舶等10余类地理空间目标的精准识别。系统采用Vue3+SpringBoot技术架构，提供图片/视频批量检测、结果记录分析等功能，检测准确率达90%以上。包含两种购买方案：基础版（150元，无技术支持）和技术支持版（240元，含答疑服务），适用于地理信息、计算机等相关领域的教学与科研。系统经严格测试保证运行稳定，购买需确认具备PyTorch等深度学习框架使用能力。（149字）

本文介绍了一个基于YOLO+AI的野生动物智能检测系统。该系统采用YOLOv11深度学习模型，支持图片、视频和摄像头三种检测方式，可识别狗、猫、浣熊等动物种类。系统具备可视化界面，可展示预测结果和置信度，并支持PDF报告导出。技术栈包含Vue3前端、SpringBoot后端和MySQL数据库，支持用户管理和自定义模型训练。系统还集成了FFmpeg视频处理和大模型分析建议功能，提供主题颜色和布局修改选项。需要注意的是，该产品为虚拟商品，不支持退换。

该中药识别系统基于YOLO、DeepSeek、Qwen等AI技术，支持45种中草药检测（含白茯苓、人参等）。采用SpringBoot+Vue3技术栈，实现分用户管理（管理员/普通用户）、界面主题/布局自定义等功能。提供YOLO格式数据集、部署教程、实时检测（视频/图片）、带注释代码及预训练权重。系统集成MyBatis-Plus、Echarts等技术，支持MySQL数据存储，满足中药材智能识别与管理需求。

本文介绍了一款基于多技术的安全帽智能检测系统，整合YOLOV11目标检测、DeepSeek/Qwen大模型分析、前后端开发框架（SpringBoot+Vue3）等技术。系统支持图片/视频/摄像头检测，可生成PDF报告和数据可视化，提供两种购买方案：基础版（150元含数据集/部署教程/权重文件）和技术支持版（240元含答疑）。适用于计算机相关专业人员学习使用，需注意系统为虚拟商品且技术复杂度较高，购买前需评估自身技术能力。

本文介绍了基于SpringBoot和Vue框架的家乡特色旅游宣传推荐系统。系统采用Java+SpringBoot构建后端，MySQL存储数据，Vue开发前端，实现前后端分离架构。SpringBoot简化了配置和微服务开发，提供自动装配和健康监测；Vue通过双向数据绑定和组件化提升前端开发效率。两框架结合使用充分发挥各自优势，使系统具备高性能、易维护等特点，为推广家乡旅游资源提供了高效平台。文章还详细解析了SpringBoot的项目结构和Vue的MVVM实现原理。

基于YOLOv11深度学习的高压输电线缺陷检测系统，融合SpringBoot、Vue等技术，支持图片/视频/实时检测三种方式，精准识别绝缘子破损等缺陷。系统具备模型训练、实时监控、PDF报告导出功能，采用Vue3美观界面并支持主题定制。技术栈包含Pytorch、MySQL等，适用于电力维护领域。注意：虚拟商品不退换。

本文介绍了一款基于YOLOv11深度学习模型的人体姿态检测系统，整合了Pytorch、Flask、SpringBoot、Vue和MySQL等技术。系统可精准识别17个人体关键点，适用于运动分析和动作捕捉等场景。采用Vue3前端框架，支持个性化UI定制，后端使用SpringBoot和MyBatis-Plus。系统包含完整代码、数据集、训练文件及部署文档，作为虚拟商品出售，不支持退换。