本文提出了一种基于YOLOv8和MediaPipe的实时专注度检测系统，能够识别专注、疲劳、使用手机等五种行为状态。系统采用多模型融合架构，通过MediaPipe获取人脸和手部关键点，结合YOLOv8检测手机目标，并引入时序校验算法提升稳定性。核心算法融合眼部闭合度、打哈欠和低头三个特征进行疲劳检测，支持异常告警和证据留存功能。该系统在普通CPU上即可流畅运行，具有轻量化、鲁棒性强等特点，适用于在

手写数字识别是深度学习的经典入门项目。本文提供一套基于PyTorch的完整代码，从数据加载（MNIST自动下载）、CNN模型搭建、训练评估，到GUI手写画板，全部集成在一个文件中。无需手动准备数据集，复制代码直接运行即可体验99%+的识别准确率，同时自动生成混淆矩阵、分类报告和训练曲线，非常适合课程设计、毕业设计或深度学习初学者实践。

本文系统介绍了数学建模竞赛的全流程指南，涵盖数据处理、模型构建、算法选择与论文写作等关键环节。全文内容实用，指导性强，适合数学建模竞赛参与者参考学习。重点讲解了数据预处理的5个步骤（缺失值处理、异常值检测、数据转换、标准化和降维），分类、评价、预测三大模型的应用场景及评估方法。详细阐述了论文写作的规范流程，包括问题分析、模型假设、建立与求解、结果展示与分析等环节，并特别强调摘要撰写的要点。最后提供