weixin_61360713的博客

摘要：该系统是一个网络安全检测平台，主要功能包括用户登录注册、攻击检测与数据分析。平台采用KDD开源数据集，支持随机森林、SVM等4种机器学习算法进行模型训练，可检测DoS、SQL注入等4类攻击。核心功能模块包括数据管理、模型训练评估、实时攻击检测等，通过仪表盘展示准确率、攻击次数等指标，并提供ROC曲线、混淆矩阵等评估工具。分析功能支持时间筛选，通过扇形图、柱状图等可视化方式展示攻击类型分布及检测结果，同时提供详细攻击列表和置信度分析。

本研究开发了一个基于微博评论的情感分析系统，采用Python实现，整合了BERT/LSTM深度学习模型与传统SVM算法的对比分析。系统包含数据爬取、模型训练、评估预测等完整功能模块，通过PyQt5构建可视化界面，支持实时数据采集、参数配置和结果可视化（词云图等）。项目采用SQLite数据库存储数据，提供模型源码及训练数据，使用者可自行调整参数优化模型性能。系统特色在于实现了从数据获取到模型应用的完整流程，并支持不同算法的对比验证，为情感分析研究提供了一套可扩展的解决方案。

本文介绍了一个基于Python开发的OCR文字识别系统。系统采用SQLite数据库和PYQT5界面，集成TesseractOCR本地识别引擎。主要功能包括用户登录注册、图片管理（上传/预览/删除）、图片预处理（灰度化/二值化等）、文字识别（支持多语言和区域识别）以及历史记录管理（搜索/导出/删除）。系统支持识别结果导出为Word/PDF格式，并提供完整的源码获取方式。核心功能模块涵盖登录界面、主操作页面、区域识别和历史记录管理等完整工作流程。

本项目主要使用python语言，将图片转为Excel，图片中的每一个像素转化为Excel中的每一个单元格。主要使用pillow和xlsxwriter这两个模块。项目使用一个python文件即可。

本项目主要使用python语言，主要的模块库有os，opencv-python，opencv-contrib-python。项目主要分为三个部分，人脸录入，训练数据，实现人脸的识别。本博客包含源代码，以及各个功能模块，需求分析的详细解释，当然本项目只是简单的实现人脸识别，可以在此基础上扩展。

使用python语言通过正则表达式从HTML中提取目标URL，然后对目标URL进行批量提取内容且按照顺序保存资源到本地。

我第一次遇到cv2没有代码提示的时候也是一脸懵逼，在网上搜索了各种解决办法。包括但不限于修改—__init__.py文件，复制文件，降低opencv的版本等，都没有用。但是最后还是参考网上建议以及自己一点一点摸索找到了解决办法。