基于深度学习的口罩识别检测系统源码，在yolov5目录下执行下列代码 python detect.py --source data/images/bus.jpg --weights pretrained/yolov5s.pt 执行完毕之后将会输出下列信息 image-20210610111308496 在runs目录下可以找到检测之后的结果 image-20210610111426144 按照官方给出的指令，这里的检测代码功能十分强大，是支持对多种图像和视频流进行检测的，具体的使用方法如下： python detect.py --source 0 # webcam file.jpg # image file.mp4 # video path/ # directory path/*.jpg # glob

基于机器学习二手车交易预测评估系统设计与实现项目（源码+数据集）。 这是一个非常完整的python语言实现关于机器学习的二手车预测评估系统，带注释新手也可以看懂，里面used_car_train_20200313.csv是本次使用的二手车预测数据集。 支持向量机回归模型中的svr_final(1).csv是对测试集的二手车交易价格的预测结果。 多元线性回归模型中的linear_regression_test_final.csv是对测试集的二手车交易价格的预测结果，linear_regression_standardize_data.csv是将原始数据标准化的数据集，w_data.npy是指的模型的参数值。 lightGBM模型中lgb_train_final.csv是指的对训练集价格预测得到的二手车交易价格，lgb_test_final.csv是对测试集的二手车交易价格的预测结果，相似度较高的特征.txt是指的在特征交叉后由spearman筛选出的相似度较高的冗余特征。 cnn中CNN_test_final.csv指的是测试集的二手车交易价格的预测结果，20.h5指的是模型参数

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（VB.net 连接 SQL server数据库案例源码）数据收纳箱系统.zip 源码开放，datagridview1控件列示等等

基于YOLOV5的人物专注性检测系统源码。人物专注性检测，分为两个检测部分，疲劳检测和分心行为检测。 疲劳检测部分，进行人脸关键点检测，然后通过计算眼睛和嘴巴的开合程度来判断是存在否闭眼或者打哈欠，并使用模型计算疲劳程度。 分心行为检测部分，检测是否存在玩手机、抽烟、喝水这三种行为。直接运行main.py，即可使用本程序。各函数的信息，均在代码中写好了注释。基于YOLOV5的人物专注性检测系统源码。人物专注性检测，分为两个检测部分，疲劳检测和分心行为检测。 疲劳检测部分，进行人脸关键点检测，然后通过计算眼睛和嘴巴的开合程度来判断是存在否闭眼或者打哈欠，并使用模型计算疲劳程度。 分心行为检测部分，检测是否存在玩手机、抽烟、喝水这三种行为。直接运行main.py，即可使用本程序。各函数的信息，均在代码中写好了注释。基于YOLOV5的人物专注性检测系统源码。人物专注性检测，分为两个检测部分，疲劳检测和分心行为检测。 疲劳检测部分，进行人脸关键点检测，然后通过计算眼睛和嘴巴的开合程度来判断是存在否闭眼或者打哈欠，并使用模型计算疲劳程度。 分心行为检测部分，检测是否存在玩手机、抽烟、喝水这三种

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基于YOLOv5的行吊超高检测系统源码+数据集+训练好的模型。几个参数信息： --weights 加载的预训练的模型 --source 可选照片文件夹/rtmp视频流/本地摄像头等 --img-size 照片的大小 --device 运行的设备 cpu/0/1/… --view-img 是否要实时的展示 --save-txt 是否保存日志txt --nosave 是否保存检测后的结果图片/视频

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