Python基于Django的不动产登记与审核数据分析系统，主要涵盖管理员和工作人员。管理员的主要功能包括：控制台、用户管理、统计分析、证书管理、发证面积和日志管理。工作人员的主要功能包括：个人资料修改、数据导入（excel导入数据）、业务受理登记（用户姓名，身份证，土地首次登记，转移登记，变更登记）、发证面积管理、不动产登记证书量管理。

Python基于OpenCV的马赛克画，使用了Python编程语言，并基于Django框架构建了一个Web应用，在MySQL8数据库中存储和管理数据。为了实现从原始图像到马赛克图像的转换，我们采用了开放源代码的计算机视觉库OpenCV来进行图像处理和分析。该项目的功能主要包括以下几个方面：用户可以上传自己的原始图像，并选择绘制马赛克的参数，如颜色块的大小、形状等。系统会根据用户选择的参数对原始图像

Python基于卷积神经网络的学情分析系统，利用卷积神经网络技术，结合Python语言开发和Django框架，以最大程度地提高学习情况数据的准确性和实时性。通过MySQL数据库存储大量学生学习数据和模型参数，同时利用OpenCV技术处理图像数据，通过对学生学习行为的深入分析和学习数据的挖掘，可以更准确地评估学生的学习情况，并提供个性化的学习推荐。将卷积神经网络应用于学情分析系统，可以充分利用其在数

Python基于Django的网络漏洞扫描工具，以提高网络安全性、保护用户信息安全为目标，结合了Python强大的编程能力和Django框架的便捷性，利用MySQL数据库进行数据管理和存储，实现了高效、可靠的网络漏洞扫描功能。该系统包含管理员和用户两个角色，用户可以进行漏洞扫描以及扫描统计，管理员则可以对系统进行管理包括用户和漏洞库的管理。

Python基于机器学习的就业岗位推荐系统，旨在提供一个准确、高效的推荐系统，帮助求职者找到与其个人简历匹配的合适就业岗位。系统收集了大量的就业数据，并从中提取了性别、学院、专业、获奖经历和实习经历等特征作为模型输入。通过训练KNNBasic 协同过滤模型，用户能够根据这些特征准确预测推荐岗位。实验使用真实的就业数据集对模型进行了评估，并比较了模型在精确率、准确率、召回率等指标上的性能。

Python基于深度学习的声音识别青少年防沉迷系统，选择Python编程语言及其流行的Web框架Django作为系统的后端开发工具，并运用MySQL数据库来管理和存储数据。为了实现声音识别功能，选择ecapa_tdnn模型，并运用PyTorch框架实现声音识别。系统旨在通过声音识别技术来监控青少年在网络上的行为，从而为青少年提供一个健康、安全的网络环境，以帮助他们更好地管理自己的在线时间，保持良好

Python基于深度学习的手写输入识别系统，使用Python编程语言进行数据处理，结合MySQL数据库存储数据，以及采用Django框架构建用户友好的Web应用界面，为用户提供便捷操作体验。在核心算法层面，系统采用卷积神经网络（CNN）作为主要模型，自动完成手写文字的特征提取与分类识别，有效提升识别精度与系统稳定性。同时，系统集成光学字符识别（OCR）技术，对图像文本进行结构化处理，进一步优化手写

Java基于SpringBoot的校园资料分享微信小程序，可以实现论坛管理，教师管理，公告信息管理，文件信息管理，文件收藏管理等功能。该系统采用了SpringBoot框架，Mysql数据库，Java语言等技术实现管理员后台，采用微信开发者工具来对用户小程序端进行了开发。校园资料分享微信小程序让文件信息，论坛信息等相关信息集中在后台让管理员管理，让用户在小程序端下载文件，分享文件，参与信息交流，该系

Python基于Django的小区果蔬预定系统，可以帮助朝九晚五的上班族节约线下果蔬采购的时间，能够在节约时间成本的前提下，买到新鲜的果蔬，并且设计了配送服务模块，能够实现商品送货上门，实现电商到家、服务到家的目的。系统通过将小区与住户联动经营，提供线上预定水果、蔬菜并且配送到家的服务来提高人们的生活水平和生活质量。

Python基于机器学习的就业岗位推荐系统，旨在提供一个准确、高效的推荐系统，帮助求职者找到与其个人简历匹配的合适就业岗位。系统收集了大量的就业数据，并从中提取了性别、学院、专业、获奖经历和实习经历等特征作为模型输入。通过训练KNNBasic 协同过滤模型，用户能够根据这些特征准确预测推荐岗位。实验使用真实的就业数据集对模型进行了评估，并比较了模型在精确率、准确率、召回率等指标上的性能。