python本科毕业设计基于深度学习的人脸识别考勤系统。具备基础的人脸录入,人脸识别,考勤管理,课堂管理,班级管理,日志管理等功能。此Python项目是整体项目的人脸识别部分,基于深度学习的FaceNet算法,对人脸特征进行提取,判断是否输入。python本科毕业设计基于深度学习的人脸识别考勤系统。具备基础的人脸录入,人脸识别,考勤管理,课堂管理,班级管理,日志管理等功能。此Python项目是整体项目的人脸识别部分,基于深度学习的FaceNet算法,对人脸特征进行提取,判断是否输入。python本科毕业设计基于深度学习的人脸识别考勤系统。具备基础的人脸录入,人脸识别,考勤管理,课堂管理,班级管理,日志管理等功能。此Python项目是整体项目的人脸识别部分,基于深度学习的FaceNet算法,对人脸特征进行提取,判断是否输入。python本科毕业设计基于深度学习的人脸识别考勤系统。具备基础的人脸录入,人脸识别,考勤管理,课堂管理,班级管理,日志管理等功能。此Python项目是整体项目的人脸识别部分,基于深度学习的FaceNet算法,对人脸特征进行提取,判断是否输入。
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一个基于机器学习的新闻标题分类系统源码+数据集+训练好的模型+项目操作说明_本科毕设项目.7z bert_base中文预训练模型训练NLPCC2017 Task2新闻标题分类数据集的句向量 【环境配置要求】 Python:3.8.13 操作系统:Windows 数据库:MySQL Web框架:Flask 模型训练:sklearn 1.Anaconda创建虚拟环境 conda create -n Graduation python=3.8 命令行切换到对应目录 2.安装第三方库 pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 3.将数据导入数据库 mysql -u root -p --local-infile=1 < D:\Bachelor_Graduation\Bachelor_Graduation.sql 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的机器学习、深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。
本文主要介绍了利用OpenGL来实现对虚拟环境的演示及漫游,介绍了设计所用的相关软件,如OpenGL、Visual C++6.0等,重点说明了OpenGL对于图形的重要性及其库函数的调用方法。本设计主要以VC为开发平台,通过OpenGL函数对虚拟环境进行了构建,使人们可以在其构建的虚拟环境中漫游,使其了解虚拟环境所参考的现实环境。用户可通过键盘来对构建的虚拟环境进行以第一人称视角浏览。本系统将有助于在用户亲自到达某个区域前对其有个基本的了解,这将大大减少用户了解某地区付出的代价,使其可以提高生活与工作的效率。虚拟环境的演示和漫游将有助于扩展人们的视野,同时还不用付出很多的时间和精力,就能感受与实地相似的真实感。
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