基于Python+YOLO姿态估计模型+Deepseek开发的一套能够贴合真实训练场景、提供量化评估与个性化语言指导的“智能羽球教练”系统(源码+模型) 系统攻克“多动作连续分析”这一技术难点,融合YOLOv8姿态估计、多动作分段识别算法与生成式AI,开发一套能够贴合真实训练场景、提供量化评估与个性化语言指导的“智能羽球教练”系统,探索人工智能技术在体育科学领域深度应用的新范式。 实现功能: 从羽毛球训练视频中提取运动员人体关键点(姿态识别 / Pose Estimation)。 计算关键技术指标(如:击球时刻身体姿态、步伐移动距离、手臂/膝盖角度等)。 将这些量化指标组织成结构化描述,发送给 DeepSeek 大模型 API,生成中文自然语言评价与改进建议。 在视频或单帧图像上可视化(骨架、关键角度、评分)。
2026-01-14 11:13:51 5.96MB Python
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基于深度学习的个性化携程美食数据推荐系统-d7fq1jtw【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
2026-01-11 08:36:37 29.94MB python
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标题基于深度学习的个性化携程美食数据推荐系统研究AI更换标题第1章引言介绍个性化美食推荐的研究背景、意义、国内外现状及论文方法与创新点。1.1研究背景与意义阐述个性化美食推荐在旅游业中的重要性及研究价值。1.2国内外研究现状分析国内外个性化美食推荐系统的研究进展与不足。1.3研究方法以及创新点概述本文采用的研究方法及创新点。第2章相关理论介绍深度学习及个性化推荐系统相关理论。2.1深度学习基础阐述深度学习基本原理、神经网络模型及训练方法。2.2个性化推荐系统理论介绍个性化推荐系统的基本概念、分类及评价方法。2.3美食数据特征提取分析美食数据的特征提取方法,包括文本、图像等。第3章个性化携程美食数据推荐系统设计详细介绍个性化携程美食数据推荐系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构、模块划分及功能描述。3.2深度学习模型选择选择适合美食推荐的深度学习模型,如CNN、RNN等。3.3推荐算法设计设计基于深度学习的个性化美食推荐算法。第4章数据收集与处理介绍数据收集、处理及特征工程的方法。4.1数据收集方法阐述数据来源及收集方式,包括用户行为数据、美食数据等。4.2数据预处理介绍数据清洗、去重、标准化等预处理方法。4.3特征工程阐述特征提取、选择及转换的方法。第5章实验与分析对个性化携程美食数据推荐系统进行实验验证和性能分析。5.1实验环境与数据集介绍实验所采用的环境、数据集及评估指标。5.2实验方法与步骤给出实验的具体方法和步骤,包括模型训练、测试等。5.3实验结果与分析从准确率、召回率等指标对实验结果进行详细分析,对比不同方法。第6章结论与展望总结本文的研究成果,并展望未来的研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究结论和创新点。6.2展望指出本文研究的不足之处以及未来在美食推荐领域的研究方向。
2026-01-11 08:34:14 68.08MB python
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标题Python基于深度学习的个性化携程美食数据推荐系统研究AI更换标题第1章引言介绍个性化推荐系统在携程美食领域的应用背景、意义、研究现状以及论文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述个性化推荐在携程美食数据中的重要性及其实际应用价值。1.2国内外研究现状概述国内外在个性化推荐系统,尤其是在美食推荐领域的研究进展。1.3论文方法与创新点简要说明论文采用的研究方法以及在该领域内的创新之处。第2章相关理论介绍深度学习和个性化推荐系统的相关理论基础。2.1深度学习基础阐述深度学习的基本原理、常用模型及其在推荐系统中的应用。2.2推荐系统概述介绍推荐系统的基本框架、主要算法和评估指标。2.3个性化推荐技术详细描述基于用户画像、协同过滤等个性化推荐技术的原理和实现方法。第3章基于深度学习的个性化推荐系统设计详细阐述基于深度学习的个性化携程美食数据推荐系统的设计思路和实现方案。3.1数据预处理与特征工程介绍数据清洗、特征提取和转换等预处理步骤,以及特征工程在推荐系统中的作用。3.2深度学习模型构建详细描述深度学习模型的构建过程,包括模型结构选择、参数设置和训练策略等。3.3推荐算法实现介绍如何将训练好的深度学习模型应用于个性化推荐算法中,并给出具体的实现步骤。第4章实验与分析对基于深度学习的个性化携程美食数据推荐系统进行实验验证,并对实验结果进行详细分析。4.1实验环境与数据集介绍实验所采用的环境配置、数据集来源以及数据集的预处理情况。4.2实验方法与步骤详细说明实验的具体方法和步骤,包括模型训练、验证和测试等过程。4.3实验结果与分析从准确率、召回率、F1值等多个角度对实验结果进行量化评估,并结合实际应用场景进行结果分析。第5章结论与展望总结论文的研究成果,并指出未来可能的研究方向和改进措施。5.1研究结论概括性地阐述论文的主要研究结论和创新成果。5.2未来研究方向根据当前研
2026-01-11 08:20:56 92.93MB django python mysql vue
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标题基于Python的个性化书籍推荐管理系统研究AI更换标题第1章引言介绍个性化书籍推荐系统的背景、研究意义、当前研究现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述个性化推荐在书籍管理中的重要性及其对用户体验的影响。1.2国内外研究现状概述当前个性化书籍推荐系统的发展状况和存在的问题。1.3论文方法与创新点介绍本文采用的研究方法以及在个性化书籍推荐方面的创新之处。第2章相关理论阐述个性化推荐系统的基础理论和相关技术。2.1推荐算法概述介绍常用的推荐算法及其优缺点。2.2Python在推荐系统中的应用探讨Python在构建个性化推荐系统中的作用和优势。2.3用户画像与书籍特征提取分析如何提取用户兴趣和书籍特征,以便进行精准推荐。第3章系统设计详细描述基于Python的个性化书籍推荐管理系统的设计方案。3.1系统架构与功能模块介绍系统的整体架构以及各个功能模块的作用。3.2推荐算法实现详细阐述推荐算法在系统中的具体实现过程。3.3用户界面与交互设计分析系统的用户界面设计和用户交互流程。第4章系统实现与测试介绍系统的具体实现过程以及测试方法和结果。4.1系统实现细节阐述系统的开发环境、技术选型以及关键代码实现。4.2系统测试与性能评估介绍系统的测试方法、性能指标以及测试结果分析。第5章应用案例分析通过具体案例展示个性化书籍推荐管理系统的实际应用效果。5.1案例背景与数据准备介绍案例的背景以及数据准备过程。5.2推荐效果展示与分析展示系统在实际应用中的推荐效果,并进行详细分析。5.3用户反馈与改进建议收集并分析用户对系统的反馈意见,提出改进建议。第6章结论与展望总结本文的研究成果,并对未来研究方向进行展望。6.1研究结论概括本文的主要研究内容和取得的成果。6.2研究展望分析当前研究的局限性,提出未来可能的研究方向和改进措施。
2025-12-28 16:32:59 100.35MB python django vue mysql
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本研究致力于构建一款个性化机票预订系统,旨在满足用户对航班预订的个性化需求。随着航空业的快速发展,用户对于航班选择的偏好日益多样化,因此,开发一套能够智能分析用户需求并提供个性化服务的预订系统具有重要意义。 本系统采用了协同过滤算法作为推荐引擎的核心,通过分析用户的历史行为和偏好,为其推荐最符合期望的机票选项。功能上,系统包括航班搜索与比较、个性化推荐、订单管理等模块。用户可以通过系统快速地筛选适合自己需求的航班,并根据个人偏好接收智能推荐。系统前端基于Vue框架,提供直观友好的用户界面,后端采用Java语言实现,确保系统的稳定性和安全性。
2025-12-16 01:52:40 98.76MB vue.js java
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随着科技的快速发展,人类对于健康生活的追求已经进入了全新的智能化阶段。智能健康监测与建议系统应运而生,它通过整合先进的传感器数据和人工智能算法,为用户提供了前所未有的个性化健康管理服务。本文将深入探讨智能健康监测与建议系统的设计理念、关键技术以及系统实现,以期为改善现代人的生活品质提供更加精准的健康管理方案。 智能健康监测与建议系统的核心在于其能够采集和分析用户的健康数据。系统利用各种传感器,如心率监测器、血压监测器、血氧饱和度监测器等,能够实时追踪和记录用户的生理状态。这些传感器通常具有高精度、低功耗和易于携带的特点,能够无缝融入用户的日常生活中,提供持续的健康监控。 在数据收集之后,系统会将原始数据传输至数据处理模块。此环节是确保数据质量的重要步骤,需要进行数据清洁、数据变换和数据分析等操作。通过数据清洁,可以有效去除噪声和无关数据,确保数据的准确性和可靠性。数据变换则涉及将数据转换成适合后续分析的格式。数据分析是通过统计方法对数据进行深入挖掘,以揭示潜在的健康趋势和问题。 接着,处理完毕的数据将被送至人工智能算法模块。在这一环节,算法的核心作用是基于用户的具体数据提供实时监测和分析,从而生成个性化的健康建议。常见的算法包括决策树、随机森林、逻辑回归和支持向量机等。这些算法能够根据历史数据学习用户的健康模式,并预测未来可能出现的健康风险,帮助用户提前做好预防措施。 基于算法得出的结果,系统将生成个性化的健康建议。这些建议可能包括运动建议、饮食建议、睡眠建议等。通过对用户的生活习惯、健康状况和偏好进行综合分析,系统能给出科学合理的建议,从而辅助用户进行健康的生活方式调整。 系统实现环节确保了整个智能健康监测与建议系统的可靠性和可扩展性。在设计上,模块化设计、面向对象编程和微服务架构等方法的运用,不仅提升了系统的灵活性和可维护性,也便于未来功能的扩展和升级。系统整体设计要考虑到用户的便捷性、设备的兼容性以及数据的安全性,以确保用户能够轻松使用并放心地依赖于系统的建议。 智能健康监测与建议系统作为一个复杂的系统工程,其成功实施需要跨学科的合作。这意味着不仅需要嵌入式系统开发者的专业技能,还需要数据科学家、算法工程师以及健康专家的共同努力。系统必须能够适应不同用户的需求,同时保证数据处理的高效和算法的精准。 总结而言,智能健康监测与建议系统通过传感器技术实时监测用户健康状况,利用人工智能算法进行数据处理和分析,最终生成个性化的健康建议。它代表了健康科技领域的一个重要趋势,即从传统的被动式治疗转向主动式健康管理。随着技术的不断进步,这样的系统将更加智能、普及和亲民,为人们提供更加便捷、精准的健康管理服务,从而显著提高我们的生活品质。
2025-11-08 15:56:25 15KB 人工智能
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内容概要:本文档主要介绍了如何通过iframe嵌入方式将Dify聊天窗口集成到网页中,并通过用户ID进行会话隔离,解决原生Dify无法传递用户ID导致的历史记录丢失问题。具体实现步骤包括:在myChat/index.html中配置Dify接口地址,通过URL参数(app_code和user_id)传递应用编码与用户ID,确保index.html和Dify访问地址同源。利用JavaScript获取用户token并写入iframe中,同时提供了一个基于Vue.js的实现示例,详细展示了如何通过API获取token并更新iframe内容。此外,还优化了聊天窗口的样式,使其更加美观。 适合人群:熟悉前端开发技术(如HTML、CSS、JavaScript),尤其是有一定Vue.js经验的开发者。 使用场景及目标:①需要将Dify聊天窗口集成到现有网站或应用中的场景;②希望通过用户ID实现会话隔离,确保不同用户之间的聊天记录独立保存;③希望自定义聊天窗口样式以匹配自身网站设计风格。 阅读建议:读者应重点关注如何通过URL参数传递必要信息、如何通过API获取并设置token,以及如何处理跨域问题。对于Vue.js用户,可以参考提供的代码示例进行实际操作。同时注意配置时保证前后端地址的一致性,以避免同源策略带来的限制。
2025-10-31 00:15:13 238KB HTML JavaScript iFrame Vue
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智测通——基于AI算法的嵌入式考试评测系统,是一个功能全面、综合性强的在线考试管理平台。该平台致力于提供高效的AI考试体验,以及精准的个性化学习指南,满足当前对在线考试管理系统的多样化需求。智测通创新性地采用AI出题方式,确保每位学生的题目组合不同但难度一致,并通过其强大的数据分析功能直观地为教师、学生及人力资源专家提供能力评估与实时反馈,从而全面提升教育效率,促进个性化学习和持续的个人发展。 首先教师端系统分为三大主要模块:AI测试与练习、课程与学生管理以及个人中心。AI测试与练习模块具备强大的功能,包括AI练习出题、AI考试出题、出题记录查询、试题管理以及AI教学分析等。特别是在AI出题管理方面,系统支持多种题型的管理,涵盖了选择题、填空题、判断题和编程题等,同时提供自定义组卷和设置考试难度等级的功能,以满足教师在出题方面的多样化需求。 课程与学生管理模块则通过高效的导入导出功能,使教师能够迅速掌握学生的答题情况。此外,系统还将实现课程的添加、删除、修改、查询、发布和结束等操作,为教师提供便捷的课程管理工具。同时,系统还具备考试成绩统计和可视化展示功能,能够帮助教师直观地评估学
2025-08-01 11:57:10 285.49MB
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C#标签打印控制程序源代码:个性化编辑标签,智能定位条形码与二维码的二次开发利器,标签打印C#控制程序源代码,适合自己进行二次开发。 软件可以自己编辑标签,可以自动条形码或二维码的位置。 ,C#控制程序源代码; 标签打印; 二次开发; 编辑标签; 自动条形码或二维码。,C#控制标签打印程序,支持二次开发与自定义编辑二维码条形码位置 C#标签打印控制程序是一套基于C#语言开发的软件系统,它主要面向有标签打印需求的用户,提供了一个可视化界面,以便用户可以自行设计和编辑标签格式。该程序支持二次开发,意味着用户或者开发者可以根据自己的具体需求,对源代码进行修改和扩展,以适应不同的应用场景。程序的一个显著特点是能够智能定位条形码和二维码的位置,确保打印内容的准确性和阅读的便捷性。 在实际应用中,C#标签打印控制程序可以应用于各种标签的打印任务,比如产品标识、库存管理、物流追踪等。软件的设计理念强调易用性和灵活性,使得即使是不具备深入编程知识的用户也能够通过简单的操作完成复杂的标签设计。该程序的编辑功能允许用户通过拖放组件来设计标签,设置文本、图形、条码等元素的布局和格式,从而实现个性化标签的快速定制。 智能定位条形码与二维码是该程序的一个亮点功能,它能够自动根据标签的尺寸和内容布局,计算出条形码和二维码的最佳打印位置,确保扫描器能够轻松识别。这样的智能化设计不仅提高了工作效率,也降低了操作的复杂度,使得标签打印工作更加高效和精准。 软件还提供了丰富的API接口,方便开发者根据自己的需求进行功能的扩展和定制。例如,可以开发新的打印模板,实现特定格式的标签打印,或是集成其他系统,如ERP、CRM等,来实现数据的自动填充和打印,从而实现整个业务流程的自动化。 该程序的源代码文件包括了必要的资源和说明文件,如图片资源(2.jpg、1.jpg)和文本文件(标题自定义标签打印控制程序源代码的开发一引言随.txt、探索控制程序源代码自定义标签打印与.txt、标签打印控制程序源代码适合自己进行二次开发软件.txt、标签打印控制程序源代码适合自己进.doc、标签打印控制程序源代码适合自己进行二次开发软件可以.html、在当今数字化时代标签打印技术已经.doc、标签打印控制程序源代码解析随着科技的飞速发展.txt),这些文件为用户提供了对软件功能、操作方法、二次开发等方面的详细指导。其中,“WindowManagerfree”可能是软件中用以管理窗口或界面的自定义类库或模块。 在数字化时代背景下,标签打印技术已经成为了商业和制造业不可或缺的一环,C#标签打印控制程序源代码的推出,无疑为相关领域提供了技术上的支持和便利,无论是在提高打印效率、节约成本,还是在增强打印内容的可读性和准确性方面,都有着不可忽视的作用。 随着科技的不断进步,标签打印控制程序也在不断地更新迭代,以满足更加多样和复杂的打印需求。对于追求高效率和高质量标签打印的用户来说,C#标签打印控制程序源代码无疑是一套值得尝试的解决方案。
2025-06-10 09:28:31 728KB 开发语言
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