Hai_Lang_IT的博客

毕业设计-基于对抗模型的恶意域名检测方法：互联网作为人类近代发展史上一个重要的里程碑，人类创新与智慧的象征，是科技 高速发展的重要标准。短短四十年的时间，它已经完全融入到军事、民用、商用等各 个领域。很大程度上改变了人们的生活方式、变革了社会的组织结构。 互联网从诞生之初便是一把双刃剑，随着互联网规模的不断扩大，网络出现异常和 遭受攻击的可能性将越来越大。同样伴随互联网技术的发展而来的黑客攻击技术也不断 更新换代。在互联网安全防范人员和黑客之间形成了道高一尺魔高一丈的局面。这对互 联网的稳定运行构成了严重的

毕业设计-基于深度卷积神经网络的焊缝图像滤波系统：线结构光传感具有非接触、抗干扰能力强和获 取信息丰富等优点，因此成为目前视觉焊缝跟踪 系统中使用广泛的传感方式之一。而在进行焊缝跟 踪时,焊缝图像采集和传输过程中会受到反射光、 电磁波等诸多因素干扰,从而在焊缝图像中有很多 噪声,导致图像结构被破坏,进而降低了图像分割、 特征提取、图像分析等后处理任务的效率和质量。 因此,滤波是焊缝图像处理中的一个必要环节。 图像中常见的噪声种类很多,主要包括高斯噪 声、椒盐噪声、泊松噪声等。图像滤波是去除噪声 最常用的方式

毕业设计-基于机器学习的恶意域名检测系统：僵尸网络广泛采用ＤＧＡ（Ｄｏｍａｉｎ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）技术来逃避网络安全检测， ＤＧＡ恶意域名的检测工作备受关注。域名系统（Ｄｏｍａｉｎ Ｎａｍｅ Ｓｙｓｔｅｍ）为我国现代网络业务提供了方便，增加了用户的上网体验．与 此同时，域名系统解析也成为僵尸网络发动攻击的重要依托，为了逃避安全设施的检测，僵尸网络的攻 击也越来越复杂，其中一个常见的技术就是在僵尸网络中使用ＤＧＡ域名生成算法，使攻击服务器域名 快速变化．在该方式下，控制服务器与受控机器

毕业设计-基于深度学习的图像检索系统：数字检索技术的快速发展,给数字图书馆、新闻媒体、医学图像管理、卫星遥感图像、商业在线销售等 行业带来新的应用增长点,传统的基于文本的图像检索技术在检索效率和精准度方面都效果不如人意。随着人工智能 技术的发展与运用,结合深度学习的感知哈希图像算法得到较快发展,更快的促进了图像检索技术的广泛应用。 关键词:图像检索;图像特征;深度学习;感知哈希。在Web2.0时代,尤其是随着微信、钉钉、抖音等手 机App的运用,图像、视频、音频、文本等异构数据每天 都以惊人的速度增长,各种

毕业设计-基于深度学习的网络流量异常检测系统：随着科技的发展，互联在世界范围内越来越普及，逐渐成为人类活动中的基础 设施。网络在人们的生活与经济发展中都扮演着重要作用。截止至 2020 年 12 月， 据《中国互联网发展状况统计报告》的调查显示，中国网民数量超过 9 亿大关， 达到了 9.8899 亿的规模，占全国人口的 70.4%。互联网因为开放性、传递性、自由性和共享性在全世界范围内被广泛接受和应用于生活中，也正因为开放性和自由 性给网络空间带来巨大的安全隐患。近年来网络安全事件呈现逐年增长的趋势，给

毕业设计-基于DGA 恶意域名的检测算法：域名解析系统已经发展成为了国际互联网中一个完全不可能被忽视且重要的一个关键的基础网络设施和信息服务 , 难以避 免被域名利用者非法利用。在深入地分析研究了网络僵尸病毒网络与 DGA 等恶意域名的应用之后 , 对当前网络市场上各种主流恶意 域名安全检测解决技术特点进行了分析比较 , 并初步提出了一种基于字符特征来改善网络恶意域名检测技术的理论框架。域名解析系统 (DomainNameSystem,dns) 作为目前互联网 最重要的信息技术和核心信息基础服务设施之一 ,

毕业设计-基于协同过滤算法的农产品智能推荐系统：近年来，随着经济持续快速发展，电子商务平台 也越来越迎合了人们的消费需求，网上销售也成了目 前最受欢迎的农产品销售方式。中国的电子商务市 场在2015年已达3.9万亿元，其中农产品的销售额在 整个电子商务市场中占据了5%的份额。截至2015年 底，阿里电商平台拥有 90 万多个销售渠道，实现了 695.50亿元的农产品销售。如何在浩瀚的 信息资源里快速找到自己想要的东西，利用推荐系统 可以解决实际应用难题。农产品电子商务推荐系统 可以从大量的信息中快速寻找到所

毕业设计-基于深度学习的文字识别系统：​文字识别是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR最重要的课题。衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有：拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性，产品的稳定性，易用性及可行性等。在文字识别领域中，深度学习的运用，促使文字识别技术的发展，提升文字识别技术的应用价值。文 字识别技术就是

毕业设计-基于协同过滤的美食店铺推荐系统：随叫随到的外卖服务在中国非常流行，美团、大众点评每天的外卖订单超过3000万份，美食平均在30分钟内 送到食客手中。如何推荐出更符合用户喜好的餐厅，成为当下商家和用户较为关心的话题。针对如何对用户推荐符合心 意的餐厅的问题，提出了基于协同过滤的美食店铺推荐算法。如今，随叫随到的外卖服务非常流行。食客可以 浏览在线餐厅市场，选择餐厅并预订他们喜欢的食物 或饮料。但是面对网络数据的爆炸增长,使得用户难 以在海量的数据中快速地找到适合自己的美食，具有 一定的盲目性。通过对

毕业设计-基于协同过滤算法的电商平台推荐系统：电商平台消费客户千人千面，客户的需求、特征和其价 值体现相对比较复杂，并且受多方面的影响。分析历史订单信 息能准确地定位买家的心理，进一步调整运营方向以此提高客 户忠诚度，稳定客流，保持平台自身的竞争力。以电商平台为实例，借助协同过滤推荐算法，考虑用户对商品的 偏好以及对热门商品流行度进行惩罚的措施，优化推荐模型。在消费品零售行业数字化的推动下，网络零售对国内消 费市场的贡献作用持续提升。统计局最新数据显示，2021 年， 全国网上零售额达 13.1 万亿元，同

毕业设计-基于协同过滤算法的高校图书书目推荐系统：互联网时代，图书无论是在种类上还是在数量上都呈现 激增状态，高校学生在日常的学习过程中离不开图书馆的书 本借阅，而传统的借阅形式很难在数百万册的图书中快速准 确的找到目标种类，查找类似题材时更是需要耗费大量时间 成本。传统的检索形式时间成本高、检索效率低，已经完全 落后于时代。相较于传统形式，智能化书目推荐系统可以通 过学生偏好、兴趣度等数据进行统计分析，从而有针对性的 为读者推荐相应书目，既节省时间又更为准确。为了实现高校图书馆借阅系统中的个性化推荐，以图

毕业设计-基于深度学习的网络流量异常检测系统：自互联网普及以来，由于经济利益等驱动，网 络病毒和各类网络流量攻击层出不穷，造成了诸多 由于恶意而导致的安全事故，而技术革新与网络拓 扑结构的复杂化也对网络入侵检测系统 （Network Intrusion Detection System，NIDS） 提出了新的要求。 机器学习等较为传统的方式受到稳健性低、准确性 低的限制，难以检测和解决网络入侵异常与突发访 问性异常造成的网络流量异常问题。 在网络入侵检测面临较高挑战的情况下，传统 的统计分析和信号处理等技术

毕业设计-基于 Python 的天气预测系统：天气预测与生产生活的各个领域息息相关，在社会发展中发挥着重要作用。天气预测是指综合使用现代科学技术对某一地区未来一 段时间的温度、湿度、风力、风向、天气状况等进行预测。 在当今社会，天气预测对人们的生产生活有着举足轻重的影 响，与日常出行、农业生产、自然灾害预防等多个领域息息 相关，是现代社会正常运转不可或缺的一个部分。随着气象 数据规模的不断增大，以大数据为代表的自动化、智能化 技术在天气预测中开始发挥重要作用。 Python是一种跨平台的解释型面向对象程序设

毕业设计-基于 BERT-CNN知识蒸馏方法的新闻文本分类系统：近年来，随着大数据时代进入人类的生活之后，人们的生活中出现很多无法识别的文本、语义等其他数据， 这些数据的量十分庞大，语义也错综复杂，这使得分类任务更加困难。如何让计算机对这些信息进行准确的分类， 已成为当前研究的重要任务。在此过程中，中文新闻文本分类成为这个领域的一个分支，这对国家舆论的控制、用 户日常行为了解、用户未来言行的预判都有着至关重要的作用。针对新闻文本分类模型参数量多和训练时间过长的 不足，在最大限度保留模型性能的情况下压缩训练时

毕业设计-基于协同过滤算法的个性化推荐系统：大数据时代下互联网的应用使人们的生活更 加便捷与智能化。 但随之而来的“信息过载”问题 亟需解决，此时推荐系统应运而生。 协同过滤作为个性化推荐系统中应用较为广泛的一种算 法，因经常面临数据稀疏性和算法扩展性问题，近 年来备受关注。 因此，协同过滤算法的优化成为了 国内外学者的研究热点。 针对数据稀疏性问题，一些学者通过降维的方法来缓解稀疏性，提出了基于矩阵分解的迭代最小二乘加权正 则化协同过滤算法，对传统矩阵分解模型加入正则 化约束以防止过拟合； 还 有一些学者

毕业设计-基于ＢＰ神经网络预测系统的设计- ＭＡＴＬＡＢ：在系统辨识和预测中，需要建立性能好的、稳定的模型对系 统进行准确地辨识和预测。对于线性系统，利用传统的系统辨 识方法，可以得到较完美的解决。但对于非线性系统，传统的系 统辨识方法就显得无能为力了。 相比之下，对于非线性系统，神经网络显示了明显的优越 性。因为神经网络具有通过学习逼近任意非线性映射的能力，将神经网络应用于非线性系统的辨识和预测，可以不受非线性 模型的限制，便于给出工程上易于实现的学习算法。 ＢＰ（ＢａｃｋＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）神经网

毕业设计-基于 BP 神经网络企业财务模型优化分析 -MATLAB ：企业财务管理是整个企业资金运行控制中心，其运行状况与整个企业运转密切相关，随着经济一体化不断发展，企业经营过程中存在的不确定性逐渐增强，在此基础上导致的财务风险不断增多，因此需要对财务管理进行有效管理，降低财务困境出现的可能性。大数据背景下需要通过计算机技术对企业财务管理进行仿真分析，建立企业财务模型，在其运行过程中对企业未来财务运行多种情况进行综合性分析，并制定对应预警措施，降低企业未来运转过程中可能存在的风险。优化企业财务结构的作用在

毕业设计-基于BP神经网络的水果识别系统-matlab：我国地域广阔、水果资源丰富，随着科技发展和社会需求 的加大，水果的种植规模也在不断增大；同时也出现了复合型 果园。在复合型果园场景中，借助水果识别系统配合机械化设 备可以完成自动采摘、分拣等操作；尽管人工同样能实现相同 的操作，但是效率不高、需要的劳动力也较大。而且，随着劳动 力结构的转变，从事农业的劳动力也在不断减少。所以将其应 用到生产当中可以代替大量的劳动力，可以达到高效、方便的 特点。 在当前，国内外对水果识别以及神经算法的研究已经取得 了不错

毕业设计-基于 BP 神经网络的房地产价值评估研究-matlab:随着城市化发展，我国房地产市场发展迅速，出现了大量的消费、投资等交易 活动。其中，住宅类房地产是房地产市场的热点，占据了最大的开发投资比重。房 价的快速上涨引发的种种矛盾引起了社会各界的广泛关注，要求对房地产价格进行 客观准确的评估，从而使人们准确把握房地产价格及其走势。然而传统的房地产评 估方法耗费大量人力物力，速度慢、主观性强，无法满足房地产市场中大量的交易 与价格评估需求，此外，由于房地产自身所固有的特殊属性，影响房地产价格的特 征因素

毕业设计-基于BP神经网络传染病时间序列预测-matlab：时间序列是将某一指标在不同时间上的数值 按时间先后顺序排列而成的数列 。对传染病时间序列进行观察、研究，找寻它发展变化的规律， 并对未来准确预测，可为卫生资源合理配置提供科学依据。随着科学技术的迅猛发展和计算机的普及，ARIMA 、灰色模型、残差自回归模型等多种预测模型作为经典的预测技术，在传染病 预测中得到了广泛应用。但预测模型无法处理非线性关系的局限性限制了模型的适用性。人工神 经网络作为新兴的技术，能很好的处理的非线性关系，在人工智能

毕业设计-基于机器视觉的双目视觉马铃薯三维点云重建- OpenCV：马铃薯现已成为世界第四大主粮。现阶段，世界上对马铃薯的需求量日益增加，而马铃薯的品质分级是当前困扰马铃薯产业进一步发展升级的一个重要原因。在基干农业部对干卫铃薯的品质分级要求的基础上，如何高效、快速的将各种类马铃薯的品质等级分选出来，是当前亟待解决的问题。目前而言，国内对于马铃薯的分选基本处于机械分选状态，即通过机械的方法简单的对马铃尊尺计和重量进行，分选，这种方法对马铃薯的拐伤比较大，目处理速度也比较慢。因此，如何快速、智能、无损伤的分选

毕业设计-基于机器视觉的雷达目标检测算法-神经网络与Opencv:雷达在发明初期便广泛应用于海上目标检测,空中单位检测等军事领域,并且取得良好的应用成果.在通信中使用的具体数学理论后，雷达便具备了基础的理论体系,在后续的几十年中,随着各国军事水平不断提升,雷达所承担的检测任务也日趋复杂促使了雷达技术的进一步发展。近年来,雷达的使用场景也逐步扩展至居民的日常生活中。地基合成孔径雷达可以对山体滑坡进行预测;车载雷达是无人驾驶技术的核心之一;昆虫雷达则可以在夜间对危害农作物的昆虫进行探测。因此可看出，无论是军事用

毕业设计-基于机器视觉的室内智能安防车系统 -STM32和 OpenCV ：室内安防对于检测室内火灾、煤气泄漏、入室盗窃 等险情具有重要的意义。目前室内安防的主要手段包 括基于摄像头的视频监控设备和基于一系列传感器的 定点检测设备，能够对煤气泄漏、火灾、入室盗窃等室内 危险情况进行检测并报警，但这些传统的安防设备最大 的缺点就是位置固定，存在检测死角，要实现无死角检 测将会增加成本 。移动式的智能安防设备能够很好 地弥补传统安防设备的不足，但移动式安防设备主要受 限于定位与导航技术。目前已有很多技术成熟的室

毕业设计-基于机器视觉的直道车道线识别技术-OpenCV：近年来，先进驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistance Systems, ADAS）和自动驾驶技术的快 速发展极大地提升了驾驶的便利性和安全性。自 动驾驶中的关键技术包含环境感知技术、路径规 划技术、导航控制技术、避撞防撞技术、信息通 讯技术、乘员安保技术、人机交互技术、状态检 测技术等。为了保证自动驾驶车辆能正确处理在 道路上遇到的各种工况，自动驾驶中的环境感知 系统通常需要获取大量环境信息，如：车道线位 置、可行使区域识别

毕业设计-基于机器视觉乒乓球分类捡球机器人的设计与实现 -OpenCV：随着人们对机器人技术智能化本质认识的加深，机器人技术开始源源不断地向人类活动的各个领域渗透。在这其中，服务机器人作为一个重要分支，在国内外研究领域已经得到普遍重视。服务机器人的应用范围很广,主要从事维护保养、修理、运输、清洗、保安、救援、监护等工作。但至目前为止，乒乓球捡拾器在国内外市场上的发展却较为滞后。文中所述的智能捡乒乓球机器人，正是一种应用于兵乓球体育赛事的自主式移动的服务机器人。乒乓球是一种风靡我国且老少皆宜的全民性运动，但

毕业设计-基于机器学习的中文文本分类算法：随着信息技术和互联网的快速发展和广泛应用，网络逐渐成为人们获取信息的重要渠道，各类信息数据数量呈爆炸式增长，人们逐渐从信息匮乏的时代走进信息过载的时代。全球范围内每一秒钟都会产生数以亿计的网络文本信息，互联网用户面对如此海量的文本信息，往往不能够快速有效获取自己需要的有价值的内容。为了快速获取有价值的文本信息，就需要对这些文本进行分类。新闻文本信息是人们接触较为广泛的文本信息形式，是人们了解社会动态、把握社会发展脉络的重要手段之一。在互联网日益发展壮大的今天，新闻文

毕业设计-基于机器学习的遥感图像分类研究：一直以来，从遥感数据进行信息提取是一个长期的遥感科学难题。遥感图像分类是遥感图像信息处理中最基本的问题之一，其分类技术是遥感应用系统中的关键技术，遥感图像分类方法的精度直接影响着遥感技术的应用发展。通在遥感图像分类处理的实际应用中，要获得高精度的分类结果，需要大量的训练数据，标记这些训练数据需要大量的人力和物力，而且还很费时。另一方面，在遥感领域，现代高分辨率传感器技术的采用，使从影像获得大量的未标记数据成为可能，收集未标记数据是比较容易和经济的。如何在少标记训练样

毕业设计-基于机器学习的软件漏洞挖掘方法：软件复杂性的增加,给软件安全性带来极大的挑战.随着软件规模的不断增大以及漏洞形态多样化,传统漏洞挖掘方法由于存在高误报率和高漏报率的问题,已无法满足复杂软件的安全性分析需求.近年来,随着人工智能产业的兴起,大量机器学习方法被尝试用于解决软件漏洞挖掘问题。目前,对于软件漏洞的定义尚未形成广泛的共识,本文参照吴世忠等人对软件漏洞的定义,即软件漏洞是指在软件系统或产品的软件生命周期中,由于操作实体有意或无意的疏忽而产生的设计错误、编码缺陷、运行故障,它们以不同形式存在于软

Python毕业设计选题推荐: 基于python语言的毕业设计选题,大数据专业,网络安全专业,人工智能专业,软件工程专业,毕业设计选题推荐

驾驶汽车是一项复杂的任务，需要全神贯注。分心驾驶是指使驾驶员的注意力从道路上移开的任何活动。多项研究已确定了三种主要的干扰类型：视觉干扰（驾驶员的眼睛不在路上），手动干扰（驾驶员的手从方向盘移开）和认知干扰（驾驶员的注意力在驾驶任务上）

信息安全专业计算机毕业设计选题推荐,信息安全专业不知道如何选题,适合信息安全专业的毕业设计课题有哪些?

现在，面部识别已成为生活中的一部分。我们在手机、平板电脑等设备中使用人脸信息进行解锁的时候，这时就要求获取我们的实时面部图像，并将其储存在数据库中以进一步表明我们的身份。通过对输入图像进行迭代和预测可以完成这个过程。同样，实时人脸识别可与OpenCV框架python的实现配合使用。再将它们组合在一个组合级别中，以实现用于实时目的的模型。

📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研,考公,考教资或者实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。🚀对毕设有任何疑问都可以问学长哦!本次分享的课题是🎯基于OpenCV的图像梯度与边缘检测。

数据科学与大数据技术专业毕业设计选题?毕设开题选题阶段,同学们都比较迷茫该如何选题,有的是被要求自己选题,但不知道自己该做什么题目比较合适,有的是老师分配题目,但题目难度比较大,指导老师提供的信息和帮助又比较少,不知道从何下手。与此同时,又要准备毕业后的事情,比如考研,考公,实习等,一边忙碌备考或者实习,一边还得为毕设伤透脑筋。快看看这篇文章吧