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可以使用如HyperLPR这样的框架,它基于深度学习技术,能够快速准确地识别车牌上的字符。其他可能的技术:如HyperLPR(一个开源的中文车牌识别框架)和pyqt5(一个基于Python的GUI开发框架,用于创建用户界面)。车牌定位:使用图像处理技术,如边缘检测、颜色过滤等方法,对图像中的车牌位置进行定位和标定。图像预处理:对采集到的图像进行预处理,包括图像去噪、增强、调整尺寸等操作,以便提高后

同时,前后端通过HTTP或HTTPS协议进行通信,使用JSON或XML格式交换数据,这种分离的开发模式促进了前后端的独立开发和测试,提高了开发效率和应用性能。它为学生提供了一个便捷、高效的交流互助环境,有助于增进学生之间的互动和了解,提高学习效果。的学生交流互助平台是一个功能全面、操作简便、安全可靠的综合性系统。它为学生提供了一个便捷、高效的交流互助环境,有助于增进学生之间的互动和了解,提高学习效

摘要:基于SpringBoot的计算思维与人工智能学习网站采用Java技术栈(SpringBoot+MyBatis+MySQL),结合Vue.js/React前端框架,构建智能化教育平台。系统提供课程学习、在线测试、学习社区等功能,支持个性化推荐和学情分析。特色包括AI智能组卷、代码沙箱、高并发架构及多终端适配,适用于高校教学、企业培训和自学场景。通过Docker容器化部署与CI/CD流程,实现高

与部署:将训练好的CNN模型集成到一个完整的声纹识别系统中,包括语音输入模块、模型推理模块和结果输出模块等。模型评估与调优:使用独立的测试数据集对训练好的模型进行评估,计算模型的准确率、召回率等指标。同时,可以采用数据增强技术,如音频变速、变调等,提高模型的泛化能力。(CNN)的声纹识别系统是一种先进的身份认证技术,它通过分析语音信号中的声纹特征来识别说话人的身份。声纹识别,又称说话人识别,利用了

技术栈:Python语言、Django框架、selenium爬虫框架、谷歌Chromediver、Echarts可视化摘要随着电子商务的快速发展,在线零售市场的竞争愈加激烈,商家亟需实时掌握商品销量、价格趋势及用户需求等关键数据。然而,现有的商品数据分析方式仍依赖人工处理,数据获取和分析效率低,准确性差,且无法提供全面的可视化分析。这使得商家在决策时缺乏及时有效的数据支持。本系统通过爬虫技术从京东

Python语言+ SQL语言 +HTML语言数据爬取:selenium模块+request库数据存储:SQLite数据库 (通过Navicat软件查看)后端搭建:Flask框架前端搭建:Bootstrap框架图表展现:ECharts可视化词云制作:pyplot库+jieba库+wordcloud库+Image+numpy数据分析库。

技术栈:python语言、django框架、Echarts可视化、requests爬虫技术、HTML、深度学习、TensorFlow、推荐算法、千千音乐网站、音乐播放功能首页:展示了数据概况,包括统计数据、音乐类型分析、歌曲发布时间分析、歌曲时长分析等,帮助用户了解平台的整体情况和音乐趋势。音乐推荐:根据用户的听歌历史和偏好,智能推荐歌曲,提升用户体验。歌曲列表:展示了平台上的所有歌曲,用户可以通

摘要:本项目采用Python+Django+Vue+MySQL技术栈,开发了一个地铁交通数据分析系统。系统包含数据可视化大屏(展示线路分布、客流量、票价、高峰时段、天气影响等分析)、数据中心、用户管理(注册登录/密码修改)、后台管理(数据/用户管理)等功能模块。通过ECharts实现数据可视化,Django处理业务逻辑,Vue构建前端界面,MySQL存储数据。系统提供完整的地铁数据分析和后台管理解

技术栈:python语言、Django框架、MySQL数据库、前端用的bootstrap做界面渲染设计、基于用户的协同过滤算法、Echarts可视化项目主要的功能模块1、用户登录,注册,退出登录2、前台:岗位操作(查看、评论、评分等)、投递简历、推荐岗位、图表分析展示3、后台:岗位管理、用户管理、评论管理、打分管理、分类管理等4、推荐岗位(推荐列表),使用推荐系统(基于用户的协同过滤)算法,给用户

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