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RSS订阅原创 Python-Django商品推荐系统[结尾附带源码]
本文介绍了一个基于Django的商品推荐系统，该系统采用Python+MySQL技术栈，实现前台购物与后台管理的全功能平台。系统核心功能包括：用户注册/登录、基于协同过滤算法的智能推荐、商品浏览搜索、评论互动及个性化标签选择；后台提供商品管理、标签管理、用户管理、评论审核等功能。技术架构采用Django框架+Bootstrap前端，集成UserCF/ItemCF推荐算法，支持根据用户行为和标签偏好进行个性化推荐。系统提供完整的电商解决方案，适用于各类商品推荐场景。
2025-08-15 16:38:12
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原创 VS2022 C++生成和调用DLL动态链接库
本文介绍了C++ DLL的导出与调用方法：首先在.h文件中用extern "C"和__declspec(dllexport)声明导出函数(如process_image)，然后在cpp文件中实现；编译生成DLL后，调用方需使用LoadLibraryA加载DLL，通过GetProcAddress获取函数指针进行调用。文中提供了完整的函数声明模板和调用示例代码，展示了从DLL加载到函数调用的完整流程，最后需用FreeLibrary释放资源。
2025-08-14 11:10:36
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原创 vs2022 opencv环境配置（使用相对地址-将依赖都放入项目中）
本文介绍了在Visual C++中配置OpenCV开发环境的详细步骤。主要包括：1）设置VC++目录下的包含目录和库目录路径；2）在C/C++常规选项中添加附加包含目录；3）配置链接器的附加库目录和附加依赖项（如opencv_world4110.lib）；4）将所需DLL文件放置在exe同级目录下。同时指出Debug和Release版本库文件的命名区别（带d后缀和不带d后缀）。配置完成后，可通过#include <opencv2/opencv.hpp>引用OpenCV头文件进行开发。
2025-08-14 11:08:22
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原创 windows C++ NCNN部署yolov8视觉模型流程记录
摘要：本文介绍了将YOLOv8模型转换为ncnn格式并部署的完整流程。首先通过pip安装ncnn和pnnx工具包，将PyTorch模型(.pt)转换为TorchScript格式(.torchscript)，再使用pnnx工具转换为ncnn格式的模型文件(.param和.bin)。接着详细展示了Visual Studio项目配置步骤，并提供了完整的C++实现代码，包括主程序main.cpp和模型接口文件yolov8.h/yolov8.cpp。代码实现了模型加载、图像推理和结果可视化功能，适用于目标检测任务（如
2025-06-25 11:20:38
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原创 DoNet测试数据流程记录
摘要：本文介绍了一个自动生成图片信息JSON文件的Python脚本流程。首先获取所有图片，然后通过脚本处理图片数据，生成包含图片ID、尺寸、文件名等信息的JSON文件。脚本支持常见图片格式（jpg/png/bmp/webp等），使用文件名哈希值作为图片ID，并处理异常情况。最后需在JSON文件中添加类别信息，并修改Detectron2框架的builtin.py配置文件，更新验证集和测试集的路径指向新生成的JSON和图片文件路径。整个流程实现了图片数据的自动化处理和格式转换。
2025-06-20 09:45:35
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原创 windows openvino部署yolov8l模型流程记录（C++）
文章摘要：本文介绍了YOLO模型转换为OpenVINO推理流程：(1)使用ultralytics库将YOLO的pt模型导出为ONNX格式；(2)通过OpenVINO工具链将ONNX转为IR模型(xml/bin)；(3)在VS中配置OpenVINO(2024.6.0)和OpenCV(4.11)环境；(4)详细展示了OpenVINO推理代码实现，包括模型加载、图像预处理、推理执行及后处理(NMS)等步骤。代码示例包含letterbox预处理、张量转换、置信度过滤和检测框可视化逻辑，适用于目标检测任务部署。
2025-06-20 09:15:07
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原创 基于Django实现的股票交易管理系统【结尾附完整代码下载地址】
本项目是一个基于 Python 3.6 + Django 2.1 + MySQL 8.0 开发的股票交易管理系统，旨在为用户提供全面的股票交易信息和管理功能。系统首页分为四个主要模块：热门牛股、重大新闻、看大盘和我的评论。
2025-05-14 14:31:07
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原创 基于 Django-Python的个人网盘系统【结尾附完整项目代码】
基于 Django 3 的网盘系统可以分为几个主要模块来实现不同的功能需求。
2025-05-07 15:52:49
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原创 Python课程设计-智慧校园考试系统(Django-Mysql)【结尾附完整代码下载地址】
根据用户提供的图片和文字内容，我们可以结合Python、Django框架以及MySQL数据库来设计一个智慧校园考试系统。
2025-04-29 10:44:47
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原创 基于Python-Django 电影智能推荐系统【结尾附完整代码下载地址】
前端页面模型设计编程语言：JavaScript前端框架：Bootstrap3辅助工具：jQuery后端模型设计使用简单易懂的 Python 语言，基于 Django 框架开发。Django 是 Python Web 系统开发的首选框架，具有简单易用的特点。算法设计与实现使用协同过滤算法（Collaborative Filtering）进行推荐逻辑的设计与实现。数据库表设计使用 SQLite 数据库存储数据，并完成详细的数据库设计。推荐值计算公式：相似度 × 评分。
2025-04-28 14:50:08
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原创 基于 Python 和 Django构建高级中学校园管理系统【结尾附完整代码】
本系统适用于高级中学及其他类似教育机构，旨在提升校园管理效率，减轻教师和管理人员的工作负担，为学生创造更优质的学习环境。：基于 Python和 Django 构建，系统设计遵循模块化和可扩展性原则，适用于现代化校园管理需求。
2025-04-28 10:03:51
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原创 基于Python Django + MySQL开发商城超市系统（含后台管理系统）【结尾附完整代码】
华商超市电商平台源码是基于Python Django和MySQL开发的一个轻量级电商平台，适用于中小型超市或便利店的线上展示。该平台采用原生HTML/CSS/JavaScript前端技术，无第三方依赖，具备商品分类与展示、首页推荐系统、导航与搜索、响应式布局等核心功能。数据库设计包括商品表、分类表和推荐标签表，支持动态管理热卖和特价商品。代码结构简洁，模块化开发，便于二次扩展，并附有完整注释和部署指南。
2025-04-27 18:02:51
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原创 python+django+vue搭建的旅游景区管理系统【结尾附完整代码下载地址】
本平台采用B/S（Browser/Server）结构设计，后端基于Python语言开发，前端使用Vue.js框架构建。整个系统分为前台用户界面和后台管理系统。
2025-04-26 10:38:15
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原创 python+django+vue开发的家教信息管理系统【结尾附完整代码下载地址】
该平台采用浏览器/服务器（B/S）架构设计，后端基于Python语言及Django框架开发，前端则使用Vue.js进行构建。整个系统由前台和后台两大部分组成。
2025-04-25 15:06:24
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原创 基于python-flask的农产品销售推荐系统（含爬虫）【结尾附完整项目下载地址】
基于Python Flask框架的农产品销售推荐系统是一个集数据采集、分析、展示和推荐功能于一体的Web应用。系统包含管理员和普通用户两种角色，提供农产品信息展示、数据分析可视化、用户管理等功能模块。
2025-04-17 11:18:26
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原创 基于Python-Django健康课程智能推荐系统【结尾附项目完整下载地址】
这是一个基于Django框架的健康课程推荐系统，旨在为用户提供个性化的健康课程学习体验。系统包含用户管理、课程管理、智能推荐和社交互动等功能模块。
2025-04-16 13:29:53
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原创 基于Python-Django的音乐推荐系统（包含爬虫，音乐数据智能分析）【结尾附完整项目代码】
本音乐推荐系统采用Django作为后端框架，构建一个包含数据采集、智能分析、个性化推荐和可视化展示的完整平台。系统采用经典的MVC架构模式，分为表现层、业务逻辑层和数据访问层三层结构。该系统通过完善的用户交互设计、智能的音乐推荐算法和丰富的数据可视化呈现，为用户提供个性化的音乐发现体验，同时为运营者提供数据驱动的决策支持。前端技术：HTML5 + CSS3 + JavaScript，配合Bootstrap框架实现响应式布局。爬虫组件：Scrapy框架构建分布式爬虫系统。
2025-04-15 10:07:55
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原创 基于yoloV5的疲劳检测系统（支持图片、视频、摄像头检测）【结尾附完整代码】
这是一个基于YOLOv5深度学习框架的疲劳检测系统，支持图片、视频和实时摄像头输入的疲劳状态检测。系统包含用户登录功能，能够识别打哈欠、闭眼等疲劳特征。用户登录/注册：采用安全的密码存储机制（如bcrypt哈希）实时摄像头检测：调用本地摄像头进行实时疲劳监测。疲劳判定逻辑：综合多种特征进行疲劳程度评分。图片检测：上传单张或多张图片进行疲劳检测。可视化标注：在图片/视频上标注疲劳特征。视频检测：上传视频文件进行逐帧分析。YOLOv5模型：检测人脸和关键点。打哈欠检测（嘴部张开程度）闭眼检测（眼睛闭合时间）
2025-04-12 10:54:56
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原创 马路安全你我“它”——基于YOLOv8的高效目标识别系统（附完整代码）
精准检测：采用YOLOv8n模型，实测目标识别准确率高达90%+（如图示检测19个目标，帧率7FPS）。灵活部署：提供本地图片、文件夹批量处理、IP摄像头接入等多种模式，适配不同场景。实时监控：支持摄像头/视频流输入，动态捕捉车辆、行人等，助力交通预警。完整Python源码（基于Ultralytics YOLOv8）预训练模型（yolov8n.pt可直接使用）详细配置教程（参数调整指南+性能优化建议）答辩ppt，代码文档，演示视频等等。智慧交通：车流统计、违章监测。社区安防：行人/危险品识别。
2025-04-08 18:42:17
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原创 基于python（Django）的物业管理系统
使用了Django和mysql技术栈，完成了首页、个人中心、业主管理等操作。拥有管理员和普通用户两个角色。数据库完整，项目简洁。
2025-03-17 15:26:13
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原创 基于卷积神经网络(YOLO)的车站人流量检测技术(结尾附完整代码)
通过实时监控人群密度，这种技术可以预防安全事故，合理调配站内资源，为城市交通管理提供数据支持，指导紧急状况下的疏散行动，并且通过长期数据积累分析人流变化趋势。随着智慧城市的发展，采用CNN等深度学习技术不仅提升了车站的运营效率和乘客体验，还显著提高了公共安全和交通的智能化水平，显示出极高的实际应用价值。这一技术的应用也显著提升了应急管理的效率。随着深度学习技术的发展，尤其是图像识别和视频分析技术的进步，基于卷积神经网络的人流量检测技术显示了其在实时性和准确性上的优越性。
2025-03-17 14:00:27
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原创 基于CNN（卷积神经网络）的车牌号识别
CNN在车牌号识别中的优势在于其强大的特征提取能力，能够自动学习图像中的关键特征，减少对人工设计特征的依赖。通过大量标注数据的训练，CNN可以有效地处理不同光照、角度、背景等复杂情况下的车牌识别任务，具有较高的准确率和鲁棒性。车牌定位：利用CNN或其他图像处理技术（如边缘检测、形态学操作等）在图像中定位车牌区域，提取出车牌部分的图像。字符分割：对定位到的车牌图像进行字符分割，将车牌中的每个字符（如字母、数字等）单独分离出来。字符识别：使用训练好的CNN模型对分割出的每个字符进行识别，输出对应的字符结果。
2025-03-11 11:13:24
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空空如也
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2020-12-01
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