姿势分类器 使用ml5.js和p5.js的姿势分类Web应用程序 数据采集​​： 从ml5库使用PoseNet模型，并为分类模型中使用的字母手动收集数据。 模型训练： 将收集的数据标准化并通过神经网络传递，并训练50个纪元。 部署： 经过训练的模型用于姿势分类，应用程序的UI在p5.js中开发，并使用github页面进行部署。

kyxt 电信学院教师科研信息管理系统 电信学院教师科研信息管理系统 开发环境：MyEclipse 2017 CI ,Navicat Tomcat8.5 + Mysql5.7 前端使用JSP+Jquery,Layui框架，后台使用Servlet+Javabean+jdbc 实现功能 ：1.Login登录功能（权限不同，登录不同系统） 2.Admin完成对教师信息的添加和管理 3.Admin完成对基本信息的维护（包括专业信息、职称信息、期刊信息、期刊等级、项目来源信息、一级学科、学科分类） 4.Teacher完成对个人论文的添加，查询功能 5.Teacher完成对个人信息的查看，以及对密码的修改 6.Admin完成对论文审核，查询功能 7.Admin完成对论文信息的分析，生成可视化的图表数据显示到页面（拟采用Echarts实现） 系统运行截图： 登录界面： 教师查询论文界面： 图表分析1：

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