freele os操作系统介绍及使用说明 中国开源

基于Mediapipe框架+KNN算法实现人体3D骨架检测和人体跌倒识别系统源码+项目使用说明(毕设项目).zip 【项目介绍】 基于Mediapipe框架检测人体3D骨架，KNN算法识别人体是否跌倒。 【提取训练数据】 执行Train_Model.py文件，单击‘空格键’分别提取正常姿态，跌倒姿态数据为csv文件，作为训练数据。 【KNN算法对提取数据进行分类】 执行KNN-Model.py文件，进行数据分类。 【检测姿态】 执行Mediapipe_Poe.py文件，演示结果。 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习、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。包含：项目源码和项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。

基于vue+Koa +小程序+云开发+云存储的全栈扫码点餐系统源码+项目使用说明(毕业设计).zip 【安装配置】 1. 我们先安装node.js [http://nodejs.cn/download/] 2. win+r 输入cmd 点击确定 打开命令行面板输入 （安装cnpm） npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org 3. 运行项目至少需要两个开发工具，一个Hbuildex；一个微信开发者工具 Hbuildex下载地址：下载app开发版 微信开发者工具：下载稳定版 【备注】 主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战的Java学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、项目说明等，该项目可以直接作为毕设、课程设计使用。 也可以用来学习参考借鉴！

本文用于记录作者在工作中使用InstallShield 的心得和遇到的问题，作者是使用InstallShield制作IIS7发布的web系统，希望能对需要的人有所帮助。由于作者水平有限，如果理解错误或描述不准确的地方，还请大家批评指正。

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微信小程序点餐系统源码(含前端小程序 后台nodejs和mysql数据库)+使用说明.zip 【资源介绍】 使用微信开发者工具写的点餐小程序项目，同时使用nodejs编写后台部分来操作数据库，和我一样初学小程序或nodejs的可以在本项目中学习了解关于小程序代码结构组织，模块化，构建等内容，入门小程序及nodejs的好选择。 【技术栈及工具】 工具：微信开发者工具 vscode mysql 前端： html + css + js + 小程序api + weui 后台： nodejs + express框架 + mysql数据库 前端小程序页面打开步骤： 使用微信开发者工具导入 mhzqx小程序文件夹中的工程 编译运行 后台运行步骤 导入mhzqx.sql表数据到你的数据库中 cd mhzqxNODE后台 修改db文件夹目录下的dbConfig.js文件 为你自己的数据库配置 重点：修改routes文件夹下customer.js里面的appid和secret为自己小程序号的小程序id和密钥 npm install npm start

基于Matlab颜色特征和纹理特征的植物叶片病虫害识别系统源码(带GUI界面)+程序使用说明文档.zip 基于Matlab颜色特征和纹理特征的植物叶片病虫害识别系统源码(带GUI界面)+程序使用说明文档.zip 基于Matlab颜色特征和纹理特征的植物叶片病虫害识别系统源码(带GUI界面)+程序使用说明文档.zip 该课题为基于Matlab颜色特征和纹理特征的植物叶片，病虫害侵蚀识别系统。可以判别某一片植物属于什么病。带有一个人机交互界面。

基于卡尔曼滤波和最大权值匹配实现的多目标跟踪python源码+详细代码注释+使用说明.zip 基于卡尔曼滤波和最大权值匹配实现的多目标跟踪python源码+详细代码注释+使用说明.zip 基于卡尔曼滤波和最大权值匹配实现的多目标跟踪python源码+详细代码注释+使用说明.zip 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向、python、目标跟踪学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。

基于Python+Opencv的车道线检测源码+详细代码注释+项目使用说明(GUI界面可选、带演示视频).zip 【实现方法及功能】 1. 图像加载；2.图像预处理：图片灰度化，高斯滤波；3.Cany边缘检测；4.感兴趣区域检测；5.霍夫直线检测 ；6.直线拟合；7.车道线叠加；8.图片和视频测试；9.可视化界面pyqt5 【环境配置】 python 3.x numpy matplotlib opencv-python pyqt5 (option) 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向、opencv、python学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码\项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。

基于图像处理和VGG19实现的指静脉识别系统python源码+GUI界面+项目使用说明.zip 【代码说明】 源代码在finger.py 根据源代码生成的可执行文件为finger.exe，可直接运行 编译源代码所需Python环境为3.7，其他库在requirements.txt 【使用说明】 可直接运行finger.exe 参数说明 单人手指图片个数：训练集中一根手指录入的图片数，本例子设为7，因为训练集中总共21张图片，每根手指7张图片，总共三根手指。 随机选取的图片测试个数：识别时，在训练集中随机选取的与待识别图片比对的图片数，取值范围应为[1~7]之间，若取5，意义则为从每根手指的7张图片随机选取5张与待识别的图片进行5次比对，求得相似度平均值。 训练集图片文件夹：训练集图片所在文件夹，训练完毕后会在该文件夹下生成trained文件夹，存储处理完成后的图片，本例子为HighGuardFinger。 待识别图片文件夹：待识别的图片文件夹，本例子选取了7张图片为训练集，剩下的第8张图片作为测试图片，文件夹在HighGuardTest。 首次运行识别时，会下载VGG16的预训练模