【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

本系统主要针对网上商城的在线业务而设计的。目前部分的商品都是传统经营方式。顾客来到商城，然后走遍商城挑选自己想要的商品，再去服务员那里结帐付款。而现在只要顾客输入顾客号码和拥护密码。可以分门别类的查询自己想要的商品。选完以后可以通过银行的网上支付系统结帐。非常方便，由电脑操作计算不容易出错。 1)　客户界面部分 a.能够完成商品选购（可按分类方式查询商品，或者关键字查找） b.购物车功能 c.查看商品详细信息情况。 d.用户注册。 e.用户登陆。 f.查看用户的定单信息。 g.修改用户个人信息。 2)　管理界面部分 h.现有商品管理：添加 修改 删除 查看。 i.用户管理：查看定单，更新定单付款，出货状态，删除定单。 j.填加新商品。 k.填加商品分类

在计算机科学领域，CPU（中央处理器）是计算机系统的核心组件，负责执行指令并控制硬件操作。流水线技术是现代CPU设计中的一个重要概念，它通过将指令执行过程分解为多个独立阶段，实现指令间的重叠执行，从而提高处理器的吞吐率。本课程设计主要关注的是在VIVADO环境下如何构建一个基于MIPS架构的流水线CPU，并解决在流水线中可能出现的三种冒险问题。 VIVADO是一款由Xilinx公司开发的硬件描述语言综合工具，主要用于FPGA（现场可编程门阵列）的设计和实现。它提供了一个完整的流程，包括设计输入、逻辑综合、布局布线、仿真验证以及硬件编程等，使得开发者能够高效地创建、优化和验证复杂的数字系统。 在这个课程设计中，我们将使用VIVADO来实现一个MIPS（Microprocessor without Interlocked Pipeline Stages）架构的CPU。MIPS是一种精简指令集计算机（RISC）架构，以其简洁高效的指令集和流水线设计而闻名。它的指令执行过程被划分为取指、解码、执行、内存访问和写回五个阶段。 在流水线CPU设计中，可能会遇到三种类型的冒险：数据冒险、控制冒险和结构冒险。数据冒险是指指令间的依赖关系导致的数据冲突；控制冒险是由于分支或跳转指令引起的流水线乱序；结构冒险则源于硬件资源的共享冲突。解决这些冒险的方法各有不同： 1. 数据冒险：通常通过插入旁路（bypassing）电路来解决，它允许前一条指令的结果在未写入寄存器之前直接传递给后续指令使用。 2. 控制冒险：通常采用动态分支预测和分支目标缓冲器来提前确定分支目标，减少因分支延迟而导致的停顿。 3. 结构冒险：可以通过改进硬件设计，如增加专用通路或使用多级队列，避免资源冲突。 在VIVADO中，我们首先需要编写Verilog或VHDL代码来描述CPU的逻辑功能，然后使用VIVADO的综合工具将其转换为逻辑门级表示。接着，进行布局布线，分配FPGA上的物理资源。通过仿真验证确保设计正确无误后，下载到FPGA硬件中运行。 这个课程设计不仅涵盖了计算机组成原理的基础知识，还涉及到VIVADO工具的使用技巧，对理解硬件描述语言、FPGA设计流程以及CPU流水线原理有极大的帮助。代码可以直接运行，便于学习者快速上手并进行实践操作。在学习过程中，遇到任何问题都可以随时提问，作者承诺会给予及时的回应和支持。

在计算机科学领域，尤其是图像处理和计算机视觉方向，行人检测与跟踪是一项重要的研究课题。它在智能交通、视频监控、安全防护以及人机交互等多个领域都有广泛应用。本课程设计或作业的目标是让学生掌握这一技术的基本原理和实现方法，从而能够实际操作并分析图像中的行人目标。 我们要理解行人检测的概念。行人检测是通过计算机算法自动识别图像或视频流中的人类个体的过程。常见的行人检测方法有Haar特征级联分类器、HOG（Histogram of Oriented Gradients）描述符、以及深度学习模型如YOLO（You Only Look Once）、Faster R-CNN等。这些方法基于不同的特征提取和分类策略，旨在高效且准确地定位图像中的行人。 Haar特征级联分类器是早期的行人检测方法，它利用集成的Adaboost算法训练级联分类器，通过矩形特征来识别行人。而HOG描述符则关注图像中边缘和梯度的方向分布，通过统计这些特征来区分行人与其他物体。 接下来，我们讨论行人跟踪。行人跟踪是在检测到行人后，通过一系列算法确保在连续的帧之间对同一行人的连续追踪。这通常涉及到目标运动模型的建立、状态估计、数据关联等问题。常用的跟踪算法有卡尔曼滤波、粒子滤波、光流法以及基于深度学习的跟踪方法，如DeepSORT、FairMOT等。这些方法各有优劣，适用于不同的场景和需求。 在进行课程设计时，学生可能需要完成以下步骤： 1. 数据收集：获取包含行人的图像或视频数据集，例如PASCAL VOC、INRIA Person等。 2. 特征提取：根据选择的方法，提取图像的Haar特征、HOG特征或使用预训练的深度学习模型。 3. 检测算法实现：训练和测试行人检测模型，评估其在不同条件下的性能。 4. 跟踪算法实现：结合检测结果，实现行人跟踪算法，处理目标丢失和重识别等问题。 5. 实验与分析：对比不同方法的效果，分析优缺点，并提出改进方案。 通过这个课程设计，学生不仅会学习到基本的图像处理和计算机视觉知识，还能了解到如何将理论应用于实际问题，提升编程和问题解决能力。同时，这也为他们进一步深入研究深度学习、人工智能等前沿领域打下基础。

在本“接口课程设计-波形发生器”的项目中，我们主要关注的是如何利用DAC0832（数字模拟转换器）与8086单片机配合，生成不同类型的模拟波形，包括三角波、正弦波以及不对称三角波。这个设计不仅涉及到硬件电路的构建，还涵盖了软件编程和系统集成等多个方面。 了解DAC0832是非常重要的。它是一种8位线性DAC，能够将数字信号转化为模拟信号。在波形发生器中，8086单片机会发送二进制数据到DAC0832，通过内部的电阻网络，这些数字信息被转换为电压，进而形成不同的模拟波形。 DAC0832通常具有串行和并行两种接口模式，可以根据设计需求选择合适的接口与单片机连接。 8086单片机是Intel公司推出的8位微处理器，具有强大的处理能力，适合于控制和数据处理任务。在这个项目中，8086将执行计算波形数据和控制DAC的工作。波形数据的生成可能涉及到数学函数的计算，如三角函数，以及可能的数字滤波算法，以生成平滑的波形。 三角波、正弦波和不对称三角波的生成涉及了信号处理的基本原理。正弦波是最基本的周期性波形，可以通过对角度进行正弦运算得到。三角波则是通过积分或差分正弦波得到的。不对称三角波则需要对正弦波或三角波进行幅度调整，使其一端斜率不同于另一端，实现不对称特性。 课程设计的实现步骤可能包括以下环节： 1. 硬件设计：搭建DAC0832与8086单片机的接口电路，包括电源、时钟、控制信号和数据线的连接。 2. 软件设计：编写8086汇编程序，实现波形数据的计算和传输，以及对DAC的控制。 3. 波形生成：根据设定的频率和幅度，用8086计算出相应的数字值，通过DAC0832转化为模拟电压输出。 4. 测试验证：使用示波器等仪器检测输出波形的准确性和稳定性，进行必要的调试和优化。 在“接口课设-波形发生器”压缩包中，可能包含以下文件： 1. 设计报告：详细阐述了设计的理论基础、硬件配置、软件实现以及测试结果。 2. 汇编代码：8086汇编语言程序，用于控制波形生成和DAC操作。 3. 原理图：显示了硬件电路的布局和连接方式。 4. 数据手册：包含了DAC0832和其他相关组件的技术规格和使用说明。 通过这样的课程设计，学生不仅可以深入理解数字模拟转换的基本原理，还能掌握8086单片机的编程技巧，以及实际的硬件接口设计经验，对于提升电子工程和计算机科学方面的实践能力大有裨益。

1.Python起源与定义 Python 是由荷兰人吉多·罗萨姆于 1989 年发布的。Python 的第一个公开发行版发行于 1991 年。Python 的官方定义：Python 是一种解释型的、面向对象的、带有动态语义的高级程序设计语言。通俗来讲，Python 是一种少有的、既简单又功能强大的编程语言，它注重的是如何解决问题而不是编程语言的语法和结构。 2.Python的应用范围 Python 在通用应用程序、自动化插件、网站、网络爬虫、数值分析、科学计算、云计算、大数据和网络编程等领域有着极为广泛的应用，像 OpenStack 这样的云平台就是由 Python 实现的，许多平台即服务（PaaS）产品都支持 Python 作为开发语言。近年来，随着 AlphaGo 几番战胜人类顶级棋手，深度学习为人工智能指明了方向。Python 语言简单针对深度学习的算法，以及独特的深度学习框架，将在人工智能领域编程语言中占重要地位。 Python 是一种代表简单主义思想的语言。吉多·罗萨姆对 Python 的定位是“优雅，明确，简单”。Python 拒绝了“花俏”的语法，而选择明确。 可下载源

基于C++语言实现的职工资源管理系统是一款专为企事业单位设计的综合性管理软件，旨在提高职工信息管理的效率和准确性。该系统充分利用C++语言的强大功能和特性，结合企事业单位的实际需求，构建了一个高效、稳定且易于操作的职工信息管理平台。 职工资源管理系统的主要功能包括： 职工信息管理：管理员可以录入、编辑、删除职工的基本信息，如姓名、性别、年龄、职位、联系方式等，并支持批量导入和导出数据，方便数据迁移和备份。 部门管理：系统支持多部门设置，管理员可以添加、修改和删除部门信息，并为职工分配所属部门，实现职工信息的分类管理。 考勤管理：系统可以记录职工的考勤数据，包括上下班时间、请假、加班等信息，支持考勤数据的查询和统计，为企事业单位提供准确的考勤报表。 薪资管理：系统可以根据职工的薪资标准和考勤数据，自动计算职工的薪资，并支持薪资发放记录的管理和查询，确保薪资发放的准确无误。

用户功能： 用户注册和登录：用户可以填写个人信息并注册账号，已注册的用户可以使用用户名和密码登录。用户信息将被保存在数据库中。 用户权限管理：根据用户角色划分权限，例如物业管理员、小区住户等，不同角色有不同的功能访问权限。 小区信息管理： 小区基本信息管理：物业管理员可以管理小区的基本信息，包括小区名称、地址、联系方式等。 房屋信息管理：物业管理员可以管理小区内的房屋信息，包括房屋所有者、房屋类型、面积等。 报修管理： 提交报修请求：小区住户可以提交报修请求，包括报修类型、报修内容等详细信息。 报修单处理：物业管理员可以查看并处理报修单，包括分派维修人员、跟踪修复进度等。 缴费管理： 物业费管理：小区住户可以查看并缴纳物业费，物业管理员可以记录缴费信息并生成缴费通知。 公共设施费管理：小区住户可以查看并缴纳公共设施费，物业管理员可以记录缴费信息并生成缴费通知。 公告管理： 发布公告：物业管理员可以发布小区公告，通知住户重要事项、活动信息等。 查看公告：小区住户可以查看最新发布的公告内容。

（1）本学期学习的图像处理和机器视觉课程内容主要有（请根据实际完成情况填写）： 第1章的主要内容是介绍计算机视觉就是要让机器像人一样具有视觉感知能力，如图像分类、目标检测、图像分割、三维视觉、目标跟踪等 第2章的主要内容是介绍实时图像采集、利用在现代多媒体技术中占有重要的地位。 第3章的主要内容是介绍实时图像采集、利用在现代多媒体技术中占有重要的地位。 ### 图像处理和机器视觉课程设计报告知识点梳理 #### 第1章：计算机视觉概论 - **计算机视觉定义**：让机器具备人类视觉感知能力，理解图像内容。 - **核心任务**：包括图像分类、目标检测、图像分割、三维视觉、目标跟踪等。 - **图像分类**：识别图像中的对象类别。 - **目标检测**：定位图像或视频中的对象，并进行分类。 - **图像分割**：将图像划分为多个部分，每个部分代表一个对象或区域。 - **三维视觉**：从二维图像中恢复三维结构。 - **目标跟踪**：跟踪视频序列中对象的位置变化。 #### 第2章：实时图像采集技术 - **实时图像采集**：获取连续的图像流，用于后续处理。 - **现代多媒体技术**：实时图像采集在视频监控、在线教育、虚拟现实等领域的重要性。 - **关键技术**：高速摄像头、图像传感器、数据传输协议等。 #### 第3章：实时图像采集的应用案例 - **应用场景**：进一步探讨实时图像采集在不同领域的应用实例。 - **挑战与解决方案**：针对实时性的需求，如何优化算法以提高效率。 #### 第4章：HaiShoKu—图像颜色板生成工具 - **HaiShoKu功能**：自动提取图像的主要颜色和配色方案。 - **应用场景**：网页设计、UI界面设计、艺术创作等。 - **操作流程**：导入图片，选择颜色提取模式，生成调色板。 #### 第5章：计算机图像学中的仿射变换 - **仿射变换定义**：一种保持平行线不变的几何变换。 - **应用场景**：图像缩放、旋转、倾斜等操作。 - **数学原理**：通过矩阵运算实现图像的变换。 - **代码实现**：使用Python的OpenCV库进行仿射变换操作。 #### 第6章：Python中的图像平滑方法 - **中值滤波**：去除椒盐噪声的有效方法。 - **双边滤波**：保留边缘的同时平滑图像，适用于模糊处理。 - **比较分析**：讨论两种方法的优缺点及适用场景。 #### 第7章：图像分割技术 - **图像分割意义**：将图像划分为有意义的区域，便于后续分析。 - **常用算法**：阈值分割、区域生长、分水岭算法等。 - **评估指标**：准确率、召回率、F1分数等。 #### 第8章：使用PIL进行基本图像操作 - **PIL简介**：Python Imaging Library，用于图像处理的库。 - **基本操作**：裁剪、缩放、旋转、颜色调整等。 - **代码示例**：展示如何使用PIL库对图像进行简单编辑。 #### 第9章：基于特征的图像配准方法 - **图像配准**：将多张图像对齐到同一坐标系下的过程。 - **特征提取**：SIFT、SURF、ORB等算法用于关键点检测和描述。 - **匹配与融合**：寻找最佳匹配点，将图像融合在一起。 #### 第10章：Python实现LBP纹理提取 - **LBP定义**：局部二值模式，用于纹理描述。 - **实现步骤**：计算像素周围邻域的二值模式，统计频率分布。 - **应用案例**：物体识别、纹理分类等。 通过以上章节的学习，我们可以深入了解图像处理和机器视觉的基础理论与实践技术，为今后的研究和开发工作打下坚实的基础。这些知识点不仅涵盖了理论层面的讲解，还提供了具体的编程实现案例，有助于学生全面掌握图像处理和机器视觉的相关技能。

资源包含文件：设计报告word+项目源码+项目截图 使用 VUE 框架 + Element UI 开发 Web 前端，使用 Node 的 Express 框架来模拟打印机后端，前端使用 axios 通信框架向 Express 发送请求，Express 接收到请求后，模拟打印机把设定的参数保存到文件中，把收到的打印文件数据保存到一个固定的目录中。如果目录中的文件可以完整的打开，就说明数据收到正确。 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/newlw/article/details/125474186