计算机毕业设计开题报告，基于微信小程序+SpringBoot+SSM，有后台管理系统

随机产生1-10以内的+、-的数学运算题，并输出，例如：4+6=？然后要求输入答案，检查学生是否正确。若正确，则询问是否继续，若错误，则要求重新输入。若连续答错3次，则本题练习结束，显示正确答案。并询问是否继续。 （2）（选做）在（1）的基础上，连续做10道题，不给机会重做，显示是否正确。在全部完成后，显示正确率。

teaching 使用springboot、springmvc、jpa、Redis、MySQL等

java毕设 基于SpringBoot的教学辅助系统的设计与实现 基于SpringBoot的教学辅助系统的设计与实现 基于SpringBoot的教学辅助系统的设计与实现 基于SpringBoot的教学辅助系统的设计与实现 基于SpringBoot的教学辅助系统的设计与实现 基于SpringBoot的教学辅助系统的设计与实现 基于SpringBoot的教学辅助系统的设计与实现

行业分类-设备装置-一种基于动作识别技术的体育教学辅助系统及其实现方法

此项目是基于python_opencv的开源项目，采用cnn网络进行训练模型，完成俯卧撑，蹲起，引体向上的计数运动，专门设计UI界面方便使用者来使用，希望大家多多支持！！！！

实时驾驶辅助系统 作者：庞然和徐佳琪 使用Python（OpenCV和TensorFlow）显示检测到的车道，车道保持状态，转向角建议，检测到的物体（具有估计的距离）以及真实驾驶画面上的刹车警告。 样本输出 红色数字是相对距离。 环境要求 该项目是在Python 3.7中使用Tensorflow 1.x和OpenCV 3.4进行的。 文件要求 在object_detection文件夹/实用程序中需要一个预先训练的模型。

​ 在考试场中为学生监考十分枯燥，因此，建立一个可靠的作弊检测系统来识别学生是否存在作弊行为。以下有四个应用场景： 1.使用一个名为 Yolo3 的训练模型和一个名为 coco 的数据集，我们测试了考场中学生的书籍和手机，并将他们标记为作弊者。 2.使用haarcascade配置文件分类器，可以检测到学生转身，这样也被认定为作弊的学生。 3.此功能使用 OpenCV 和 YOLO 来监控/分析学生之间是否保持足够的距离。如何距离太近存在作弊嫌疑。 运行环境要求： python3.7以上配置以下包 tensorflow>=2.5.0* keras==2.4.3 imutils==0.5.4 numpy==1.19.5 opencv-python>=4.2.0.32 matplotlib==3.4.1 argparse==1.4.0 scipy==1.6.2 scikit-learn==0.24.1 pillow>=8.3.2 streamlit==0.79.0 onnx==1.10.1 tf2onnx==1.9.3 ​

智能变电站辅助系统综合监控平台解决方案.doc

目的：设计和开发一款基于Android的校园课堂辅助系统，有效管理课堂，并为师生之间的互动提供便利，从而提高教学质量和优化课堂教学 研究意义；近年来，网络的教学形式逐渐出现在大众视野,并被越来越多的人所接受及使用，因此，市场上各种类型的网络教学呈暴增趋势,随着安卓系统在我国的不断普及,使用安卓移动端的用户越来越多，基于安卓系统所开发的应用程序也越来越多，人们在网络环境下访问移动端的系统不会受到时间地点的限制。因此基于安卓平台的教学辅助系统逐渐被高校重视......