项目介绍： 要求： 数目检测和昆虫种类识别 项目进度 2017/4/8---------二值化 2017/4/9---------图片中昆虫虫体计数 2017/4/22-------PyQt 和 OpenCV_VideoFrame 结合做出基本界面 摄像头 Frame 中检测虫体数目，并在界面中显示标出 学习昆虫图像特征的提取，参考论文中提出的几个特征量 提取特征量并进行保存 按照神经网络方法搭建训练模型 搭建了线性 SVM 分类训练器 将特征提取和 UI 界面建立连接，实现拍照和预测判断一体 机器学习训练算法（参考 Python 机器学习） LogisticRegression SGDClassfier 还没有尝试 LinearSVM 朴素贝叶斯(文本分类，不用) K 邻近（分类） 决策树，不用 集成模型，不用 文件介绍 用户界面 MainWindow.ui-----------------------PyQtDesigner 设计的主界面文件 MainWindow.py----------------------PyUIC 转换而成的主界面程序 运行逻辑 VideoMainWin

利用MATLAB GUI设计平台，用窗函数法设计FIR数字滤波器，对所给出的含有噪声的声音信号进行数字滤波处理，得到降噪的声音信号，进行时域频域分析，同时分析不同窗函数的效果。 实现的功能有： 打开文件：选择路径打开wav格式的音频文件，自动生成音频的原始波形与频谱。 加入噪声：有两种噪声可以选择加入，一种是白噪声，其频率蔓延整个频谱；一种是特定频率的噪声，可通过输入频率加入单一频率的噪声。加入噪声后自动绘制加入噪声后的波形与频谱。 滤波处理：首先输入滤波器通/阻带的开始频率与截止频率（若为低/高通类型滤波，则只需输入开始频率；若为带通/阻类型，则开始与截止都要输入；输入频率值为真实频率值，可根据频谱图进行判断 ），之后选取窗函数和滤波类型，将会生成滤波处理后的波形与频谱。 音频播放/停止：可随时播放/停止原始、加噪、滤波处理后的音频。 图片导出：将波形、频谱图片一张张导出保存，可选的格式有jpg、png、bmp、eps。 保存文件：将加躁/滤波后的音频导出保存。

基于卷积神经网络的人脸识别. 完整代码 可直接运行 我们整个人脸识别系统总共分为 5 个部分：图像采集、人脸检测、数据整理、卷积神经网络的构建和训练、人脸实时识别。 3.1 图像采集 在卷积神经网络训练之前，首先得有数据。我们通过 opencv 调用电脑摄像头拍取约 10 个人的人脸照片，每人拍 600 张。为拍照的 10 个人分别建立一个文件夹，并将其所拍照片统一放置该文件夹中，文件夹以起名字拼音命名，最后将这 10 个文件夹统一放置于一个总文件夹中，并以“faceImages”命名。示意图如下：

Socket及串口通信完整代码Socket及串口通信完整代码Socket及串口通信完整代码

【机器学习资源】房价预测（完整代码及注释+数据文件）

摘要: 着网络新零售的到来，传统物流在网购的洗礼下迅速蜕变，在这场以互联网为基础的时代变革中，哪家企业能率先转变其工作模式就能最先分得一杯羹，物流管理也不例外。传统的物流管理模式效率低下，不仅耗费大量的人力物力，信息维护也极易出现错误。近年来物流管理系统逐步在全国范围内实施使用，它的实现使用户足不出户即可完成寄件、查件等业务，同时也方便物流公司对海量物流数据的处理，是物流管理发展中一个重要的里程碑。 本文实现的快递业务管理系统管理系统，采用 C/S 网络架构进行设计，客户端发送请求获取功能操作，内部实现则由服务器端完成。开发时选用 Python 语言来提升开发效率。前台页面使用 Tkinter GUI 实现，后台数据库采用 SQL server 2008 R2，使用 Pymssql 连接 SQL server 服务器。该系统包括基本的查件、寄件、用户管理、快递管理、最优路径选择五个模块，可以满足小型快递业务管理的日常运作需求。系统实现后还通过大量的测试用例检验系统的可靠性，以便给用户带来最佳的使用感。 关键词：快递业务管理系统；Python；PyMssql； SQL server;T

基于SCA算法的无人机通信轨迹优化算法matlab代码，完整可运行，无bug。

本课题下的功能要求有： 实现学生信息、班级、院系、专业等的管理 实现课程、学生成绩信息管理 实现学生的奖惩信息管理 创建规则用于限制性别项只能输入“男”或“女” 创建视图查询各个学生的学号、姓名、班级、专业、院系 创建存储过程查询指定学生的成绩单 创建触发器当增加、删除学生和修改学生班级信息时自动修改相应班级、学生人数 建立数据库相关表之间的参照完整性约束 其中我主要负责设计存储过程，创建用于修改学生班级信息时自动修改相应班级的学生人数的触发器，选课管理模块（选课、退课及查课），成绩管理模块（增、删、改、查成绩），奖惩管理模块（增、删、改、查奖惩信息）。 其余模块有 ×× 负责设计表结构，设计主页面，院系管理模块（增、删、查院系信息），专业管理模块（增、删、查专业信息），班级管理模块（增、删班级信息，班级人数查询）；××× 负责设计视图，检查数据库各表参照完整性，数据库 JDBC 连接，学生管理模块（增、删、改、查学生信息），课程管理模块（增、删、改、查课程信息）。

该课题为基于MATLAB的汽车出入库识别系统，带有丰富的人机交互GUI界面。 靓点1版本：可做成 复杂背景的车牌识别【可以看到全车以及周边其他物体】 靓点2版本：可做成 具备判断是否为库内车牌的车牌识别，并且计时计费（智慧停车场） 靓点3版本：可做成 具备语音播报的车牌识别，把识别结果通过声音方式播报出来 靓点4版本：可做成 两种方法的对比，本课题为模板匹配和bp神经网络方法的对比

毕业设计之：基于 Python 的股票价格序列相似性分析 完整代码+数据集 摘要：本文主要能够根据用户所提供的股票寻找同行业内与其价格序列相似的股票，并能通过其在历史中的重复性对今后的趋势做预测。使用 Python 及相关库，结合动态时间弯曲(DTW)算法，用折线图的方式形象直观地展现出分析结果。 关键字：Python；股票价格序列；相似性；时间动态弯曲法；DTW