• 这是一个基于spring boot + opencv 实现的项目 • 贯穿样本处理、模型训练、图像处理、对象检测、对象识别等技术点 • 以学习交流为目的，代码注释超多，文档也在逐步完善 • java语言的深度学习项目，在整个开源社区来说都相对较少；拥有完整的训练、检测、识别过程的开源项目更是少之又少！！ • 本人目前也正在学习图片识别相关技术，代码及文档持续更新中，大牛请绕路 包含功能 • 蓝、绿、黄车牌检测及车牌号码识别 • 网上常见的轮廓提取车牌算法JAVA实现 • hsv色彩分割提取车牌算法JAVA实现 • harrcascade特征识别算法 JAVA实现 • 基于svm算法的车牌检测训练JAVA实现 • 基于ann算法的车牌号码识别训练JAVA实现 • 人脸检测 接下来将实现人脸识别 • 图片工具: 目前实现了HSV色彩切割，后续将添加更多使用的图片处理工具，用于辅助算法优化 • 证件文字识别

基于c++的云相册管理系统系统 课设毕设完整代码 本项目旨在设计云相册管家能更方便的照片的上传下载格式，大小修改功能个人信息操作（包括注册，注销，修改，管理系统常见操作）相同图片的清除，滤镜，图像增强，人物提取，人脸替换（腾讯云上有 API），美颜（扩充前面的功能）扩充功能，文字提取，照片分类，单目测距//（有做 app 的话）打算在 app 上搞，实现相机到指定位置的距离 台：Linux（Ubuntu 服务器） **语言：**c/c++（lua 和 go 为备用） **目的：**侧重点为后台程序的接口设计以及整个系统框架的实现，网页为非重点 功能： 照片的上传下载格式，大小修改功能个人信息操作（包括注册，注销，修改，管理系统常见操作）相同图片的清除 回收站 //毕业设计中再实现，短学期看进度（页面后期完善） 实现美图的功能 滤镜，图像增强，人物提取，人脸替换（腾讯云上有 API），*美颜（扩充前面的功能）*扩充功能，文字提取，照片分类，单目测距//（有做 app 的话）打算在 app 上搞，实现相机到指定位置的距离

基于 Pytorch MobileNetv1 的图像分类实战 完整代码+数据 计算机毕设 可直接运行

一、系统简介： 本系统为人事管理系统，系统分为七大模块：绩效考核，招聘管理，档案管理，工资管理，考勤管理，培训管理，系统管理。 可满足小企业日常办公。本系统最大特色是有强大和灵活的权限控制功能，所有菜单，按钮功能均可由管理通过配置来控制。 系统默认有四个角色：管理员，财务专员，人事专员，普通用户 管理员（admin/admin）：可以操作所有功能 财务专员(cw/cw)：可查看工资管理，考勤管理，培训管理等内容 人事专员（rs/rs）:可查看和管理招聘管理，档案管理，培训管理等内容 普通用户（wdc/wdc）：只可查看工资，打卡考勤，参加培训等 二、软件架构： （1）基础环境： JDK:1.8 MySQL:5.7 Maven3.0 （2）使用框架： 核心框架：Spring Boot 2.2.13.RELEASE ORM框架：MyBatisPlus 3.1.2 数据库连接池：Druid 1.2.8 安全框架：Apache Shiro 1.8.0 日志：SLF4J ，Log4j 前端框架：VUE2.2.6,LayUI,Ztree,jQuery,Bootstrap

1.2 项目目标 使用机器学习 和 情感词典 这两种方法 分别对中文新闻类文本进行情感极性分析 输入一段新闻文本能够得到文本的情感极性 1.3 目标人群 需要对已有中文文本数据进行情感分析的企业及用户 APP中需要集成中文文本情感分析功能的开发人员 从事中文文本情感分析与挖掘的研究人员

进程间通信之共享内存 shared memory ） 1 效率最高 2 存在竞态 七种进程间通信方式： 一 无名管道（ pipe ） 二 有名管道（ fifo ） 三 共享内存 shared memory 四 信号 sinal 五 消息队列 message queue ） 六 信号量 semophore 七 套接字 socket 以上七种进程间通信的完整代码 皆可以在我的资源列表中获取下载： 资源列表：http: download csdn net user qiulanzhu">进程间通信之共享内存 shared memory ） 1 效率最高 2 存在竞态 七种进程间通信方式： 一 无名管道（ pipe ） 二 有名管道（ fifo ） 三 共享内存 shared memory 四 信号 sinal 五 消息队列 message queue ） 六 信号量 semophor [更多]

本次实验提供六个类别的垃圾识别分类数据集，分别是glass、cardboard、metal、paper、plastic、trash。本次实验是基于卷积神经网络模型来完成六个类别垃圾分类。 目前垃圾分类已经在许多城市开展起来。这看似微不足道的“小事”，实则关系到13亿多人生活环境的改善，理应通过人工智能技术来大力提倡社会风气养成。本次实验提供六个类别的垃圾识别分类数据集，分别是glass、cardboard、metal、paper、plastic、trash。本次实验是基于卷积神经网络模型来完成六个类别垃圾分类。 2.任务要求 每位同学单独完成；建立神经网络模型，并尽可能将其参数调优到最佳状态；绘制深度学习模型图、绘制并分析学习曲线等；分析模型并试着调试不同学习率等超参数对模型的结果影响 ；使用Python语言。 3.实验方法 卷积神经网络 （Convolutional Neural Network, CNN）是一种结构类似于人类或动物的 视觉系统 的人工神经网络，包含一个或多个卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）和全连接层（Full

Corgi Engine - 2D + 2.5D Platformer v8.0版本 Corgi 引擎是 Unity 上最畅销和最完善的平台游戏解决方案。 它基于一个紧凑型（非基于物理的控件）角色控制器而构建，为你的游戏带来最佳体验。它的速度非常快，并且可以在台式、移动端以及任何你想要的地方使用。功能丰富，并且持续更新（在过去 5 年间发布了 50 多个版本），它是创建 2D + 2.5D 平台游戏或枪战类游戏的最佳工具！ 无论你是初次接触 Unity、经验丰富的开发员或工作室，还是制作第一个游戏的新手或商业游戏创作者，此引擎都将帮助你释放游戏的潜力。 - 内容丰富，该资源包含 50 多个演示关卡，并为你提供一切所需：300 多件随时可用、手工制作的视觉资源（不仅仅是占位的艺术品，还可以被实际运用），200 多个经优化的脚本，和大量用于制作的预制件。 - 内置游戏精华：Corgi 引擎内置了 MMFeedbacks，让你只需点击几下即可改进游戏的原生感觉。对游戏中的每个动作或事件最多可添加 40 种反馈：屏幕抖动、粒子、声音、着色器控制、后期处理、摆动、相机缩放、时间控制、闪烁等

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本小组研究的课题是基于深度学习的图像识别，最终实现的是对海量图片数据的学习和准确的识别，不仅如此，我们测试了几种不同的分类模型，并比较预测结果，计算预测准确率，对预测方法进行优化，希望得到一种最高效的预测方法，从而实现真正的机器智能化识别。 本小组课设主要基于python开发环境下的scikit-learn标准库以及PIL图像处理库，并采用matplotlib实现最终结果的比对，PIL库用于图像的特征值批量读取，scikit-learn标准库用于分类模型的构建，matplotlib则用于显示最终结果。