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计算机Python项目|django傣族节日及民间故事推广小程序

计算机技术出现之前人们使用的管理方法已无法满足现代人们的需求,即人工来完成傣族节日及民间故事推广的管理,这种方法存在着工作效率低以及保密性差,易出错等问题,同时还会生成大量的文本和数据,在检索数据时极大不便。而此次设计的傣族节日及民间故事推广小程序,拥有对信息的快速检索、保存了大量的傣族节日及民间故事推广信息,具有信息系统保存的稳定性高和维护成本低等优点,对傣族节日及民间故事推广管理的工作效率也能

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#节日#小程序
招聘信息数据分析及可视化|以51JOB为例进行

本项目基于爬虫实现对51JOB网站的爬取,并将数据存入MYSQL数据库。利用Flask开发WEB应用程序,读取MYSQL数据进行分析,利用Echart进行数据分析展示。

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#数据分析#数据挖掘#数据可视化
深度学习-[数据集+完整代码]基于卷积神经网络的缺陷检测

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一种包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络,是深度学习(deep learning)的代表算法之一。

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#dnn
深度学习-[源码+数据集]基于LSTM神经网络黄金价格预测实战

循环神经网络(Recurrent Neural Networks,简称RNNs)是一类用于处理序列数据的神经网络。与传统的神经网络(如全连接神经网络或卷积神经网络)不同,RNNs具有记忆能力,能够捕获序列数据中的时间依赖性和模式。这使得RNNs在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域具有广泛的应用。

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#dnn
新书上架 | 《智能计算系统:从深度学习到大模型(第2版)》重磅上市!

第2版教材凝聚着中国科学院计算技术研究所和中国科学院软件研究所多位老师的心血,以大模型为牵引,在保留原有深度学习计算系统精髓的前提下,全面更新各章节的内容与实验力图从各个层面系统讲解如何持续提升智能计算系统的计算能力,为未来更大更通用的模型提供支撑。以大模型计算系统作为驱动范例,将前面各章介绍的智能算法、编程框架、芯片架构、编程语言等内容串联起来,使读者能真正融会贯通,理解如何根据大模型算法特点进

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#深度学习#人工智能
基于卷积神经网络的车牌识别

本文采用了基于卷积神经网络的方法,实现车牌识别系统的设计。具体来说,我们采用了以下几个步骤:(1)图像预处理:将上传的车牌图片首先完成灰度化处理,紧接着对其进行二值化和降躁,并进行分割后,得到处理后的车牌图像。 (2)特征提取:对处理后的车牌图像通过多次卷积和池化,将图片的特征提取出来 (3)分类和识别:通过全连接层将提取出来的特征与车牌字符进行分类和识别,实现车牌字符的自动识别和分割。(4)网络

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#cnn#人工智能#神经网络
基于非侵入式负荷检测与分解的电力数据挖掘

本案例将根据已收集到的电力数据,深度挖掘各电力设备的电流、电压和功率等情况,分析各电力设备的实际用电量,进而为电力公司制定电能能源策略提供一定的参考依据。

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#数据挖掘
智慧物流管理|基于SSM的第三方物流信息管理系统

对于后台系统,本文利用SSM框架搭建。在前端方面,本文利用Require.js的AMD模块化思想管理前端JS、利用最新的Angular技术来实现左边菜单目录、利用bootstrap搭建页面。本系统分为物流订单管理模块,订单计费管理模块,运输管理模块,车辆管理模块,系统管理模块五个模块。针对这五个模块进行深入了解,详细分析这五个模块的主要功能,建立数据模型和需求分析。采用软件工程的思想,根据需求分析

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快递驿站取件管理系统|基于SpringBoot的快递栈系统设计与实现

项目的目标将本系统初步分为两个部分,面向用户和快递员的前台系统,面向管理的后台管理系统。前台系统为快递员提供了快件查询、快件入库、快件出库、快递签收、个人中心的服务,为用户提供了单号查询快件、个人中心、懒人排行榜的服务;后台系统为管理员提供了快递员信息管理、快件信息管理、用户信息管理、控制台可视化分析服务,分为以下几个功能模块:(1)快递信息管理功能模块:管理员可以对快递的增加入库、删除出库、修改

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#spring boot#java
java项目-基于SSM实现物流信息管理系统

基于SSM框架的物流管理系统主要分为三种用户角色,分别是管理员、员工以及客户用户,其具体功能如下:管理员:管理员登录后主要功能模块有个人信息,客户管理,反馈信息,基础信息,货物信息以及货物运输。员工用户:员工用户登录后主要模块有个人信息,配送范围,货物信息,货物运输以及反馈信息。客户用户:客户用户登录后主要模块有个人信息,配送范围,货物信息,货物运输以及反馈信息。语言环境:Java:jdk1.8数

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#java#开发语言
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