基于RTP的H263视频传输测试例子，环境VS2005+opencv2.2+jrtplib+h263编解码，其中除了Opencv以外，其他库文件以及头文件都包括在内，opencv需要额外安装或者加入使用的3个库core，highgui，imgproc

基于python实现微信接入ChatGpt进行自动回复

针对以往车牌字符分割算法在复杂情况下分割准确率低的问题，提出了一种基于新邻域模板的连通域算法的车牌字符分割算法。采用基于新模板的连通域算法粗分割字符；通过自适应阈值投影法进行字符细分割；同时使用区域合并算法保证字符的完整性。实验结果表明，该算法将连通域法与投影法有效结合，能够同时解决汉字不连通、字符粘连和边框粘连等复杂情况，该算法对车牌字符进行分割正确率达99.5%。

基于python的药店药品管理系统 - 毕业设计 - 课程设计.zip

基于MATLAB车牌字符分割的算法研究.pdf

本资源是一个基于SpringBoot+Vue的校园在线拍卖系的完整开发源码，包括前端、后端、数据库等部分。该系统主要提供自媒体社区服务，实现自媒体账号管理、内容发布、用户互动等功能，提高自媒体推广效率和用户体验。该系统支持自媒体账号管理、内容发布、用户互动等服务，为自媒体及广大自媒体创作者提供了便捷、高效的自媒体社区平台。 我们提供了详细的部署说明和系统介绍，以帮助使用者更好地使用本资源。在部署说明中，我们详细介绍了如何将本资源部署到本地或远程服务器上，并配置相关环境参数。在系统介绍中，我们对自媒体社区平台的各项功能、前后端框架和技术栈进行了详细介绍和解释，以帮助开发者更好地理解系统的设计思路和功能实现。 对于想要深入学习和了解源码的开发者，我们还提供了源码解释。通过逐行分析源码，我们对系统的技术实现、API设计、业务逻辑等进行深入解读和分析，帮助开发者更好地理解源码和在其基础上进行二次开发，并提供更多开发思路和技巧。 总之，本资源适合对SpringBoot、Vue、自媒体社区平台开发有一定基础的开发者学习和参考。该系统的设计思路、技术实现和业务逻辑等方面都具有高参考价值，为开发

项目简介：基于STM32C8T6的环境监测系统 环境信息可以显示在OLED屏幕上，并且可以通过串口将环境信息传递到PC端 超出阈值进行声光报警&阈值可以通过按键调节 硬件列表： 系统板：STM32C8T6 显 示：四引脚OLED屏幕（IIC协议） 传感器：dht11(检测温度)mq2-7-135(检测烟雾浓度) USB to TTL(串口) 蜂鸣器、按键、led灯、杜邦线若干 PC机一台 接线： GPIO： MQ2 烟雾 PA1 MQ7 一氧化碳 PA6 MQ135 空气质量 PA7 DHT11 PB6 UART-TX PA9 UART-RX PA10 OLED-SCL PB8 OLED-SDA PB9 BEEP PA8 LED PC13(核心板自带led灯) FAN PB9 KEY1 -> PB12 KEY2 ->PB13 KEY3 ->PB14

面对大数据时代消费者评价的海量信息，为了识别消费者评价信息的情感倾向，及时掌握消费者的评价信息反馈，采用K-近邻（KNN）算法对消费者评价信息进行情感分类，但是该算法在文本分类过程中因文本特征向量的维度高，使得算法的时间复杂度和空间复杂度较高，计算的开销很大。针对这一问题，通过对获取信息的文本结构以及情感表达特点的分析，采用一种改进的KNN算法进行文本情感分类。在对消费者评价信息进行分类时，先由潜在语义分析算法对文本特征向量进行降维处理，然后利用加权KNN算法进行分类。实验结果表明，该方法在提高文本分类速度的同时保持了良好的分类效果。

基于YoloV5l的面部表情识别模型是一项引人注目的技术发展，它将目标检测与深度学习相结合，旨在实现对人脸图像中不同表情的准确识别。YoloV5l模型以其强大的检测性能和高效的计算能力而著称，为面部表情识别任务提供了出色的基础。 该模型的设计考虑到了人脸表情的多样性和复杂性。人脸表情在微表情、眼部、嘴巴等区域都具有独特的特征，因此模型需要具备出色的特征提取和分类能力。YoloV5l模型通过多层次的卷积神经网络和注意力机制，能够在不同尺度上捕捉人脸图像的细节，从而实现高质量的表情分类。 为了进一步提升面部表情识别模型的性能，我们可以考虑以下扩展和优化： 数据增强：通过旋转、缩放、平移、翻转等数据增强技术，增加训练集的多样性，提高模型的泛化能力，尤其在捕捉微表情时更为重要。 迁移学习：利用预训练的权重，特别是在人脸检测和关键点定位方面的预训练模型，可以加速模型的训练和提升性能。 多任务学习：将人脸表情识别与人脸情感分析、性别识别等任务结合，共享底层特征，提高模型的通用性。 注意力机制：引入注意力机制，使模型能够更关注人脸的关键区域，如眼睛、嘴巴，从而提高表情识别的准确性。 模

可直接参考当毕设项目。有完整的内容