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原创 Vue中对象赋值问题：对象引用被保留，仅部分属性被覆盖

Vue 3响应式数据管理：reactive与ref对比解析 Vue 3的Composition API中，reactive和ref是创建响应式数据的核心工具。本文通过对比分析两者的特性，帮助开发者正确选择使用场景。 核心区别： 数据类型支持： reactive仅适用于对象/数组 ref支持所有数据类型（包括基本类型） 访问方式： reactive直接访问属性 ref需通过.value访问 对象替换： reactive不能直接替换整个对象 ref可以灵活替换整个值 使用建议： 管理复杂对象/表单数据 → 选择

2025-07-04 23:03:58 196

原创 RabbitMQ用法的6种核心模式全面解析

RabbitMQ核心架构与六大应用模式解析 RabbitMQ作为AMQP协议实现，其核心架构包含Broker、Virtual Host、Exchange和Queue等组件，通过Channel复用TCP连接。消息流转采用生产者-Exchange-Queue-消费者的模式，支持持久化和手动ACK。 六大核心用法包括： 简单队列模式 - 基础点对点通信 工作队列模式 - 任务分发与负载均衡，支持QoS控制 发布/订阅模式 - 通过Fanout Exchange实现广播 路由模式 - 使用Direct Exchan

2025-07-04 16:56:06 584 31

原创 服务器间接口安全问题的全面分析

服务器接口安全解决方案对比 本文分析了六种服务器接口安全方案的核心特点与适用场景： IP白名单：简单高效但易受IP欺骗影响 双向TLS：强身份认证但证书管理复杂 JWT签名：无状态验证但存在令牌泄露风险 OAuth2.0：标准化流程但配置复杂 API网关：集中管控但可能成为性能瓶颈 服务网格：自动安全编排但架构复杂 典型安全威胁包括中间人攻击、凭证泄露等，方案选择需平衡安全性、性能与运维成本。建议高敏感场景采用mTLS+JWT组合，微服务架构优先考虑API网关或服务网格方案。

2025-07-04 16:47:03 516 27

原创 重新学习Vue中的按键监听和鼠标监听

本文介绍了Vue中处理键盘和鼠标事件的多种方法。键盘事件部分讲解了使用@keyup.enter修饰符、v-on监听、组件事件监听和全局监听等实现方式。鼠标事件部分涵盖了基本事件监听（单击、双击、移动等）、事件修饰符（阻止默认行为、冒泡等）、鼠标按键检测、位置信息获取以及自定义指令的应用。文章还提供了组合鼠标事件实现复杂交互的示例，如拖拽功能。这些方法为Vue开发者提供了全面的事件处理解决方案。

2025-07-03 17:45:09 647 26

原创 利器：NPM和YARN及其他

> 📌 **趋势**：2025 年新项目中，**pnpm** 和 **Yarn Berry** 占比超过 70%，尤其在大型项目中优势明显。建议根据团队需求和技术栈选择合适的工具。

2025-07-02 16:55:30 1009 48

原创 飞算 JavaAI：我的编程强力助推引擎

飞算JavaAI：Java开发的智能革命 摘要：飞算JavaAI（CalEx-JavaAI）作为专为Java开发者打造的智能助手，显著提升了开发效率。它深度整合Spring Boot、MyBatis等主流框架，提供从需求分析到代码生成的全流程支持，包括：智能拆解需求、自动设计接口、生成表结构、梳理业务逻辑以及一键生成高质量源码。其生成的代码符合Java规范，包含Lombok注解、事务管理、异常处理等最佳实践。安装简单，支持IDEA插件市场一键安装，日常开发中还提供实时技术答疑功能，成为Java开发者不可或缺

2025-07-01 13:07:24 23103 139

原创 基于.Net的Web API 控制器及方法相关注解属性

ASP.NET Core API 开发常用属性总结 本文总结了ASP.NET Core API开发中最常用的属性，主要分为两类： 路由与HTTP方法属性： [ApiController]：启用API特定行为 [Route]：定义URL路由 HTTP方法属性（[HttpGet]、[HttpPost]等） [NonAction]：标记非Action方法 参数绑定源属性： [FromBody]：请求体绑定 [FromQuery]：查询字符串绑定 [FromRoute]：路由参数绑定 [FromHeader]：请求

2025-07-01 08:53:29 809 98

原创 关于.net core开发的实体所有注解详解

本文详细介绍了.NET Core开发中常用的注解属性，涵盖实体类数据验证和Web API行为控制两大方面。在实体类部分，重点讲解了数据验证注解如[Required]、[StringLength]、[Range]、[RegularExpression]等，用于定义字段必填、长度限制、数值范围、格式验证等规则。此外还包括[EmailAddress]、[Phone]、[Url]等专用格式验证，以及[Compare]用于字段值比对。这些注解通过ErrorMessage参数支持自定义错误提示，是构建健壮数据模型的关键

2025-06-30 17:01:54 1121 80

原创 时序数据库全面解析与对比

时序数据库技术对比摘要 时序数据库(TSDB)是专为处理时间序列数据优化的数据库系统，主流产品包括InfluxDB、Prometheus、TimescaleDB、OpenTSDB和TDengine。InfluxDB提供专有时序存储和TSQL查询；Prometheus专注于监控告警，使用PromQL；TimescaleDB基于PostgreSQL扩展，支持完整SQL；OpenTSDB构建于HBase，扩展性强；TDengine针对物联网优化，性能突出。 功能上，各系统在数据模型、查询语言和扩展性方面差异明显。

2025-06-27 19:57:23 790 76

原创 .NetCore+Vue快速生产框架开发详细方案

本项目构建了一个基于.NET后端和Vue前端的快速开发框架，旨在解决企业数字化转型中的开发效率问题。采用分层架构设计，后端基于.NET 6/7和ASP.NET Core，前端使用Vue 3和Element Plus，提供用户管理、角色权限、代码生成等核心功能。系统采用清洁架构原则，支持微服务扩展，包含完善的技术栈选择和开发工具链。项目结构清晰，模块化设计，注重代码规范和安全，为快速构建企业级应用提供标准化解决方案。

2025-06-27 19:50:07 952 77

原创 .NET 依赖注入(DI)全面解析

本文详细介绍了.NET依赖注入(DI)的核心原理与实现方法。主要内容包括：1) 控制反转(IoC)与DI的关系，以及.NET DI的核心组件(IServiceCollection、IServiceProvider等)；2) 三种服务生命周期(Transient、Scoped、Singleton)的特点与适用场景；3) DI容器的内部实现原理，包括服务注册和解析流程；4) 高级用法如工厂模式注册、泛型服务注册和多实现解决方案；5) ASP.NET Core中DI的具体应用；6) 自定义DI容器的实现方法。文章

2025-06-25 11:15:07 809 155

原创 通信存储双擎发力 ASR1606 LTE Cat.1 与 SD NAND（贴片式 T 卡）共筑 T-BOX 智能基座

ASR1606 LTE Cat.1芯片与MK SD NAND（MKDV1GIL-AST）的协同创新为车联网T-BOX提供了高效解决方案。ASR1606采用22nm制程，集成Cortex-R5处理器和丰富接口，支持Cat.1通信，实现2G到4G的平滑升级。结合MK SD NAND的高可靠性存储，该方案满足了智能驾驶时代对数据采集、传输与存储的严苛要求，尤其适合车载通信和工业级应用场景，推动物联网在中低速领域的发展。

2025-06-25 09:11:13 344 158

原创 .NET 生态中主流的前后端生产级框架

本文概述了.NET生态系统的主流开发框架与技术栈，覆盖后端、前端、微服务和数据库等领域。重点介绍了ASP.NET Core作为高性能跨平台Web框架的优势，以及ABP Framework在企业级应用开发中的模块化特性。前端方向对比了Blazor全栈方案与传统React/Angular分离架构，微服务部分推荐了Steeltoe和Dapr的云原生方案，数据库环节解析了EF Core和Dapper的适用场景。最后根据典型应用场景提供了技术选型对照表，帮助开发者快速匹配项目需求与合适的技术组合。全文以技术特性说明+

2025-06-24 14:39:43 1043 138

原创 .NET多线程任务实现的几种方法及线程等待全面分析

摘要 本文系统介绍了.NET平台下多线程编程的实现方法与线程等待机制。首先回顾了线程基础概念和.NET线程模型，然后详细解析了三种主要实现方式：传统Thread类提供精细线程控制但不适合高并发；ThreadPool适合短期任务且自动管理线程；TPL（Task Parallel Library）提供高级抽象和丰富的任务管理功能。文章还探讨了线程同步与等待机制，如Join、WaitAll等，并比较了各方法的优缺点及适用场景。通过代码示例和最佳实践分析，为开发高效可靠的并发应用提供了全面指导。

2025-06-23 11:20:58 970 65

原创 当移远 SC200L 牵手 MKDN064GIL-ZA SD NAND(贴片式 TF 卡），重构 T-BOX 智能新生态

从智能收银机、智能 POS 等消费场景，到工业智能手持设备、物流柜等工业领域，移远 SC200L 系列已展现出强大的适配性 ，如今与米客方德 MKDN064GIL-ZA 携手进驻 T-BOX，更是为智能汽车的网联化、智能化升级注入澎湃动力。未来，这对 “黄金搭档” 将持续突破技术边界，让 T-BOX 成为连接人、车、生活的智慧桥梁，驱动智能出行迈向更美好的新征程，让每一次出发，都成为科技与安全交织的精彩旅程。

2025-06-23 11:01:50 1150 93

原创 3D模型指令驱动系统设计与实现

本文介绍了一套完整的3D模型指令驱动系统架构设计及实现方法。系统采用多层架构，包含指令解析引擎、模型操作层和3D渲染引擎等核心组件，支持从指令输入到场景渲染的完整流程。文章详细展示了指令定义规范、解析引擎的实现代码，并提供了Unity3D环境下的具体实现示例，包括基础指令控制器和复杂装配动画指令的实现。该系统支持指令队列处理、撤销操作和异步动画控制，为3D模型交互提供了灵活的指令驱动方案。

2025-06-20 16:11:24 373 49

原创 增强型单点登录系统完整开发文档

本文介绍了一种智能单点登录(SSO)系统设计方案，采用三层架构实现用户状态实时监控和智能登录冲突处理。系统核心功能包括：WebSocket长连接状态管理、多设备登录协商机制、分组登录限制和断线自动恢复。详细设计了登录流程、冲突处理流程和断线恢复流程，并提供了数据库表结构（用户表、用户组表、会话表等）和REST API接口规范（认证、登出、WebSocket令牌获取等）。该方案相比传统SSO系统，在用户体验和安全性方面有显著提升。

2025-06-20 13:26:47 407 73

原创 有方 N58 LTE Cat.1 模块联合 SD NAND 贴片式 TF 卡 MKDV1GIL-AST，打造 T-BOX 高性能解决方案

车联网T-BOX技术革新：N58模块与SD NAND黄金组合 有方科技推出的N58 LTE Cat.1通讯模块与MKDV1GIL-AST SD NAND存储芯片形成黄金组合，为车联网T-BOX提供高效解决方案。N58模块基于国产芯片开发，具备10Mbps下行速率、低功耗和工业级温度适应性，支持平滑升级至Cat.4。MKDV1GIL-AST采用SLC颗粒，提供1Gbit容量、10万次擦写寿命和-40℃~85℃工作范围。两者协同解决了传统方案在可靠性、功耗和集成度上的痛点，显著提升车载通信与数据存储性能，适用于

2025-06-20 10:42:33 627 101

原创 《原点革命》程序员要学会兼容性思维③(附：中心点坐标系系统实现教程)

摘要 技术开发中坐标系原点的选择引发了程序员的认知转变。故事以程序员柯阳开发设备坐标系统为开端，他最初坚持左上角坐标系方案（DOM渲染标准），但在技术总监张岩的质疑下被迫重构为中心点坐标系。随着项目推进，柯阳逐渐理解中心点基准在工业场景中的必要性——如同T型导轨成为行业标准，中心坐标系能更好地兼容不同尺寸设备图的动态需求。最终，柯阳完成了支持动态缩放的中心坐标系算法，实现了多设备图的精准定位，并领悟到技术方案必须服务于实际业务场景。 核心实现要点： 采用画布中心为原点(0,0)的标准化坐标系 通过归一化处理

2025-06-19 14:07:56 2526

原创 《听人劝，吃饱饭》一个程序员优秀的品质②

OPC UA over Modbus-TCP的新型混合架构正在兴起，既保留原有设备兼容性，又实现语义化数据建模。施耐德2023年测试数据显示，这种架构使数据解析耗时从15ms降至2ms。

2025-06-19 13:40:45 2358

原创 自动打电话软件设计与实现

自动电话呼叫系统实现方案 本文介绍了基于Twilio API的自动电话呼叫系统实现方案。系统采用Flask框架构建，主要功能包括： 核心功能实现： 使用Twilio API发起电话呼叫 支持指定电话号码和自定义语音消息 异步任务处理机制 系统架构： 后端采用Python Flask框架 前端提供简单的HTML界面 实现任务监控和状态查询功能 技术要点： 多线程处理呼叫任务 实时监控呼叫状态 完整的呼叫历史记录 系统需要配置Twilio账户信息（ACCOUNT_SID、AUTH_TOKEN和电话号码）才能正常

2025-06-18 23:16:11 1604

原创 《重构之殇》一个程序员关于需求沟通的血泪教训①

摘要： 程序员柯阳接到改造老旧WinForm系统的任务，自信地决定全面重构Modbus模块。忽视文档错误和同事建议，他耗费两周完成"现代化改造"，却因擅自更改数据格式导致整个系统崩溃。在被迫回滚代码后，柯阳采用最小侵入式方案，仅用一天就完成核心需求。这次失败让他领悟到：真正的专业不在于技术炫酷，而在于理解业务需求、尊重现有系统、保持兼容性。他总结出"三问原则"和"最小侵入"的工作准则，完成了从技术理想主义到务实工程思维的蜕变。（149字）

2025-06-18 22:47:41 1022

原创 SD卡写保护问题全面解析：原因、解决方案与预防措施

SD卡/TF卡写保护问题分析与解决方案 本文全面分析了SD卡/TF卡出现写保护的多重原因，包括物理开关锁定、文件系统损坏、病毒感染、系统设置错误等六种常见情况。针对不同成因，提供了六种有效的解除方法：检查物理开关、使用磁盘管理工具、命令行操作、格式化存储卡、专业工具修复以及病毒查杀。文章还给出了预防措施，包括规范使用习惯、数据备份策略、设备选购建议和技术维护要点，特别强调了电源稳定性和热插拔保护的重要性。通过系统化的解决方案，用户可以有效应对各类写保护问题，延长存储卡使用寿命。

2025-06-18 09:25:04 1172 16

原创 .NET 开发中全局数据存储的几种方式

通过合理选择和组合这些全局数据存储方式，可以构建出既高效又易于维护的 .NET 应用程序架构。

2025-06-17 10:42:59 1303 102

原创 常用关系型数据库连接字符串与帮助类详解

数据库连接字符串详解与实用示例 摘要：本文系统介绍了主流数据库连接字符串的组成原理和配置方法，涵盖SQL Server、MySQL和Oracle三大数据库系统。主要内容包括： 连接字符串基础结构：服务器地址、认证信息、数据库名称等核心参数 各数据库专用配置： SQL Server支持Windows/SQL认证、命名实例和多活动结果集 MySQL提供SSL连接和连接池配置选项 Oracle采用TNS格式和连接池优化参数 实用帮助类代码：针对每种数据库提供C#实现的数据操作类，包含查询和非查询操作的封装示例，方

2025-06-17 10:36:55 943 108

原创 SD卡、TF卡检测工具：保障存储性能与数据安全

本文介绍了SD卡/T卡检测工具的种类与应用。硬件工具包括读卡器、闪存测试仪和信号分析仪，主要用于检测物理特性与电气性能；软件工具如CrystalDiskMark、HD Tune Pro等则侧重读写性能、健康状态等检测。这些工具在生产环节确保产品稳定性，在质量控制中评估性能，帮助用户识别扩容卡。通过合理选择检测工具，可以有效保障存储卡的可靠性。测试案例展示了32GB工规TF卡在不同工具下的性能表现，突显检测工具的重要性。

2025-06-16 09:23:47 2922 133

原创 Modbus上位机访问形式详解及代码示例

Modbus协议工业通信实现摘要 Modbus是工业领域广泛应用的串行通信协议，支持RTU、ASCII、TCP等多种传输方式。其中Modbus RTU采用二进制编码和CRC校验，通过RS-485/232实现高效主从通信。代码示例展示了C#和Python实现RTU通信的关键步骤：建立串口连接、构建请求帧（包含从站地址、功能码、数据地址）、CRC校验计算以及响应处理。典型应用包括读取线圈状态(功能码01)、保持寄存器(03)等。该协议因简单可靠、开放性强，成为工业设备互联的事实标准，特别适用于PLC、传感器等设

2025-06-16 08:47:59 1723 114

原创 读取配置文件到Settings对象的完整实现

Modbus协议是工业自动化领域广泛应用的通信协议，具有主从式架构、开放性和传输无关性等特点。文章详细解析了Modbus的协议架构、数据模型、帧结构和功能码，比较了RTU/ASCII/TCP三种实现方式的差异。重点阐述了标准功能码的使用方法、异常处理机制和物理层实现规范，并介绍了Modbus TCP的网络配置和性能优化方案。最后探讨了不同数据类型的编码处理方式，包括字节序问题和自定义数据类型实现。该协议因其简单可靠的设计，在PLC通信、SCADA系统等工业场景中占据重要地位。

2025-06-14 16:40:51 1590 121

原创 Modbus原理一文通：从基础到实现的全面解析

Modbus协议是工业自动化领域广泛应用的通信协议，具有主从式架构、开放性和传输无关性等特点。文章详细解析了Modbus的协议架构、数据模型、帧结构和功能码，比较了RTU/ASCII/TCP三种实现方式的差异。重点阐述了标准功能码的使用方法、异常处理机制和物理层实现规范，并介绍了Modbus TCP的网络配置和性能优化方案。最后探讨了不同数据类型的编码处理方式，包括字节序问题和自定义数据类型实现。该协议因其简单可靠的设计，在PLC通信、SCADA系统等工业场景中占据重要地位。

2025-06-14 08:46:53 1413 109

原创 Modbus协议全方位解析与C#开发实战指南

Modbus协议与C#开发基础摘要 Modbus是一种广泛应用于工业领域的串行通信协议，具有主从架构、支持多种电气接口和数据类型的特点。协议主要包含四种数据区域（线圈、离散输入、输入寄存器和保持寄存器），并提供多种功能码实现读写操作。Modbus有RTU（二进制串行）、ASCII（字符串行）和TCP/IP（以太网）三种主要变体。 在C#开发中，推荐使用NModbus或EasyModbusTCP库实现Modbus通信。开发流程包括：建立TCP/串口连接、创建Modbus主站实例、调用读写方法（如ReadHol

2025-06-14 08:42:56 1163 126

原创 .NET 类库开发详细指南c

.NET类库开发与DLL打包方案总结 类库开发核心步骤 项目创建：使用dotnet new classlib创建基础项目结构 代码规范：设计清晰的命名空间，添加XML注释，遵循单一职责原则 依赖管理：最小化NuGet依赖，保持兼容性 测试集成：建立xUnit测试项目，确保代码质量 打包发布：通过.csproj配置元数据，使用dotnet pack生成NuGet包 DLL打包方案对比 方案 适用场景 特点 命令/配置 原生单文件发布 .NET Core 3+项目 官方支持，生成单个文件 <Publish

2025-06-12 13:21:35 3398 188

原创 NXP 与 SD NAND：车载 T-Box 的高效数据管理方案

摘要 在汽车智能化浪潮中，恩智浦S32K146 T-Box与MKDV1GIL-AST SD NAND存储方案成为关键技术组合。S32K146 T-Box作为智能网联核心枢纽，采用Arm Cortex-M4F架构，支持CAN FD和LIN总线，实现车辆动力系统与车身电子的精准控制。SD NAND存储采用SLC NAND Flash晶圆，具备10万次擦写寿命，提供128MB-64GB容量选择，确保车辆运行数据的可靠存储。二者协同应用赋能远程诊断、个性化服务等场景，为车企降低开发门槛，推动行业从L2向更高级自动驾

2025-06-12 10:55:55 1716 108

原创 .Net框架，除了EF还有很多很多......

本文全面介绍了Entity Framework的主要替代方案，包括Dapper、NHibernate、ServiceStack.OrmLite和LLBLGen Pro等主流.NET ORM框架。从设计原理、核心功能到代码示例，详细对比了各框架的特点：Dapper以轻量高性能著称，适合简单CRUD操作；NHibernate功能丰富，适合复杂企业应用；ServiceStack.OrmLite提供简洁API，适合快速开发；LLBLGen Pro拥有强大设计器，适合商业项目。通过分析各框架的适用场景，帮助开发者根据

2025-06-11 00:14:56 2655 102

原创 PI数据库全面解析：原理、应用、行业案例与优劣对比

PI数据库（Plant Information System，工厂信息系统），由美国OSIsoft公司（现已被AVEVA收购）开发，是一种专门用于工业数据存储、管理和分析的**实时时序数据库（Time-Series Database, TSDB）**。它主要用于采集、存储和监控工业设备（如传感器、PLC、SCADA系统等）产生的海量时间序列数据，并提供高效的数据查询、分析和可视化能力。

2025-06-10 15:18:06 2659 92

原创 搭建本地瓦片地图服务器的完整指南

选择哪种方法取决于您的技术栈、下载规模和使用场景。对于小范围下载，Python脚本或浏览器扩展比较方便；大规模下载建议使用专业工具或分布式爬虫方案。

2025-06-10 13:30:57 2819 123

原创 .Net 优秀框架 ABP全面详解

ABP框架是一个模块化、领域驱动的企业级.NET开发框架，提供了完整的架构体系和最佳实践。文章详细解析了ABP的分层架构，包括表现层、应用层、领域层和基础设施层，重点阐述了其模块化系统的核心机制和生命周期管理。框架深度集成了领域驱动设计理念，通过实体、聚合根和仓储模式实现业务逻辑封装，同时应用服务层采用DTO实现数据隔离和安全传输。ABP还内置工作单元、审计日志、多租户等企业级功能，简化了复杂系统的开发过程。其模块化设计和丰富的基础设施支持，使得开发者能够快速构建可扩展、易维护的现代Web应用。

2025-06-09 22:09:15 3012 118

原创 .NET开发主流框架全方位对比分析

.NET主流框架概览 ASP.NET Core是高性能跨平台Web框架，支持Razor Pages和MVC模式，适合现代Web开发。.NET MAUI取代Xamarin，用于构建跨平台原生应用，支持单一代码库多平台部署。Blazor允许使用C#开发交互式Web UI，提供服务器和WebAssembly两种托管模式。WPF仍是构建Windows桌面应用的首选，具备丰富的UI定制能力。Entity Framework Core作为主流ORM，简化数据访问并支持多种数据库。SignalR专为实时Web功能设计，自

2025-06-09 21:47:05 2473 92

原创 Razor编程中@Helper的用法大全

本文系统介绍了ASP.NET MVC中@Helper的使用方法，涵盖基础概念到高级技巧。文章首先对比了@Helper与HtmlHelper的差异，详细讲解了无参数、带参数和模型参数的@Helper定义方式。随后展示了嵌套调用、递归等高级用法，以及如何与HTML/JavaScript混合使用。最后提供了组织共享@Helper的最佳实践方案。通过代码示例演示了如何封装可重用视图组件，提高开发效率和代码可维护性，是掌握Razor视图模板复用的实用指南。

2025-06-08 21:21:04 2416 142

原创 Razor编程RenderXXX相关方法大全

ASP.NET MVC中的RenderXXX方法是一组用于高效渲染视图的核心工具，主要包括Html.RenderPartial()、Html.RenderAction()和RenderSection()等方法。这些方法通过直接写入响应流而非返回字符串，提供了显著的性能优势（内存占用降低30-40%）。RenderPartial()适合部分视图渲染，RenderAction()可执行子Action，而RenderSection()用于布局视图中的区块管理。ASP.NET Core还引入了异步版本如Render

2025-06-08 21:06:12 2078 29

原创 Razor自带的类型相关方法大全

Razor强大的类型处理能力结合ASP.NET MVC或ASP.NET Core框架，为构建现代化Web应用程序提供了坚实的基础。建议开发者在实际项目中多加练习，灵活运用这些技术，并根据具体需求创建自定义的扩展方法，以进一步提高开发效率和代码质量。

2025-06-08 13:04:39 2217 79

用传统cv算法和卷积神经网络实现手势识别.zip
【国外优秀项目】 神经网络在计算机视觉（Computer Vision, CV）领域扮演着至关重要的角色。计算机视觉旨在使计算机能够“看”和理解图像或视频中的内容，而神经网络，尤其是深度学习模型，已经成为实现这一目标的关键技术。以下是神经网络在计算机视觉中的一些主要应用： 1. **图像分类**： 神经网络可以将图像分类到不同的类别中。例如，一个深度卷积神经网络（CNN）可以识别图像中的对象是猫、狗还是其他动物。 2. **目标检测**： 神经网络可以识别图像中的多个对象，并确定它们的位置和类别。例如，使用R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO（You Only Look Once）或SSD（Single Shot MultiBox Detector）等算法。 3. **图像分割**： 神经网络可以将图像分割成多个区域，每个区域对应于图像中的一个对象或背景。这包括语义分割（为图像中的每个像素分配类别标签）和实例分割（区分同一类别的不同实例）。 4. **人脸识别**： 神经网络可以识别和验证人脸。这在安全访问控制、社交媒体标签建议等场景中非常有用。 5. **姿态估计**： 神经网络可以估计图像或视频中人物的关节位置，从而推断出他们的身体姿态。 6. **图像生成和增强**： 神经网络可以生成新的图像，或者增强现有图像的质量。例如，使用生成对抗网络（GAN）生成逼真的图像，或者使用超分辨率技术提高图像的分辨率。

2024-06-05

专注优化算法开发，包括以下方面： （1）启发式算法，元启发式算法，群智能优化算法（2）凸优化 （3）多目标优化.zip
【国外优秀项目】 神经网络（Neural Networks）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）和遗传算法（Genetic Algorithms, GAs）是人工智能领域的三种不同技术，它们各自有不同的应用和特点。 1. **神经网络（Neural Networks）**： 神经网络是一种受人脑启发的计算模型，它由大量的节点（或称为“神经元”）组成，这些节点通常分层排列。神经网络通过学习从输入到输出的映射关系来解决各种问题，如分类、回归和模式识别。神经网络的学习过程通常涉及调整节点之间的连接权重，以最小化预测输出与实际输出之间的差异。 2. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**： CNNs是一种特殊类型的神经网络，专门用于处理具有已知网格状拓扑的数据，如图像。CNNs的核心是卷积层，它通过在输入数据上滑动小的滤波器（或称为“卷积核”）来提取特征。这些特征随后被传递到网络的后续层进行进一步的处理。CNNs在图像识别、视频分析、医学图像处理等领域表现出色。 3. **遗传算法（Genetic Algorithms, GAs）**： GAs是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索算法。它们通常用于优化和搜索问题。遗传算法通过模拟生物进化过程中的选择、交叉（杂交）和变异等操作来演化出问题的解决方案。GAs从一个可能解的种群开始，通过迭代过程不断改进解的质量，直到找到满意的解决方案或达到预定的停止条件。 这三种技术可以独立使用，也可以结合使用。例如，神经网络和CNNs通常用于模式识别和预测问题，而遗传算法可以用于优化神经网络的结构或参数。在某些情况下，遗传算法甚至可以用来训练神经网络

2024-06-05

用Paddle框架实现了胶囊网络模型.zip
【国外优秀项目】 神经网络在计算机视觉（Computer Vision, CV）领域扮演着至关重要的角色。计算机视觉旨在使计算机能够“看”和理解图像或视频中的内容，而神经网络，尤其是深度学习模型，已经成为实现这一目标的关键技术。以下是神经网络在计算机视觉中的一些主要应用： 1. **图像分类**： 神经网络可以将图像分类到不同的类别中。例如，一个深度卷积神经网络（CNN）可以识别图像中的对象是猫、狗还是其他动物。 2. **目标检测**： 神经网络可以识别图像中的多个对象，并确定它们的位置和类别。例如，使用R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO（You Only Look Once）或SSD（Single Shot MultiBox Detector）等算法。 3. **图像分割**： 神经网络可以将图像分割成多个区域，每个区域对应于图像中的一个对象或背景。这包括语义分割（为图像中的每个像素分配类别标签）和实例分割（区分同一类别的不同实例）。 4. **人脸识别**： 神经网络可以识别和验证人脸。这在安全访问控制、社交媒体标签建议等场景中非常有用。 5. **姿态估计**： 神经网络可以估计图像或视频中人物的关节位置，从而推断出他们的身体姿态。 6. **图像生成和增强**： 神经网络可以生成新的图像，或者增强现有图像的质量。例如，使用生成对抗网络（GAN）生成逼真的图像，或者使用超分辨率技术提高图像的分辨率。

2024-06-05

以树莓派的Raspbian系统为基础平台，使用Qt Creator进行界面开发.zip
在树莓派上使用Raspbian系统进行Qt Creator界面开发是一个相对直接的过程。以下是基本步骤： 1. **安装Raspbian**： 确保你的树莓派已经安装了Raspbian操作系统。你可以从树莓派官方网站下载最新版本的Raspbian，并使用NOOBS或通过SD卡烧录器安装到SD卡上。 2. **更新系统**： 在开始之前，确保你的系统是最新的。打开终端并运行以下命令： ```bash sudo apt-get update sudo apt-get upgrade ``` 3. **安装Qt Creator**： Raspbian默认仓库中包含了Qt Creator，你可以通过以下命令安装： ```bash sudo apt-get install qtcreator ``` 这将会安装Qt Creator以及一些必要的工具和库。 4. **配置Qt Creator**： 打开Qt Creator，你可能需要配置一些设置，比如构建套件（Kit）。在“工具”->“选项”->“构建和运行”

2024-06-05

学习神经网络算法.zip
【国外优秀项目】 神经网络，尤其是深度学习模型，已经在多个行业中找到了广泛的应用。以下是一些主要的行业应用示例： 1. **金融服务业**： - 信用评分：使用神经网络来评估贷款申请人的信用风险。 - 欺诈检测：通过分析交易模式来识别信用卡欺诈或洗钱行为。 - 算法交易：利用神经网络预测股票市场走势，进行自动化交易。 2. **医疗保健**： - 疾病诊断：使用深度学习分析医学影像（如X光、CT、MRI）来辅助诊断癌症等疾病。 - 药物发现：通过神经网络预测分子与蛋白质的相互作用，加速新药的研发。 - 个性化治疗：根据患者的遗传信息和临床数据推荐最佳治疗方案。 3. **零售和电子商务**： - 推荐系统：使用神经网络为用户推荐商品。 - 需求预测：预测产品需求，优化库存管理。 - 客户细分：通过分析客户行为数据来进行市场细分和目标营销。 4. **制造业**： - 预测性维护：通过分析机器传感器数据来预测设备故障，减少停机时间。 - 质量控制：使用图像识别技术自动检测产品缺陷。 - 供应链优化：通过神经网络模型优化生产计划和物流。 5. **交通运输**： - 自动驾驶汽车：使用深度学习处理来自车辆传感器的数据，实现环境感知和决策。 - 交通流量管理：通过分析交通数据来优化信号灯控制，减少拥堵。 - 航空业：预测航班延误，优化航线和机组调度。 6. **电信**： - 网络优化：使用神经网络来预测网络流量模式，优化资源分配。 - 客户流失预测：分析客户行为来预测并减少客户流失。 7. **能源**： - 能源消耗预测：预测电力需求，优化发电和分配。 - 风力和太阳能发电预测：通过神经网络模型预测可再生能源的产量。 8. **安全领域**： - 视频监控：使用深度学习进行人脸识别、异常行为检测。 - 网络安全：通过神经网络检测和防御网络

2024-06-05

一个中国象棋程序和一个配套的基于蒙特卡洛算法及神经网络的人工智能（模仿阿尔法狗）.zip
【国外优秀项目】 神经网络，尤其是深度学习模型，已经在多个行业中找到了广泛的应用。以下是一些主要的行业应用示例： 1. **金融服务业**： - 信用评分：使用神经网络来评估贷款申请人的信用风险。 - 欺诈检测：通过分析交易模式来识别信用卡欺诈或洗钱行为。 - 算法交易：利用神经网络预测股票市场走势，进行自动化交易。 2. **医疗保健**： - 疾病诊断：使用深度学习分析医学影像（如X光、CT、MRI）来辅助诊断癌症等疾病。 - 药物发现：通过神经网络预测分子与蛋白质的相互作用，加速新药的研发。 - 个性化治疗：根据患者的遗传信息和临床数据推荐最佳治疗方案。 3. **零售和电子商务**： - 推荐系统：使用神经网络为用户推荐商品。 - 需求预测：预测产品需求，优化库存管理。 - 客户细分：通过分析客户行为数据来进行市场细分和目标营销。 4. **制造业**： - 预测性维护：通过分析机器传感器数据来预测设备故障，减少停机时间。 - 质量控制：使用图像识别技术自动检测产品缺陷。 - 供应链优化：通过神经网络模型优化生产计划和物流。 5. **交通运输**： - 自动驾驶汽车：使用深度学习处理来自车辆传感器的数据，实现环境感知和决策。 - 交通流量管理：通过分析交通数据来优化信号灯控制，减少拥堵。 - 航空业：预测航班延误，优化航线和机组调度。 6. **电信**： - 网络优化：使用神经网络来预测网络流量模式，优化资源分配。 - 客户流失预测：分析客户行为来预测并减少客户流失。 7. **能源**： - 能源消耗预测：预测电力需求，优化发电和分配。 - 风力和太阳能发电预测：通过神经网络模型预测可再生能源的产量。 8. **安全领域**： - 视频监控：使用深度学习进行人脸识别、异常行为检测。 - 网络安全：通过神经网络检测和防御网络

2024-06-05

图神经网络相关算法详述及实现.zip
【国外优秀项目】 图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。图结构数据在现实世界中非常常见，例如社交网络、蛋白质相互作用网络、交通网络等。GNNs在多个行业中都有应用，以下是一些主要的应用领域： 1. **社交网络分析**： - 推荐系统：通过分析用户之间的关系和兴趣来推荐朋友或内容。 - 社区检测：识别社交网络中的社区结构，了解用户群体。 2. **生物信息学**： - 蛋白质结构预测：通过分析蛋白质之间的相互作用来预测其三维结构。 - 药物发现：通过分析药物分子和蛋白质之间的相互作用来发现新药。 3. **交通网络**： - 交通流量预测：通过分析交通网络中的节点和边来预测交通流量。 - 路线规划：优化城市交通路线，减少拥堵。 4. **电网管理**： - 电网优化：通过分析电网中的节点和边来优化电力分配。 - 故障检测：通过分析电网中的异常模式来检测潜在的故障。 5. **金融风控**： - 欺诈检测：通过分析交易网络中的模式来识别欺诈行为。 - 信用评分：通过分析用户在金融网络中的行为来评估信用风险。 6. **知识图谱**： - 问答系统：通过分析知识图谱中的实体和关系来提供准确的答案。 - 语义搜索：通过分析知识图谱中的结构来提供更精确的搜索结果。 7. **推荐系统**： - 协同过滤：通过分析用户和物品之间的图结构来提供个性化推荐。 - 内容推荐：通过分析内容之间的关系来推荐相关内容。 8. **网络安全**： - 入侵检测：通过分析网络流量图中的异常模式来检测潜在的网络攻击。 - 恶意软件分析：通过分析恶意软件的传播网络来识别和防御恶意软件。 图神经网络的应用正在不断扩展，随着技术的进步，它们在更多领域中的应用将会被发掘和实现。由于图结构数据的普遍性，GNNs在处理复杂关系和模式识别方面具有独特的优势，因此在未来的行业应用中具有巨大的潜力。

2024-06-05

学习的一些基本神经网络算法.zip
【国外优秀项目】 神经网络，尤其是深度学习模型，已经在多个行业中找到了广泛的应用。以下是一些主要的行业应用示例： 1. **金融服务业**： - 信用评分：使用神经网络来评估贷款申请人的信用风险。 - 欺诈检测：通过分析交易模式来识别信用卡欺诈或洗钱行为。 - 算法交易：利用神经网络预测股票市场走势，进行自动化交易。 2. **医疗保健**： - 疾病诊断：使用深度学习分析医学影像（如X光、CT、MRI）来辅助诊断癌症等疾病。 - 药物发现：通过神经网络预测分子与蛋白质的相互作用，加速新药的研发。 - 个性化治疗：根据患者的遗传信息和临床数据推荐最佳治疗方案。 3. **零售和电子商务**： - 推荐系统：使用神经网络为用户推荐商品。 - 需求预测：预测产品需求，优化库存管理。 - 客户细分：通过分析客户行为数据来进行市场细分和目标营销。 4. **制造业**： - 预测性维护：通过分析机器传感器数据来预测设备故障，减少停机时间。 - 质量控制：使用图像识别技术自动检测产品缺陷。 - 供应链优化：通过神经网络模型优化生产计划和物流。 5. **交通运输**： - 自动驾驶汽车：使用深度学习处理来自车辆传感器的数据，实现环境感知和决策。 - 交通流量管理：通过分析交通数据来优化信号灯控制，减少拥堵。 - 航空业：预测航班延误，优化航线和机组调度。 6. **电信**： - 网络优化：使用神经网络来预测网络流量模式，优化资源分配。 - 客户流失预测：分析客户行为来预测并减少客户流失。 7. **能源**： - 能源消耗预测：预测电力需求，优化发电和分配。 - 风力和太阳能发电预测：通过神经网络模型预测可再生能源的产量。 8. **安全领域**： - 视频监控：使用深度学习进行人脸识别、异常行为检测。 - 网络安全：通过神经网络检测和防御网络

2024-06-05

实现了深度学习中的一些算法，包括：四种初始化方法.zip
【国外优秀项目】 图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。图结构数据在现实世界中非常常见，例如社交网络、蛋白质相互作用网络、交通网络等。GNNs在多个行业中都有应用，以下是一些主要的应用领域： 1. **社交网络分析**： - 推荐系统：通过分析用户之间的关系和兴趣来推荐朋友或内容。 - 社区检测：识别社交网络中的社区结构，了解用户群体。 2. **生物信息学**： - 蛋白质结构预测：通过分析蛋白质之间的相互作用来预测其三维结构。 - 药物发现：通过分析药物分子和蛋白质之间的相互作用来发现新药。 3. **交通网络**： - 交通流量预测：通过分析交通网络中的节点和边来预测交通流量。 - 路线规划：优化城市交通路线，减少拥堵。 4. **电网管理**： - 电网优化：通过分析电网中的节点和边来优化电力分配。 - 故障检测：通过分析电网中的异常模式来检测潜在的故障。 5. **金融风控**： - 欺诈检测：通过分析交易网络中的模式来识别欺诈行为。 - 信用评分：通过分析用户在金融网络中的行为来评估信用风险。 6. **知识图谱**： - 问答系统：通过分析知识图谱中的实体和关系来提供准确的答案。 - 语义搜索：通过分析知识图谱中的结构来提供更精确的搜索结果。 7. **推荐系统**： - 协同过滤：通过分析用户和物品之间的图结构来提供个性化推荐。 - 内容推荐：通过分析内容之间的关系来推荐相关内容。 8. **网络安全**： - 入侵检测：通过分析网络流量图中的异常模式来检测潜在的网络攻击。 - 恶意软件分析：通过分析恶意软件的传播网络来识别和防御恶意软件。 图神经网络的应用正在不断扩展，随着技术的进步，它们在更多领域中的应用将会被发掘和实现。由于图结构数据的普遍性，GNNs在处理复杂关系和模式识别方面具有独特的优势，因此在未来的行业应用中具有巨大的潜力。

2024-06-05

使用机器学习对城市房价进行预估.zip
【国外优秀项目】 图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。图结构数据在现实世界中非常常见，例如社交网络、蛋白质相互作用网络、交通网络等。GNNs在多个行业中都有应用，以下是一些主要的应用领域： 1. **社交网络分析**： - 推荐系统：通过分析用户之间的关系和兴趣来推荐朋友或内容。 - 社区检测：识别社交网络中的社区结构，了解用户群体。 2. **生物信息学**： - 蛋白质结构预测：通过分析蛋白质之间的相互作用来预测其三维结构。 - 药物发现：通过分析药物分子和蛋白质之间的相互作用来发现新药。 3. **交通网络**： - 交通流量预测：通过分析交通网络中的节点和边来预测交通流量。 - 路线规划：优化城市交通路线，减少拥堵。 4. **电网管理**： - 电网优化：通过分析电网中的节点和边来优化电力分配。 - 故障检测：通过分析电网中的异常模式来检测潜在的故障。 5. **金融风控**： - 欺诈检测：通过分析交易网络中的模式来识别欺诈行为。 - 信用评分：通过分析用户在金融网络中的行为来评估信用风险。 6. **知识图谱**： - 问答系统：通过分析知识图谱中的实体和关系来提供准确的答案。 - 语义搜索：通过分析知识图谱中的结构来提供更精确的搜索结果。 7. **推荐系统**： - 协同过滤：通过分析用户和物品之间的图结构来提供个性化推荐。 - 内容推荐：通过分析内容之间的关系来推荐相关内容。 8. **网络安全**： - 入侵检测：通过分析网络流量图中的异常模式来检测潜在的网络攻击。 - 恶意软件分析：通过分析恶意软件的传播网络来识别和防御恶意软件。 图神经网络的应用正在不断扩展，随着技术的进步，它们在更多领域中的应用将会被发掘和实现。由于图结构数据的普遍性，GNNs在处理复杂关系和模式识别方面具有独特的优势，因此在未来的行业应用中具有巨大的潜力。

2024-06-05

图神经网络各个算法.zip
【国外优秀项目】 图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。图结构数据在现实世界中非常常见，例如社交网络、蛋白质相互作用网络、交通网络等。GNNs在多个行业中都有应用，以下是一些主要的应用领域： 1. **社交网络分析**： - 推荐系统：通过分析用户之间的关系和兴趣来推荐朋友或内容。 - 社区检测：识别社交网络中的社区结构，了解用户群体。 2. **生物信息学**： - 蛋白质结构预测：通过分析蛋白质之间的相互作用来预测其三维结构。 - 药物发现：通过分析药物分子和蛋白质之间的相互作用来发现新药。 3. **交通网络**： - 交通流量预测：通过分析交通网络中的节点和边来预测交通流量。 - 路线规划：优化城市交通路线，减少拥堵。 4. **电网管理**： - 电网优化：通过分析电网中的节点和边来优化电力分配。 - 故障检测：通过分析电网中的异常模式来检测潜在的故障。 5. **金融风控**： - 欺诈检测：通过分析交易网络中的模式来识别欺诈行为。 - 信用评分：通过分析用户在金融网络中的行为来评估信用风险。 6. **知识图谱**： - 问答系统：通过分析知识图谱中的实体和关系来提供准确的答案。 - 语义搜索：通过分析知识图谱中的结构来提供更精确的搜索结果。 7. **推荐系统**： - 协同过滤：通过分析用户和物品之间的图结构来提供个性化推荐。 - 内容推荐：通过分析内容之间的关系来推荐相关内容。 8. **网络安全**： - 入侵检测：通过分析网络流量图中的异常模式来检测潜在的网络攻击。 - 恶意软件分析：通过分析恶意软件的传播网络来识别和防御恶意软件。 图神经网络的应用正在不断扩展，随着技术的进步，它们在更多领域中的应用将会被发掘和实现。由于图结构数据的普遍性，GNNs在处理复杂关系和模式识别方面具有独特的优势，因此在未来的行业应用中具有巨大的潜力。

2024-06-05

自动驾驶AI小车，基于遗传算法优化神经网络.zip
【国外优秀项目】 神经网络（Neural Networks）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）和遗传算法（Genetic Algorithms, GAs）是人工智能领域的三种不同技术，它们各自有不同的应用和特点。 1. **神经网络（Neural Networks）**： 神经网络是一种受人脑启发的计算模型，它由大量的节点（或称为“神经元”）组成，这些节点通常分层排列。神经网络通过学习从输入到输出的映射关系来解决各种问题，如分类、回归和模式识别。神经网络的学习过程通常涉及调整节点之间的连接权重，以最小化预测输出与实际输出之间的差异。 2. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**： CNNs是一种特殊类型的神经网络，专门用于处理具有已知网格状拓扑的数据，如图像。CNNs的核心是卷积层，它通过在输入数据上滑动小的滤波器（或称为“卷积核”）来提取特征。这些特征随后被传递到网络的后续层进行进一步的处理。CNNs在图像识别、视频分析、医学图像处理等领域表现出色。 3. **遗传算法（Genetic Algorithms, GAs）**： GAs是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索算法。它们通常用于优化和搜索问题。遗传算法通过模拟生物进化过程中的选择、交叉（杂交）和变异等操作来演化出问题的解决方案。GAs从一个可能解的种群开始，通过迭代过程不断改进解的质量，直到找到满意的解决方案或达到预定的停止条件。 这三种技术可以独立使用，也可以结合使用。例如，神经网络和CNNs通常用于模式识别和预测问题，而遗传算法可以用于优化神经网络的结构或参数。在某些情况下，遗传算法甚至可以用来训练神经网络

2024-06-05

用BP算法实现神经网络.zip
【国外优秀项目】 神经网络在计算机视觉（Computer Vision, CV）领域扮演着至关重要的角色。计算机视觉旨在使计算机能够“看”和理解图像或视频中的内容，而神经网络，尤其是深度学习模型，已经成为实现这一目标的关键技术。以下是神经网络在计算机视觉中的一些主要应用： 1. **图像分类**： 神经网络可以将图像分类到不同的类别中。例如，一个深度卷积神经网络（CNN）可以识别图像中的对象是猫、狗还是其他动物。 2. **目标检测**： 神经网络可以识别图像中的多个对象，并确定它们的位置和类别。例如，使用R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO（You Only Look Once）或SSD（Single Shot MultiBox Detector）等算法。 3. **图像分割**： 神经网络可以将图像分割成多个区域，每个区域对应于图像中的一个对象或背景。这包括语义分割（为图像中的每个像素分配类别标签）和实例分割（区分同一类别的不同实例）。 4. **人脸识别**： 神经网络可以识别和验证人脸。这在安全访问控制、社交媒体标签建议等场景中非常有用。 5. **姿态估计**： 神经网络可以估计图像或视频中人物的关节位置，从而推断出他们的身体姿态。 6. **图像生成和增强**： 神经网络可以生成新的图像，或者增强现有图像的质量。例如，使用生成对抗网络（GAN）生成逼真的图像，或者使用超分辨率技术提高图像的分辨率。

2024-06-05

用logistic回归，SVM，神经网络实现分类算法.zip
【国外优秀项目】 神经网络在计算机视觉（Computer Vision, CV）领域扮演着至关重要的角色。计算机视觉旨在使计算机能够“看”和理解图像或视频中的内容，而神经网络，尤其是深度学习模型，已经成为实现这一目标的关键技术。以下是神经网络在计算机视觉中的一些主要应用： 1. **图像分类**： 神经网络可以将图像分类到不同的类别中。例如，一个深度卷积神经网络（CNN）可以识别图像中的对象是猫、狗还是其他动物。 2. **目标检测**： 神经网络可以识别图像中的多个对象，并确定它们的位置和类别。例如，使用R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO（You Only Look Once）或SSD（Single Shot MultiBox Detector）等算法。 3. **图像分割**： 神经网络可以将图像分割成多个区域，每个区域对应于图像中的一个对象或背景。这包括语义分割（为图像中的每个像素分配类别标签）和实例分割（区分同一类别的不同实例）。 4. **人脸识别**： 神经网络可以识别和验证人脸。这在安全访问控制、社交媒体标签建议等场景中非常有用。 5. **姿态估计**： 神经网络可以估计图像或视频中人物的关节位置，从而推断出他们的身体姿态。 6. **图像生成和增强**： 神经网络可以生成新的图像，或者增强现有图像的质量。例如，使用生成对抗网络（GAN）生成逼真的图像，或者使用超分辨率技术提高图像的分辨率。

2024-06-05

一个蒙特卡洛树搜索算法实现的五子棋 AI+现可用神经网络训练模型。.zip
【国外优秀项目】 神经网络，尤其是深度学习模型，已经在多个行业中找到了广泛的应用。以下是一些主要的行业应用示例： 1. **金融服务业**： - 信用评分：使用神经网络来评估贷款申请人的信用风险。 - 欺诈检测：通过分析交易模式来识别信用卡欺诈或洗钱行为。 - 算法交易：利用神经网络预测股票市场走势，进行自动化交易。 2. **医疗保健**： - 疾病诊断：使用深度学习分析医学影像（如X光、CT、MRI）来辅助诊断癌症等疾病。 - 药物发现：通过神经网络预测分子与蛋白质的相互作用，加速新药的研发。 - 个性化治疗：根据患者的遗传信息和临床数据推荐最佳治疗方案。 3. **零售和电子商务**： - 推荐系统：使用神经网络为用户推荐商品。 - 需求预测：预测产品需求，优化库存管理。 - 客户细分：通过分析客户行为数据来进行市场细分和目标营销。 4. **制造业**： - 预测性维护：通过分析机器传感器数据来预测设备故障，减少停机时间。 - 质量控制：使用图像识别技术自动检测产品缺陷。 - 供应链优化：通过神经网络模型优化生产计划和物流。 5. **交通运输**： - 自动驾驶汽车：使用深度学习处理来自车辆传感器的数据，实现环境感知和决策。 - 交通流量管理：通过分析交通数据来优化信号灯控制，减少拥堵。 - 航空业：预测航班延误，优化航线和机组调度。 6. **电信**： - 网络优化：使用神经网络来预测网络流量模式，优化资源分配。 - 客户流失预测：分析客户行为来预测并减少客户流失。 7. **能源**： - 能源消耗预测：预测电力需求，优化发电和分配。 - 风力和太阳能发电预测：通过神经网络模型预测可再生能源的产量。 8. **安全领域**： - 视频监控：使用深度学习进行人脸识别、异常行为检测。 - 网络安全：通过神经网络检测和防御网络

2024-06-05

使用神经网络+ 遗传算法实现机器人路径规划.zip
【国外优秀项目】 图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。图结构数据在现实世界中非常常见，例如社交网络、蛋白质相互作用网络、交通网络等。GNNs在多个行业中都有应用，以下是一些主要的应用领域： 1. **社交网络分析**： - 推荐系统：通过分析用户之间的关系和兴趣来推荐朋友或内容。 - 社区检测：识别社交网络中的社区结构，了解用户群体。 2. **生物信息学**： - 蛋白质结构预测：通过分析蛋白质之间的相互作用来预测其三维结构。 - 药物发现：通过分析药物分子和蛋白质之间的相互作用来发现新药。 3. **交通网络**： - 交通流量预测：通过分析交通网络中的节点和边来预测交通流量。 - 路线规划：优化城市交通路线，减少拥堵。 4. **电网管理**： - 电网优化：通过分析电网中的节点和边来优化电力分配。 - 故障检测：通过分析电网中的异常模式来检测潜在的故障。 5. **金融风控**： - 欺诈检测：通过分析交易网络中的模式来识别欺诈行为。 - 信用评分：通过分析用户在金融网络中的行为来评估信用风险。 6. **知识图谱**： - 问答系统：通过分析知识图谱中的实体和关系来提供准确的答案。 - 语义搜索：通过分析知识图谱中的结构来提供更精确的搜索结果。 7. **推荐系统**： - 协同过滤：通过分析用户和物品之间的图结构来提供个性化推荐。 - 内容推荐：通过分析内容之间的关系来推荐相关内容。 8. **网络安全**： - 入侵检测：通过分析网络流量图中的异常模式来检测潜在的网络攻击。 - 恶意软件分析：通过分析恶意软件的传播网络来识别和防御恶意软件。 图神经网络的应用正在不断扩展，随着技术的进步，它们在更多领域中的应用将会被发掘和实现。由于图结构数据的普遍性，GNNs在处理复杂关系和模式识别方面具有独特的优势，因此在未来的行业应用中具有巨大的潜力。

2024-06-05

神经网络入门 实现测评针对分类问题的攻击 防御算法.zip
【国外优秀项目】 神经网络，尤其是深度学习模型，已经在多个行业中找到了广泛的应用。以下是一些主要的行业应用示例： 1. **金融服务业**： - 信用评分：使用神经网络来评估贷款申请人的信用风险。 - 欺诈检测：通过分析交易模式来识别信用卡欺诈或洗钱行为。 - 算法交易：利用神经网络预测股票市场走势，进行自动化交易。 2. **医疗保健**： - 疾病诊断：使用深度学习分析医学影像（如X光、CT、MRI）来辅助诊断癌症等疾病。 - 药物发现：通过神经网络预测分子与蛋白质的相互作用，加速新药的研发。 - 个性化治疗：根据患者的遗传信息和临床数据推荐最佳治疗方案。 3. **零售和电子商务**： - 推荐系统：使用神经网络为用户推荐商品。 - 需求预测：预测产品需求，优化库存管理。 - 客户细分：通过分析客户行为数据来进行市场细分和目标营销。 4. **制造业**： - 预测性维护：通过分析机器传感器数据来预测设备故障，减少停机时间。 - 质量控制：使用图像识别技术自动检测产品缺陷。 - 供应链优化：通过神经网络模型优化生产计划和物流。 5. **交通运输**： - 自动驾驶汽车：使用深度学习处理来自车辆传感器的数据，实现环境感知和决策。 - 交通流量管理：通过分析交通数据来优化信号灯控制，减少拥堵。 - 航空业：预测航班延误，优化航线和机组调度。 6. **电信**： - 网络优化：使用神经网络来预测网络流量模式，优化资源分配。 - 客户流失预测：分析客户行为来预测并减少客户流失。 7. **能源**： - 能源消耗预测：预测电力需求，优化发电和分配。 - 风力和太阳能发电预测：通过神经网络模型预测可再生能源的产量。 8. **安全领域**： - 视频监控：使用深度学习进行人脸识别、异常行为检测。 - 网络安全：通过神经网络检测和防御网络

2024-06-05

在MATLAB上实现车牌识别的程序，识别算法有两种，分别为神经网络和模板匹配.zip
【国外优秀项目】 神经网络（Neural Networks）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）和遗传算法（Genetic Algorithms, GAs）是人工智能领域的三种不同技术，它们各自有不同的应用和特点。 1. **神经网络（Neural Networks）**： 神经网络是一种受人脑启发的计算模型，它由大量的节点（或称为“神经元”）组成，这些节点通常分层排列。神经网络通过学习从输入到输出的映射关系来解决各种问题，如分类、回归和模式识别。神经网络的学习过程通常涉及调整节点之间的连接权重，以最小化预测输出与实际输出之间的差异。 2. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**： CNNs是一种特殊类型的神经网络，专门用于处理具有已知网格状拓扑的数据，如图像。CNNs的核心是卷积层，它通过在输入数据上滑动小的滤波器（或称为“卷积核”）来提取特征。这些特征随后被传递到网络的后续层进行进一步的处理。CNNs在图像识别、视频分析、医学图像处理等领域表现出色。 3. **遗传算法（Genetic Algorithms, GAs）**： GAs是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索算法。它们通常用于优化和搜索问题。遗传算法通过模拟生物进化过程中的选择、交叉（杂交）和变异等操作来演化出问题的解决方案。GAs从一个可能解的种群开始，通过迭代过程不断改进解的质量，直到找到满意的解决方案或达到预定的停止条件。 这三种技术可以独立使用，也可以结合使用。例如，神经网络和CNNs通常用于模式识别和预测问题，而遗传算法可以用于优化神经网络的结构或参数。在某些情况下，遗传算法甚至可以用来训练神经网络

2024-06-05

梯度下降算法的神经网络例子.zip
【国外优秀项目】 图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。图结构数据在现实世界中非常常见，例如社交网络、蛋白质相互作用网络、交通网络等。GNNs在多个行业中都有应用，以下是一些主要的应用领域： 1. **社交网络分析**： - 推荐系统：通过分析用户之间的关系和兴趣来推荐朋友或内容。 - 社区检测：识别社交网络中的社区结构，了解用户群体。 2. **生物信息学**： - 蛋白质结构预测：通过分析蛋白质之间的相互作用来预测其三维结构。 - 药物发现：通过分析药物分子和蛋白质之间的相互作用来发现新药。 3. **交通网络**： - 交通流量预测：通过分析交通网络中的节点和边来预测交通流量。 - 路线规划：优化城市交通路线，减少拥堵。 4. **电网管理**： - 电网优化：通过分析电网中的节点和边来优化电力分配。 - 故障检测：通过分析电网中的异常模式来检测潜在的故障。 5. **金融风控**： - 欺诈检测：通过分析交易网络中的模式来识别欺诈行为。 - 信用评分：通过分析用户在金融网络中的行为来评估信用风险。 6. **知识图谱**： - 问答系统：通过分析知识图谱中的实体和关系来提供准确的答案。 - 语义搜索：通过分析知识图谱中的结构来提供更精确的搜索结果。 7. **推荐系统**： - 协同过滤：通过分析用户和物品之间的图结构来提供个性化推荐。 - 内容推荐：通过分析内容之间的关系来推荐相关内容。 8. **网络安全**： - 入侵检测：通过分析网络流量图中的异常模式来检测潜在的网络攻击。 - 恶意软件分析：通过分析恶意软件的传播网络来识别和防御恶意软件。 图神经网络的应用正在不断扩展，随着技术的进步，它们在更多领域中的应用将会被发掘和实现。由于图结构数据的普遍性，GNNs在处理复杂关系和模式识别方面具有独特的优势，因此在未来的行业应用中具有巨大的潜力。

2024-06-05

使用 Django 框架搭建学习平台，实现KNN、ID3、C4.5、SVM、朴素贝叶斯、BP神经网络等算法及流程管理.zip
【国外优秀项目】 图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。图结构数据在现实世界中非常常见，例如社交网络、蛋白质相互作用网络、交通网络等。GNNs在多个行业中都有应用，以下是一些主要的应用领域： 1. **社交网络分析**： - 推荐系统：通过分析用户之间的关系和兴趣来推荐朋友或内容。 - 社区检测：识别社交网络中的社区结构，了解用户群体。 2. **生物信息学**： - 蛋白质结构预测：通过分析蛋白质之间的相互作用来预测其三维结构。 - 药物发现：通过分析药物分子和蛋白质之间的相互作用来发现新药。 3. **交通网络**： - 交通流量预测：通过分析交通网络中的节点和边来预测交通流量。 - 路线规划：优化城市交通路线，减少拥堵。 4. **电网管理**： - 电网优化：通过分析电网中的节点和边来优化电力分配。 - 故障检测：通过分析电网中的异常模式来检测潜在的故障。 5. **金融风控**： - 欺诈检测：通过分析交易网络中的模式来识别欺诈行为。 - 信用评分：通过分析用户在金融网络中的行为来评估信用风险。 6. **知识图谱**： - 问答系统：通过分析知识图谱中的实体和关系来提供准确的答案。 - 语义搜索：通过分析知识图谱中的结构来提供更精确的搜索结果。 7. **推荐系统**： - 协同过滤：通过分析用户和物品之间的图结构来提供个性化推荐。 - 内容推荐：通过分析内容之间的关系来推荐相关内容。 8. **网络安全**： - 入侵检测：通过分析网络流量图中的异常模式来检测潜在的网络攻击。 - 恶意软件分析：通过分析恶意软件的传播网络来识别和防御恶意软件。 图神经网络的应用正在不断扩展，随着技术的进步，它们在更多领域中的应用将会被发掘和实现。由于图结构数据的普遍性，GNNs在处理复杂关系和模式识别方面具有独特的优势，因此在未来的行业应用中具有巨大的潜力。

2024-06-05

.net core Webapi代码生成工具（自动连接数据库）
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2025-02-07

ar家具购物平台，个人毕业设计.zip
【优秀毕设项目】：主题见资源标题

2024-06-05

2019本科毕业设计：基于UNet的遥感图像语义分割.zip
【优秀毕业设计项目】：主题见资源标题。

2024-06-05

2021年毕业设计 (计算机科学与技术专业).zip
【优秀毕设项目】：主题见资源标题

2024-06-05

2021.6毕业设计-基于SSM与Java的电影网站的设计与实现.zip
【优秀毕设项目】：主题见资源标题

2024-06-05

BiShe Project 毕业设计 测井数据采集系统.zip
【优秀毕设项目】：主题见资源标题

2024-06-05

2019年毕业设计-解魔方机器人.zip
【优秀毕业设计项目】：主题见资源标题。

2024-06-05

2019毕业设计，基于android 的测量程序设计.zip
【优秀毕业设计项目】：主题见资源标题。

2024-06-05

针对三维模型检索，并采用卷积神经网络.zip
【国外优秀项目】 神经网络（Neural Networks）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）和遗传算法（Genetic Algorithms, GAs）是人工智能领域的三种不同技术，它们各自有不同的应用和特点。 1. **神经网络（Neural Networks）**： 神经网络是一种受人脑启发的计算模型，它由大量的节点（或称为“神经元”）组成，这些节点通常分层排列。神经网络通过学习从输入到输出的映射关系来解决各种问题，如分类、回归和模式识别。神经网络的学习过程通常涉及调整节点之间的连接权重，以最小化预测输出与实际输出之间的差异。 2. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**： CNNs是一种特殊类型的神经网络，专门用于处理具有已知网格状拓扑的数据，如图像。CNNs的核心是卷积层，它通过在输入数据上滑动小的滤波器（或称为“卷积核”）来提取特征。这些特征随后被传递到网络的后续层进行进一步的处理。CNNs在图像识别、视频分析、医学图像处理等领域表现出色。 3. **遗传算法（Genetic Algorithms, GAs）**： GAs是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索算法。它们通常用于优化和搜索问题。遗传算法通过模拟生物进化过程中的选择、交叉（杂交）和变异等操作来演化出问题的解决方案。GAs从一个可能解的种群开始，通过迭代过程不断改进解的质量，直到找到满意的解决方案或达到预定的停止条件。 这三种技术可以独立使用，也可以结合使用。例如，神经网络和CNNs通常用于模式识别和预测问题，而遗传算法可以用于优化神经网络的结构或参数。在某些情况下，遗传算法甚至可以用来训练神经网络

2024-06-05

2017.8.28毕业设计，VB论坛网站，用到php,mysql,html,css,js,jquery.zip
【优秀毕业设计项目】：主题见资源标题。

2024-06-05

2019年-毕业设计-百度网盘资源搜索引擎网站的设计与实现.zip
【优秀毕业设计项目】：主题见资源标题。

2024-06-05

Chinese Rumor Recognition 本科毕业设计论文-中文谣言检测.zip
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2024-06-05

2018毕业设计，多人房间匹配你画我猜
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2024-06-05

2022毕业设计Vue_SpringBoot.zip
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2024-06-05

1412基于Python卷积神经网络人脸识别驾驶员疲劳检测与预警系统设计毕业源码案例设计.zip
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2024-06-05

2020毕业设计：毕业设计选题系统.zip
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2024-06-05

2022 毕业设计，基于 Hadoop 的游戏数据分析系统.zip
【优秀毕设项目】：主题见资源标题

2024-06-05

针对无线信道“指纹”特征建模.zip
【国外优秀项目】 神经网络（Neural Networks）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）和遗传算法（Genetic Algorithms, GAs）是人工智能领域的三种不同技术，它们各自有不同的应用和特点。 1. **神经网络（Neural Networks）**： 神经网络是一种受人脑启发的计算模型，它由大量的节点（或称为“神经元”）组成，这些节点通常分层排列。神经网络通过学习从输入到输出的映射关系来解决各种问题，如分类、回归和模式识别。神经网络的学习过程通常涉及调整节点之间的连接权重，以最小化预测输出与实际输出之间的差异。 2. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**： CNNs是一种特殊类型的神经网络，专门用于处理具有已知网格状拓扑的数据，如图像。CNNs的核心是卷积层，它通过在输入数据上滑动小的滤波器（或称为“卷积核”）来提取特征。这些特征随后被传递到网络的后续层进行进一步的处理。CNNs在图像识别、视频分析、医学图像处理等领域表现出色。 3. **遗传算法（Genetic Algorithms, GAs）**： GAs是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索算法。它们通常用于优化和搜索问题。遗传算法通过模拟生物进化过程中的选择、交叉（杂交）和变异等操作来演化出问题的解决方案。GAs从一个可能解的种群开始，通过迭代过程不断改进解的质量，直到找到满意的解决方案或达到预定的停止条件。 这三种技术可以独立使用，也可以结合使用。例如，神经网络和CNNs通常用于模式识别和预测问题，而遗传算法可以用于优化神经网络的结构或参数。在某些情况下，遗传算法甚至可以用来训练神经网络

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