python开发基于深度学习的智慧教室课堂专注度及考试防作弊系统源码+训练好的模型.zip课堂专注度及考试防作弊系统、课堂动态点名，情绪识别、表情识别和人脸识别相结合。作弊检测 关键点计算方法 转头(probe)+低头(peep)+传递物品(passing) 人脸识别：dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat detection_system/face_recog/weights 人脸对齐：shape_predictor_68_face_landmarks.dat detection_system/face_recog/weights 作弊动作分类器：cheating_detector_rfc_kp.pkl detection_system/weights 使用 运行setup.py安装必要内容 python setup.py build develop 运行demo_inference.py 将detection_system设置为source root 基于深度学习的智慧教室课堂专注度及考试防作弊系统基于深度学习的智慧教室课堂专注度及考试防

基于Pytorch框架自定义7层卷积神经网络模型实现垃圾分类系统源码+数据集+项目说明（人工智能期末作业）.zip 垃圾分类 实验要求： 利用深度学习模型完成垃圾分类 图片数据集来源：https://momodel.cn/explore/5d411ace1afd9427c236eab5?type=dataset Result： 使用 PyTorch 自定义 7 层卷积神经网络加 2 层全连接层的分类模型

这是参照《Visual C++ 网络通信编程实用案例精选》一书中 9.4 节“网络五子棋系统”的例子，使用 Visual Studio 2013 重新编写的源码，代码已使用 Visual Studio 2013 调试编译通过。

人事管理系统源码 主要功能有： 员工管理：员工信息管理 员工调动管理 部门管理：部门信息管理 部门人员管理 用户管理：用户管理 修改密码 源码环境适配 VS2013 SQL2008

基于机器学习的疫情大数据智能分析和可视化系统源码+项目文档.zip方案实现 数据采集： 本实验数据包含北京, 香港, 上海, 四川, 河北, 甘肃, 陕西, 辽宁, 广东, 台湾, 福建,重 庆, 浙江, 江苏, 天津, 云南, 澳门, 湖北等 34 个省份城市(含港澳台)的疫情数据，其中数据 字段包括： 读取数据 数据预处理 缺失值处理 日期转换 连续数值转换 离散数值转换 特征工程 建立模型 模型训练 模型评估 模型优化 模型实施 中国高校计算机大赛-网络技术挑战赛选拔赛阶段作品设计文档 id：数据编号 confirmedCount：累计确诊 confirmedIncr：新增确诊 curedCount：累计治愈 curedIncr：新增治愈 currentConfirmedCount：现存确诊 currentConfirmedIncr：新增现存确诊 dateid：日期 deadCount：累计死亡 deadIncr：新增死亡 suspectedCount：累计疑似 suspectedCountIncr：新增疑似 数据预处理： 1、统计数据行列数，查看部分数据，如图 1： df.sh

基于机器学习GRU_CNN_KNN_SVM_RF5种实现的web攻击检测系统项目源码+数据集+模型+项目说明.7z 基于聚类的XSS和SQL注入检测 基于机器学习的XSS和SQL注入检测 现了基于GRU，CNN，KNN，SVM，RF共五个检测模型 检测过程：数据加载-》数据预处理(urldecode和转小写)->向量化（预训练word2Vec模型，padding补齐）->模型训练->模型预测->模型评估

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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。

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