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原创 Java期末课程设计——ATM柜员机模拟系统
目录一、设计要求二、截图三、设计思路四、项目结构截图五、使用说明六、资源链接一、设计要求 使用图形用户界面。当输入给定的卡号和密码（初始卡号和密码为123456）时，系统能登录ATM柜员机系统，用户可以按照以下规则进行： 1）查询余额：初始余额为10000元 2）ATM取款：每次取款金额为100的倍数，总额不超过5000元，支取金额不允许透支。 3）ATM存款：不能出现负存款。 4）修改密码：新密码长...
2020-05-13 11:06:25
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原创 学生信息管理系统源代码-C语言
#include<stdio.h>#include<conio.h>#include<stdlib.h>#include<string.h>struct stu_type{ char num[15]; char name[10]; int age; int c; int math; int en; int sum; f...
2019-04-06 16:14:25
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原创 二十种中药果实识别分类系统,Python/resnet18/pytorch
20类中药材具体包括：(1) 补骨脂，(2) 草豆蔻，(3) 川楝子，(4) 地肤子，(5) 豆蔻，(6) 覆盆子，(7) 枸杞子，(8) 瓜蒌，(9) 金樱子，(10) 苦杏仁，(11) 连翘，(12) 木瓜，(13) 砂仁，(14) 山楂，(15) 山茱萸，(16) 桃仁，(17) 乌梅，(18) 五味子，(19) 小茴香，(20) 栀子。基于pytorch训练, resnet18网络，可用于训练其他分类问题，也可自己重新训练。可显示 GUI 窗口，运行效果如下图所示。并报告pdf版本安装使用说明。
2025-04-05 18:07:38
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原创 花卉识别分类系统,Python/resnet18/pytorch
基于pytorch训练, resnet18网络，可用于训练其他分类问题，也可自己重新训练。标价包含GUI源码、数据集4323张，训练好的权重，训练日志，源码注释非常详细。花卉识别分类系统,Python/resnet18/pytorch。共五种花卉：雏菊，蒲公英，玫瑰，向日葵，郁金香。可显示 GUI 窗口，运行效果如下图所示。并报告pdf版本安装使用说明。可付费远程部署，代码讲解。
2025-04-04 23:34:05
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原创 基于YOLOv9的停车场空闲车位检测【python源码+UI界面+数据集+模型+语音报警+安装说明】
停车场空闲车位检测是智能停车管理系统中的关键组成部分，负责识别和分析停车场内每个车位的占用状态，确保车辆能够高效地找到空闲车位。本文介绍了一种基于YOLOv9的停车场空闲车位检测系统。可检测有车车位和无车车位两种类别训练集8691张、验证集2483张、测试集1242张支持图片、图片批量、视频文件、本地摄像头、网络摄像头进行检测界面实时显示检测结果、类别数量、目标数量、FPS等支持图片、视频、摄像头等检测结果保存，自动保存到文件夹中支持语音报警，检测到目标时，自动进行语音播报。
2024-10-07 16:34:29
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原创 基于YOLOv9的智能驾驶辅助检测系统【python源码+UI界面+数据集+模型+语音报警+安装说明】
基于YOLO的无人驾驶辅助系统，能够实时检测前方行驶道路状况，语音播报前方路口交通状况，如红灯、绿灯、左转红灯、行人等，辅助司机完成驾驶。本文介绍了一种基于YOLOv9的智能驾驶辅助系统。
2024-08-17 21:21:06
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原创 基于YOLOv9的跌倒检测系统【python源码+UI界面+数据集+模型+语音报警+安装说明】
基于YOLO的跌倒检测系统系统能够实时检测家中老人、婴儿等是否发生跌倒， 或医院等公共场所行人跌倒。本文介绍了一种基于YOLOv9的行人跌倒检测系统。可检测行人和跌倒两种类别数据集按照yolo格式划分好、训练集4597张、验证集1392张、测试集1393张支持图片、图片批量、视频文件、本地摄像头、网络摄像头进行检测界面实时显示检测结果、类别数量、目标数量、FPS等支持图片、视频、摄像头等检测结果保存，自动保存到文件夹中支持语音报警，检测到目标时，自动进行语音播报。
2024-08-11 13:52:23
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原创 基于YOLOv9的30种植物病害检测【python源码+UI界面+数据集+模型+语音报警+安装说明】
基于YOLO的植物病害检测系统能够为农业生产提供强大的技术支持，有助于提高生产效率、降低成本、保障农产品质量。本文介绍了一种基于YOLOv9的植物病害检测系统。可检测13个植物物种的30种病变类别训练集1800张左右、验证集200章左右、测试集200张左右支持图片、图片批量、视频文件、本地摄像头、网络摄像头进行检测界面实时显示检测结果、类别数量、目标数量、FPS等支持图片、视频、摄像头等检测结果保存，自动保存到文件夹中支持语音报警，检测到目标时，自动进行语音播报。
2024-08-05 15:38:51
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原创 基于YOLOv9的停车场空闲车位检测【python源码+UI界面+数据集+模型+语音报警+安装说明】
停车场空闲车位检测是智能停车管理系统中的关键组成部分，负责识别和分析停车场内每个车位的占用状态，确保车辆能够高效地找到空闲车位。本文介绍了一种基于YOLOv9的停车场空闲车位检测系统。可检测有车车位和无车车位两种类别训练集8691张、验证集2483张、测试集1242张支持图片、图片批量、视频文件、本地摄像头、网络摄像头进行检测界面实时显示检测结果、类别数量、目标数量、FPS等支持图片、视频、摄像头等检测结果保存，自动保存到文件夹中支持语音报警，检测到目标时，自动进行语音播报。
2024-07-26 11:07:31
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原创 yolo目标检测数据集合集
button：按钮、field：字段、heading：标题、iframe：内嵌框架、image：图片、label：标签、link：链接、text：文本 可检测8中页面元素位置。可检测 打火机、压力计、刀、剪刀、移动电源、Zippo油、手铐、弹弓、鞭炮、指甲油。数据集按照yolo格式划分好、训练集4597张、验证集1392张、测试集1393张。数据集按照yolo格式划分好、其中训练集1512张、验证集144张、测试集72张。数据集按照yolo格式划分好、训练集765张、验证集73张、测试集36张。
2024-07-21 21:27:13
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原创 基于YOLOv9的道路状况检测【python源码+UI界面+数据集+模型+语音报警+安装说明】
道路状况检测是无人驾驶技术中的关键组成部分，负责识别和分析道路上的各种障碍物和状况，确保无人驾驶车辆能够安全可靠地行驶。一旦道路状况检测系统出现缺陷，可能导致车辆无法正确识别障碍物或路况变化，进而引发交通事故或其他安全隐患。因此，及时准确地检测和处理道路状况对于无人驾驶技术的实现至关重要。本文介绍了一种基于YOLOv9的道路状况检测系统，该系统在无人驾驶领域中的应用能够显著提升车辆的环境感知能力和行驶安全性。
2024-07-08 20:18:33
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原创 基于YOLOv9的脑肿瘤区域检测
脑肿瘤区域检测，我们直接采用kaggle公开数据集，Br35H数据中已对医学图像中脑肿瘤位置进行标注数据集我已经按照YOLO格式配置好，数据内容如下数据集中共包含700张图像，其中训练集500张，验证集200张。
2024-07-07 16:11:35
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原创 智慧课堂基于YOLOv8的学生上课行为检测
学生上课行为检测，我们直接使用公开数据集共三类行为：举手、读书、写字数据集已经按照YOLO格式配置好，数据内容如下。
2024-07-03 20:47:53
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原创 基于LSTM的股票价格预测
本课设旨在利用LSTM（长短期记忆）网络实现股票价格预测，通过收集、预处理股票数据集，并构建预测模型进行训练与优化。实验结果显示，经过优化调整模型参数，模型在测试集上取得了较为理想的预测效果。尽管存在部分预测不准确的情况，总体而言，该模型在股票价格预测任务中表现良好，具有实际应用的潜力和效果。
2024-07-02 10:21:54
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原创 机器学习项目-基于随机森林的航空公司用户满意度分析
我们使用的数据来自 Kaggle 公开数据集，包含了航空公司乘客的基本信息、机票信息和满意度评分等，该数据中的乘客的部分特征如下：该数据集中共有约13万条数据，共包含25个变量，我们随机选择其中80%作为训练集，余下20%作为测试集。
2024-07-01 14:29:24
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原创 基于YOLOv9的PCB板缺陷检测
PCB缺陷检测，我们直接采用提供的数据集，共六类缺陷 漏孔、鼠咬、开路、短路、杂散、杂铜已经对数据进行了数据增强处理，同时按照YOLO格式配置好，数据内容如下。
2024-06-30 22:25:02
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原创 基于YOLOv9+pyside的安检仪x光危险物物品检测（有ui）
安全检查在公共场所确保人身安全的关键环节，不可或缺。X光安检机作为必要工具，在此过程中发挥着重要作用。然而，其依赖人工监控和判断成像的特性限制了其应用效能。本文以此为出发点，探索了基于Torch框架的YOLO算法在安检X光图像中的应用。我们成功开发了针对刀具、气罐、鞭炮等10类危险物品的目标检测功能。此外，我们还实现了基于YOLOv9算法的用户界面，能够进行图像识别、视频检测以及实时摄像识别，为安检工作提供了更高效、更精确的解决方案。
2024-06-29 16:19:28
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原创 机器学习项目实战 项目详解 + 数据集 + 完整源码+ 项目报告
本专栏为大家整理了一些机器学习项目，内包含了各种不同的入门级机器学习项目，包含项目的源代码、数据集、以及详细的讲解，每个项目都带有完整的代码+数据集+报告
2024-06-24 15:48:27
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原创 【机器学习项目实战（二）】基于朴素贝叶斯的中文垃圾短信分类
机器学习项目实战：基于朴素贝叶斯的中文垃圾短信分类，对比了SVM、决策树、随机森林等多种不同模型效果， 包含项目讲解、完整项目代码、数据集、报告
2024-06-24 15:42:39
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原创 基于YOLOv5+PyQT5的吸烟行为检测（含pyqt页面、模型、数据集）
本报告介绍了一种基于YOLOv5+pyqt的吸烟检测系统。该系统能够对图像和视频中的人物吸烟行为进行检测，并通过PyQt5实现图形用户界面（GUI），允许用户加载图像、视频文件，或使用摄像头进行实时检测。检测结果会显示在界面上，并且可以保存检测结果。
2024-06-23 16:55:11
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原创 基于YOLOv5+pyqt5的跌倒检测系统（含pyqt页面、训练好的模型）
本报告介绍了一种基于YOLOv5+pyqt的跌倒检测系统。该系统能够对图像和视频中的人物进行检测，判断时候跌倒，并通过PyQt5实现图形用户界面（GUI），允许用户加载图像、视频文件，或使用摄像头进行实时检测。检测结果会显示在界面上，并且可以保存检测结果。
2024-06-23 16:01:12
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原创 基于YOLOv5+pyqt5的口罩佩戴检测系统（PyQT页面+YOLOv5模型+数据集）
在各种工作环境和公共场所，确保人们正确佩戴口罩对个人防护和公共卫生至关重要，尤其是在医疗设施、制造业车间和拥挤的公共交通中。为了满足这一需求，我们开发了一种基于YOLOv5目标检测模型的口罩佩戴检测系统。本项目不仅实现了高精度的口罩佩戴检测，还设计了一个可视化的交互系统，使用PyQt开发了用户友好的界面，方便用户进行图像、视频和实时摄像头检测。本报告将详细介绍该系统的实际应用与实现，包括系统架构、功能实现、使用说明、检测示例、数据集获取与介绍、YOLOv5模型介绍及其训练过程。
2024-06-23 13:50:02
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原创 基于YOLOV5的车辆行人检测系统的设计与实现（PyQT页面+YOLOv5模型）
本报告介绍了一种基于YOLOv5深度学习模型的车辆行人检测系统。该系统能够对图像和视频中的行人以及车辆进行检测，并通过PyQt5实现图形用户界面（GUI），允许用户加载图像、视频文件，或使用摄像头进行实时检测。检测结果会显示在界面上，并且可以保存检测结果。
2024-06-22 22:26:28
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原创 基于YOLO的目标检测系统（PyQT页面+模型+数据集）
本专栏致力于探讨和展示基于YOLO的目标检测系统在不同领域的应用，包括但不限于工业安全、智能交通、医疗影像等。我们将深入剖析这些系统的实际应用与实现，分享技术细节、数据集获取、模型训练过程以及最佳实践，以帮助读者深入理解和应用这一先进技术。
2024-06-22 22:22:02
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原创 基于YOLOv5的交通标志检测的设计与实现（PyQT页面+YOLOv5模型+数据集）
本报告介绍了一种基于YOLOv5的交通标志检测系统。该系统能够对图像和视频中的交通标志进行检测，并通过PyQt5实现图形用户界面（GUI），允许用户加载图像、视频文件，或使用摄像头进行实时检测。检测结果会显示在界面上，并且可以保存检测结果。
2024-06-22 22:06:43
269
原创 基于YOLOv5的安全帽佩戴检测系统的设计与实现（PyQT页面+YOLOv5模型+数据集）
本报告介绍了一种基于YOLOv5的安全帽佩戴检测系统。该系统能够对图像和视频中的安全帽佩戴情况进行检测，并通过PyQt5实现图形用户界面（GUI），允许用户加载图像、视频文件，或使用摄像头进行实时检测。检测结果会显示在界面上，并且可以保存检测结果。
2024-06-22 21:45:09
271
原创 基于YOLOv5的PCB板缺陷检测系统的设计与实现（PyQT页面+YOLOv5模型+数据集）
本报告介绍了一种基于YOLOv5深度学习模型的PCB板缺陷检测系统。该系统能够对图像和视频中的PCB板缺陷进行检测，并通过PyQt5实现图形用户界面（GUI），允许用户加载图像、视频文件，或使用摄像头进行实时检测。检测结果会显示在界面上，并且可以保存检测结果。
2024-06-22 20:58:36
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原创 基于YOLOv5的火灾检测系统的设计与实现（PyQT页面+YOLOv5模型+数据集）
本报告介绍了一种基于YOLOv5深度学习模型的火灾检测系统。该系统能够对图像和视频中的火灾进行检测，并通过PyQt5实现图形用户界面（GUI），允许用户加载图像、视频文件，或使用摄像头进行实时检测。检测结果会显示在界面上，并且可以保存检测结果。
2024-06-22 17:38:24
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原创 大模型理解之CLIP
2021年2月份，CLIP模型被提出，想法很简单，性能高效，而且具备很好的泛化性。我在这里简单谈论下我对CLIP模型的理解，以及发现的一些问题。我是在沐神的视频中了解的CLIP, 里面提到CLIP最大的贡献在于打破了固定类别标签范式。我对这句话是这样理解的：就拿一般的分类任务来说，每一张图片对应一个类别，类别数量都是固定的，当模型训练好后，在实际使用过程中，一但出现一个从未出现的类别，模型是无法识别出来的。
2023-08-28 16:25:45
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原创 【目标检测系列】YOLOV2解读
具体来说，如果像标准K-means算法中一样，使用欧氏距离的话，大的锚框会比小的锚框产生更多的误差，因此，希望关于距离的度量与框的大小无关，所以采用交并比替换欧氏距离，距离度量公式改为d(box, centroid) = 1 - IOU(box, centroid)需要解决的第二个问题：模型的不稳定。这样做的原理是因为虽然目标检测的数据集规模相对较小，但其实已经能够覆盖大多数物体的形状，例如：猫科动物中，狮子、老虎、豹子等体型类似，检测模型能够检测出这些物体所在的位置，缺乏的只是进一步分类的能力。
2023-08-10 20:11:11
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原创 BatchNorm原理解析
如果直接对每一层后进行归一化，会将每一层的输出数据都归一化到0均值和1方差，满足正态分布，但会导致每一层数据都是正态分布，导致其完全学不到输入数据的特征。专业术语，google小组在论文Batch Norm中提出，主要描述为：训练深度网络的时候经常发生训练困难的问题，因为每一次参数迭代更新后，上一层网络的输出数据经过这一层网络计算后，数据分布都会发生变化，为下一层网络的学习带来困难（训练的时候是这样的，但是测试的过程中，批次大小可能发生变化，会造成需要使用不同的λ和β。，显然会给网络训练带来困难。
2023-08-09 16:49:21
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原创 如何理解神经网络学习到的是训练数据的分布？
总结：给一个学生一大堆积分求解的问题让他学习，不断纠正自己的错误，当他学完了之后也最多就是学会了这些题的解法（学到了训练集的分布）。只要保证新知识和学过的知识是同一回事（个体之间独立且同分布），那模型就可以用学过的套路取参加新知识的考试了，考试过程中的推理思路都可以套用学习过程中的思路（思路：模型推导过程）。什么是训练数据的分布呢？通俗一点来说，就是给你的这一大批训练数据，他总体是个什么样的、平均水平在哪里、最好的有多好、最差的有多差、每个个体离着这个平均水平分别能强多少、能弱多少、个体水平波动情况如何。
2023-08-09 16:38:45
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原创 【目标检测系列】YOLOV1解读
从R-CNN到Fast-RCNN，之前的目标检测工作都是分成两阶段，先提供位置信息在进行目标分类，精度很高但无法满足实时检测的要求。而YoLo将目标检测看作回归问题，输入为一张图片，输出为S*S*(5*B+C)的三维向量。该向量结果既包含位置信息，又包含类别信息。可通过损失函数，将目标检测与分类同时进行，能够满足实时性要求。接下来给出YOLOV1的网络结构图。
2023-08-09 14:35:44
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原创 数电课设----电子时钟
一、课设要求 1.正确显示时、分、秒 2.时分秒各自带有校验功能 3.手动脉冲选择功能：秒校验、分校验、时校验、正常计数 4.校验秒：分、时不动；校验分：时不动，秒正常计数；校验时：秒、分正常计数。二、完整课设报告...
2020-12-26 18:04:53
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原创 VMware 重装 无 VMnet1 和 VMnet8 网络适配器
相信再发现这篇文章之前已经尝试了很多种方法。我也一样在两天之内尝试了许多种方法，但很不巧，都没有成功。明明自己完全按照步骤操作的，为什么会失败呢？直到今天早上，偶然在网上看到一种方法，虽然绝大多数步骤都和网上一样，但却有一个步骤是我之前从没有遇到过的。下面为大家详细讲解我是如何操作的。一：卸载安装的VMware二：下载EveryThing,搜索VMware相关全部内容，删除干净三：...
2020-03-21 09:13:55
1068
原创 python爬虫——中国大学排名详细教程 （全注释）
使用步骤：安装python 下载 requests 库 和 BeautifulSoup 库 复制代码按需求修改（或保持不变） 运行import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport bs4def getHTMLText(url): try: r = requests.get(url, timeout=3...
2019-10-21 19:01:48
2246
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原创 c语言编写双人弹跳小球游戏
/* 日期：2019年3月2日 项目：双人弹跳球游戏 */ #include<stdio.h>#define MAX 100#include<windows.h>#include<conio.h>int width, high; //游戏边界 int player1_x, player1_y, player2_x, player2_y; /...
2019-03-02 20:06:24
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原创 简单的c语言程序设计例题
题目要求：从键盘输入直角三角形的两条直角边的长度，求斜边的长度和三角形的面积，计算结果保留两位小数。#include<stdio.h> //包含预处理 #include< > 将库文件包含到程序当中 #include<math.h>void main(void){ int x, y; float z, s; printf("输入直角三角形...
2019-02-25 22:07:36
3564
JavaApplication1.rar
2020-05-12
传感器数据如何到hdfs
2020-07-08
Flume接收传感器数据？
2020-07-05
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