Java项目实战-物资管理系统(附源码,部署说明).zip
2024-04-17 09:39:24 6.98MB java
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基于 YOLO(You Only Look Once)算法实现的停车场车牌识别计费系统可以实现自动识别车牌、记录车辆进出时间以及计算停车费用等功能。下面是一个基本的系统架构和功能描述: ### 系统架构: 1. **摄像头部署:** 在停车场入口和出口处安装摄像头,以捕捉车辆进出场景。 2. **YOLO模型部署:** 使用基于 YOLO 的目标检测模型,针对停车场车牌的识别,训练一个车牌检测模型。可以使用预训练的 YOLO 模型,在其基础上进行微调以适应特定的车牌识别任务。 3. **车牌识别算法:** 针对检测到的车牌区域,使用 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)算法对车牌进行识别。常用的 OCR 算法包括基于深度学习的方法(如 CRNN、CTC 等)以及传统的图像处理方法(如基于模板匹配的方法)。 4. **计费系统:** 根据车辆的进出时间和停车时长,计算停车费用。可以根据停车场的具体规则和收费标准来确定计费方式,比如按时计费或按次计费。 5. **数据库存储:** 将识别到的车牌信息以及进出时间等记录保存到数据
2024-04-13 21:14:13 191.77MB yolo
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Django旅游数据采集分析推荐系统 去哪儿网站、基于用户协同过滤推荐算法、requests爬虫、MySQL数据库 摘 要 本系统主要针对解决获取旅游信息滞后、参加线下旅行社和人工检索时间成本高等问题,运用网络爬虫信息技术设计思想,实现了一个基于Python的旅游信息推荐系统。本系统以Python计算机设计语言为基础,使用 requests对去哪儿旅游信息源进行抓取,针对网页信息编写抽取规则,对旅游信息进行必要的过滤和提取,使用MySql对旅游信息进行数据存储。然后使用 Python 开源web框架 Django进行系统搭建,基于旅游信息采用协同过滤推荐算法完成对用户的旅游信息推荐,完成整个爬取以及数据检索到成功进行旅游推荐的网页端操作展示。 项目截图 1、价格与销量分析 2、城市与景点等级分析 3、首页—数据概况 4、评分情况分析
2024-04-11 16:49:23 156.31MB python 爬虫 django
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您好!感谢您的提问。根据您的要求,我为您介绍一款基于SSM+Vue的党建网站资源。这款党建网站采用了先进的技术架构,包括Spring、SpringMVC和MyBatis框架,以及Vue.js前端框架。通过这些技术的整合,实现了功能丰富、性能优越的党建网站。源码部分包含了党建网站的所有核心代码,包括后端业务逻辑、前端页面展示以及数据库表结构等。部署说明文件详细阐述了如何将这些代码部署到服务器上,以便用户可以访问和使用。系统介绍部分对党建网站的功能进行了简要概述,包括党员管理、组织架构、活动发布等多个模块。这些模块共同构成了一个完善的党建平台,为党的建设提供了有力支持。数据库部分包含了党建网站所需的所有数据表结构,包括党员信息、组织架构、活动记录等。这些数据表通过MyBatis框架与后端代码进行连接,实现了数据的高效存储和管理。总之,这款基于SSM+Vue的党建网站资源是一款功能强大、技术先进的党建平台,为党的建设提供了有力支持。希望这个介绍对您有所帮助!如有其他问题,请随时提问。
2024-04-10 14:29:14 30.24MB 毕业设计 课程设计 毕业论文 源码
基于python机器学习的全国气象数据采集预测可视化系统 毕业设计 预测模型+爬虫(包含文档+源码+部署教程) 系统功能主要包括数据采集功能、数据可视化功能、数据预测功能、用户登录与注册功能、数据管理功能。其中数据采集功能包含全国实时天气数据采集和上海历史天气数据采集。数据可视化功能包含全国综合天气数据可视化、全国各城市天气数据可视化以及上海历史天气数据可视化。数据预测功能指的是气象分析预测;数据管理指的是多维度的数据管理,包含用户数据、公告数据、全国气象数据管理等。 该系统可以自动地从中国天气网获取实时天气数据,并将数据清洗、存储在MYSQL数据库中。同时,通过ECharts技术实现数据可视化,在大屏幕上实现了全国综合天气数据可视化,以及全国各城市和上海历史天气数据的可视化。其次,系统还实现了机器学习预测天气模型构建与训练,使用scikit-learn、pandas、numpy等工具实现多元线性回归模型。预测模型可以对天气趋势进行分析,提供预测结果。此外,该系统还实现了用户登录和注册功能,以及数据管理模块,用于管理用户数据、公告数据、全国天气数据和上海历史气象数据。
2024-04-07 19:33:49 82.06MB python 机器学习 毕业设计 天气数据
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基于python微博舆情分析可视化系统+爬虫+情感分析+Flask框架(包含文档+源码+部署教程) 本次就是在微博方面,通过建立微博情感分析可视化系统,来让用户可以通过简单的微博信息、评价有计算机来自动进行情感的判断,从而为判断出用户对于微博的情感好坏,能够通过对评价的统计分析来实现情感分析、舆情分析的功能。本次的开发是利用了Python技术和Flask框架来搭建网站,采用MySQL数据库存储数据,通过网络爬虫技术采集数据,最终搭建网页的形式展现。 项目截图 1、首页-----数据概况 在这里插入图片描述 2、舆情分析 在这里插入图片描述 3、中国地图----各省份IP分析 在这里插入图片描述 4、文章分析页面 在这里插入图片描述 5、评论分析页面 在这里插入图片描述 6、数据管理页面 在这里插入图片描述 7、微博舆情统计页面 在这里插入图片描述 8、爬虫数据采集页面 在这里插入图片描述 9、系统注册登录功能 在这里插入图片描述
2024-03-19 21:58:45 87.79MB python 爬虫 情感分析 舆情分析
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Java项目实战,基于 Java 开发的,可用于Java 项目学习,适合学习 Java 的人使用。包括Java 初学者,大学生等
2024-02-08 01:14:36 5.15MB java
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Java项目实战-基于Javaee的影视创作论坛的设计与实现(附源码,部署说明).zip
2023-12-26 23:40:55 28.88MB java
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python朴素贝叶斯垃圾邮件分类与检测系统+可视化 毕业设计(包含文档+源码+部署教程)Django框架 为了解决垃圾邮件导致邮件通信质量被污染、占用邮箱存储空间、伪装正常邮件进行钓鱼或诈骗以及邮件分类问题。应用Python、Sklearn、Echarts技术和Flask、Lay-UI框架,使用MySQL作为系统数据库,设计并实现了基于朴素贝叶斯算法的邮件分类系统,并以Web形式部署在本地计算机。运用Sklearn库对KNN算法、SVM算法和朴素贝叶斯算法进行建模和训练,将训练结果进行分析和对比得出朴素贝叶斯算法在准确率、召回率和精确率三个指标下比其他分类算法更适合邮件分类,因此选择朴素贝叶斯算法作为系统核心算法。系统功能包括邮件检测与数据管理两大核心模块,邮件检测模块,采用基于朴素贝叶斯算法,使用TF-IDF算法对邮件进行特征提取并将邮件内容以及检测结果存储于MySQL数据库,存储到MySQL中的数据将用于数据管理模块;数据管理模块包括数据存储、数据分析、数据可视化。系统采用黑盒测试方法对两个模块进行功能性测试,测试结果符合预期。系统满足设计基本需求,能安全、稳定和可靠地运行。
2023-10-25 05:35:47 16.96MB python 毕业设计 垃圾邮件 邮件分类
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上传kettle源码部署教程,提供并方便别人下载安装,同时会分享到博客上
2023-04-13 18:42:57 2.92MB kettle部署 kettle源码 部署kettle 搭建kettle
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