Toast_dem是Android studio api level33 编译打包的 后端实现部分就是灵魂了加载自己的模型即可

用yolov5算法实现cow（牛）体检测识别，模型已经训练完毕，存放路径在runs/train目录下，模型可以直接拿来使用，检测效果见runs/detect目录下

coco2017数据集 18GB 很实用啊啊

python朴素贝叶斯垃圾邮件分类与检测系统+可视化 毕业设计（包含文档+源码+部署教程）Django框架 为了解决垃圾邮件导致邮件通信质量被污染、占用邮箱存储空间、伪装正常邮件进行钓鱼或诈骗以及邮件分类问题。应用Python、Sklearn、Echarts技术和Flask、Lay-UI框架，使用MySQL作为系统数据库，设计并实现了基于朴素贝叶斯算法的邮件分类系统，并以Web形式部署在本地计算机。运用Sklearn库对KNN算法、SVM算法和朴素贝叶斯算法进行建模和训练，将训练结果进行分析和对比得出朴素贝叶斯算法在准确率、召回率和精确率三个指标下比其他分类算法更适合邮件分类，因此选择朴素贝叶斯算法作为系统核心算法。系统功能包括邮件检测与数据管理两大核心模块，邮件检测模块，采用基于朴素贝叶斯算法，使用TF-IDF算法对邮件进行特征提取并将邮件内容以及检测结果存储于MySQL数据库，存储到MySQL中的数据将用于数据管理模块；数据管理模块包括数据存储、数据分析、数据可视化。系统采用黑盒测试方法对两个模块进行功能性测试，测试结果符合预期。系统满足设计基本需求，能安全、稳定和可靠地运行。

把editor放入assets目录，选择一张图片，点击菜单plugins下的checkpng，查看打印的log。代码写的查看uitexture是否使用了png，如果你的是其他控件例如uisprite请自行修改。

传统的自适应片上网络(NoC)容错路由算法采用一步一比较的方式来确定最优端口, 未能有效降低传输延迟。根据数据包在2D Mesh NoC前若干连续的跳数内最优端口固定的特点, 提出了一种基于报文检测的快速(FPIB)自适应容错路由算法。算法采用跳步比较的方式来减少数据包的路由时间, 并使用模糊优先级策略来进行容错路由计算。实验结果表明, 与uLBDR容错路由算法相比, 该算法能有效地降低平均延迟, 且实现算法的硬件开销更低。

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生物素-链霉亲合素系统介导的纳米材料标记和检测技术在生物分子检测中的应用，聂丽菊，傅芬，生物素-链霉亲和素系统(Biotin-(strept)avidin system, BAS)由于其高亲和性、高稳定性、高灵敏性、强特异性和极佳的生物相容性已广泛用于各种

本文研究了一种采用STM32单片机作为研发平台的水质检测系统，该水质检测系统可以分别通过传感器采集区域内水质的PH值、浊度和温度，检测完成后由OLED显示屏做出显示，并在任意项水质异常时做出报警提示。

基于coco_2014与VOC_2017数据集为基础，提取出来的牛（cow)单一种类的目标检测数据集（包含4110张各种场景下的cow图片），可用于cow的目标检测识别，以及cow的个体统计。格式符合yolo系列的（voc)格式，可以直接使用。