基于SSM（Spring + SpringMVC + MyBatis）实现的校园顺路代送微信小程序，为校园内的师生提供了一种便捷、高效的物品代送服务。以下是其主要功能描述： 用户注册与登录：用户可以通过手机号或校园邮箱进行注册和登录，确保信息安全和服务的个性化。 发布代送需求：用户可以在小程序上发布代送需求，包括起点、终点、物品描述、代送时间等信息，以便寻找顺路的代送者。 浏览与接单：代送者可以浏览当前所有的代送需求，并根据自己的行程和时间选择接单。接单后，系统会自动通知需求发布者。 实时位置共享：为了确保代送过程的透明和安全，系统支持实时位置共享功能，需求发布者和代送者都可以查看对方的实时位置。 支付与评价：代送完成后，需求发布者可以通过小程序进行支付，并对代送者的服务进行评价。评价将作为代送者的信誉参考。 消息通知与提醒：系统会实时推送代送状态更新、订单完成等消息通知，确保用户能够及时了解代送情况。 个人中心管理：用户可以在个人中心查看自己的代送记录、评价记录等信息，并进行相应的管理操作。 综上所述，基于SSM实现的校园顺路代送微信小程序通过发布代送需求、浏览接单、实时位置共享、支付评价等功能，为校园内的师生提供了一种方便、快捷、安全的物品代送服务。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真模型及运行结果

本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的，应该能够满足学习、使用需求，如果有需要的话可以放心下载使用。有任何问题也可以随时私信博主，博主会第一时间给您解答！！！ 本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的，应该能够满足学习、使用需求，如果有需要的话可以放心下载使用。有任何问题也可以随时私信博主，博主会第一时间给您解答！！！ 本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的，应该能够满足学习、使用需求，如果有需要的话可以放心下载使用。有任何问题也可以随时私信博主，博主会第一时间给您解答！！！

使用CUBEMX开发，硬件为stm43f407正点原子探索者开发板。 具有开始、游戏、结束的图形界面。 可以实现设置蛇体颜色、速度等游戏功能。

基于stm32的秒表计时器设计系统Proteus仿真（源码+仿真+全套资料）

在当前的互联网时代，自助式劳务众包平台已经成为了经济活动中的一种创新模式，其中“拍照赚钱”是典型的代表。这类平台通过移动互联网技术，让普通用户能够参与商业检索和信息采集任务，同时获取报酬。然而，平台的任务完成率往往受到定价策略的影响。本研究旨在探索并优化基于互联网的自助式劳务众包定价模型，以提高任务执行效率。 首先，研究者对附件一中已结束项目的数据进行了分析，发现任务定价与任务点距离城市中心的远近有显著关联。具体来说，任务点距离城市中心越远，定价越高。同时，未完成的任务多数位于城市边缘，可能是因为交通不便或成本较高导致。因此，交通成本和时间成本是影响任务定价的重要因素。 为了解决这一问题，研究者构建了一个层次分析模型，考虑了交通成本、时间成本、任务与会员的距离、任务与市中心的距离以及会员密度等因素。通过MATLAB工具箱进行多元函数拟合，确定了这些因素对定价的影响权重。结果显示，定价与交通成本和时间成本的相关性较高，而会员密度的影响相对较小。 针对任务打包发布的问题，研究者借鉴了出租车拼车的思路，提出了动态定价模型。当用户抢到包含多个任务的打包任务时，打包区域内后续任务的定价会按照首单定价的90%等比例递减。通过K-means聚类分析，将数据划分为50类，并建立了打包区域总价格函数。同时，通过建立任务完成情况评价模型，考虑总体平均信誉值，确保任务能有效执行。 对于附件三中新的项目，研究者采用了类似的方法，对任务点进行聚类分析，然后运用问题二和问题三的定价模型，为不同聚类点的任务制定了定价。尽管数据量较小，但这种方法有助于提高任务完成率。 总结来说，本研究通过深入分析和建模，揭示了任务定价与地理位置、交通成本、时间成本等因素的密切关系，并提出了一套综合考虑多种因素的定价策略。动态打包和定价模型的引入，旨在优化资源分配，提高任务执行的效率和完成率。通过数学模型和数据分析工具，如谷歌地图、多元函数拟合、层次分析法、神经网络和K-means聚类分析，研究者成功地为自助式劳务众包平台提供了更科学、合理的定价指导。

YOLOv5是一种高效、快速的目标检测框架，尤其适合实时应用。它采用了You Only Look Once (YOLO)架构的最新版本，由Ultralytics团队开发并持续优化。在这个基于Python的示例中，我们将深入理解如何利用YOLOv5进行人脸检测，并添加关键点检测功能，特别是针对宽脸（WideFace）数据集进行训练。 首先，我们需要安装必要的库。`torch`是PyTorch的核心库，用于构建和训练深度学习模型；`torchvision`提供了包括YOLOv5在内的多种预训练模型和数据集处理工具；`numpy`用于处理数组和矩阵；而`opencv-python`则用于图像处理和显示。 YOLOv5模型可以通过`torch.hub.load()`函数加载。在这个例子中，我们使用的是较小的模型版本'yolov5s'，它在速度和精度之间取得了较好的平衡。模型加载后，设置为推理模式（`model.eval()`），这意味着模型将不进行反向传播，适合进行预测任务。 人脸检测通过调用模型对输入图像进行预测实现。在`detect_faces`函数中，首先对图像进行预处理，包括转换颜色空间、标准化像素值和调整维度以适应模型输入要求。然后，模型返回的预测结果包含每个检测到的对象的信息，如边界框坐标、类别和置信度。在这里，我们只关注人脸类别（类别为0）。 为了添加关键点检测，定义了`detect_keypoints`函数。该函数接收检测到的人脸区域（边界框内的图像）作为输入，并使用某种关键点检测算法（这部分代码未提供，可以根据实际需求选择，例如MTCNN或Dlib）找到人脸的关键点，如眼睛、鼻子和嘴巴的位置。关键点坐标需要转换回原始图像的坐标系。 最后，`detect_faces`函数返回的人脸和关键点信息可以用于在原始图像上绘制检测结果。这包括边界框和置信度信息，以及关键点的位置，以可视化验证检测效果。 需要注意的是，这个示例假设已经有一个训练好的YOLOv5模型，该模型是在宽脸数据集上进行过训练，以适应宽角度人脸的检测。宽脸数据集的特点是包含大量不同角度和姿态的人脸，使得模型能够更好地处理真实世界中的各种人脸检测场景。 如果要从零开始训练自己的模型，你需要准备标注好的人脸数据集，并使用YOLOv5的训练脚本（`train.py`）进行训练。训练过程中，可能需要调整超参数以优化模型性能，如学习率、批大小、训练轮数等。 总的来说，这个Python示例展示了如何集成YOLOv5进行人脸检测和关键点检测，适用于对实时或近实时应用进行人脸分析的场景。为了提高性能，你可以根据实际需求调整模型大小（如使用'yolov5m'或'yolov5l'），或者自定义训练以适应特定的数据集。同时，关键点检测部分可以替换为更适合任务的算法，以达到更好的效果。

选课系统 随着在校大学生人数的不断增加，教务系统的数据量也不断的上涨。以往的选课方法是随堂报名。这种方法虽然直接，但是造成选课的盲目性和教务处处理数据的繁重性。为了减轻教务处工作，以及每个学生更好的选择自己所喜欢的科目。针对学生选课这一环节，本系统从学生网上自主选课以及教师的课程发布两个大方面进行了设计，基本实现了学生的在线信息查询、选课功能以及教师对课程信息发布的管理等功能。 本文通过分析浏览器/服务器结构的特点并结合选课的实际情况，提出了基于浏览器/服务器结构网上选课系统的基本设计思想，简要介绍了系统各功能模块及数据库的设计，着重讨论了用 ASP.NET技术和SQL Server 开发网上选课系统时的数据库访问技术和动态网页制作技术,并给出了部分实现代码。通过该系统，使学生可以方便地在校园网上进行网上选课。该B/S结构的系统在Windows XP系统和VS.NET平台下开发完成，使用C＃作为ASP.NET的开发语言，SQL Server 2000作为数据库。系统有较高的安全性和较好的性能。其中连接数据库的字符串可以随时在web.config里修改，并经过编码加密，增

项目介绍：随着人们生活水平的提高,科技的不断进步,智能驾驶技术逐渐受到了研究者们的广泛研究和关注。先进驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistance System,简称ADAS)是智能驾驶技术的一个分支,即通过某种形式的传感器了解周围的环境,以协助驾驶员操作(辅助司机)或完全控制车辆(实现自动化) , 达到提高车辆安全驾驶的目的。车道线检测作为ADAS的重要组成部分,能够为系统确定车辆所在车道位置，并提供车道偏离预警决策依据。目前主要通过在车内安装摄像头,利用图像处理算法实时获取视频图像进行车道线检测，但现实行车环境复杂，比如存在视角遮挡、道路阴影、道路裂痕以及邻近车辆压线干扰等情况，以至于车道线不易提取且容易造成误检、漏检,因此如何实时、准确地检测出车道线具有重要的研究意义。 本代码通过构造一个单目相机、生成鸟瞰图、转为灰度、二值化、检测ROI等。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「白卷W」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_6

内容包括： 传统RSA实现： 1、ZIntMath：大整数的运算库，包括计算乘模运算，幂模运算（蒙哥马利算法），最大公约数算法及扩展最大公约数算法（扩展欧几里得算法）等。 2、ZPrime：质数库，包括 Miller_Rabin素数判断法，大整数快速因式分解算法（pollard_rho算法），生成指定位数的大质数或大整数算法等。 3、ZRSA: RSA算法库，使用上面两个库，实现RSA算法。实现了生成指定数位的密钥对，加密，解密，签名和验证，这5个核心功能。 4、RSAtest.py一个使用RSA算法库的例子。例子从生成密钥对开始，对数据进行加解密，签名和验证签名，最后用修改后的消息再次验证签名。 改进RSA算法实现： 5、IRSA：改进的RSA算法库，实现了基于多素数的指定数位的密钥对，RSA加密，RSA解密，基于中国剩余定理的RSA解密，签名，验签。 6、IRSAtest.py 使用改进RSA算法库的例子。