手势识别的人机交互系统基于mediapipe+opencv+autopy的人机交互系统功能通过手势实现对电脑的操作，如鼠标左右键，键盘的上下键（可对PPT进行翻页）运行gesture_control_Win.py即可所需环境mediapipenumpy。

本项目的测试环境：win10，python3.7，mediapipe0.8.10，pycharm功能：由于使用的是KNN算法而不是根据各个运动的特点计算骨骼之间的角度来判断动作是否完成，因此本项目可以直接计数引体向上、深蹲和俯卧撑这几种健身运动而几乎无需修改代码，只需要输入视频或调用摄像头时选择一下是哪个运动即可，非常滴好用。各模块和文件介绍：​ poseembedding.py是人体关键点归一化

go语言中redis的Pipelined方法

项目介绍本项目是基于视频的车辆跟踪及流量统计，是一个可跟踪路面实时车辆通行状况，并逐帧记录不同行车道车流量数目的深度学习项目。该项目对输入的视频进行处理，主要分为以下几个步骤：使用YOLOV3模型进行目标检测使用SORT算法进行目标追踪，使用卡尔曼滤波器进行目标位置预测，并利用匈牙利算法对比目标的相似度，完成车辆目标追踪利用虚拟线圈的思想实现车辆目标的计数，完成车流量的统计。

题目虽然是学生管理系统，但功能包含(学生，教师，管理员),项目基于springboot2.1.x实现的管理系统。如果你是spring boot初学者，那么此项目非常适合你。

基于Node-MQTT-硬件设备交互 的数据可视化大屏记录下自己初期主要负责的项目因为项目更倾向于定制化且需要相关硬件设备及后端数据处理，该仓只作简单界面展示，业务相关的代码已经剔除。Demo「纯前端」 丢uniCloud托管了 后端node就不展示了没有云服务器部署 贫穷~〒▽〒流程图前端Node后端 硬件采集设备呈现硬件采集设备实时数据的前端可视化大屏效果使用说明：Node 镶嵌MQTT及前端

跨模态检索：图像——文本检索媒体计算实践作业：图像——文本跨模态搜索数据集下载本项目使用的是Flickr30k数据集，你需要自行先下载。百度云地址数据预处理在Preprocessing下:data_split_1.py 划分训练集、测试集、验证集resize_data_2.py 长宽比例不变，将短边拉伸为256count_vocab_3.py 统计每个单词的词频convert_annotation

数字政府建设是指政府运用现代信息技术，如云计算、大数据、人工智能等，对经济、社会、环境等各个领域的信息进行科学处理、充分利用，并使之数字化，以优化政府治理，形成“用数据对话、用数据决策、用数据服务、用数据创新”的现代治理模式。数字政府建设的核心在于通过技术手段提升政府的履职能力，实现政府治理的现代化。大数据管理机构改革是指政府为了适应大数据时代的发展需求，对现有的数据管理机构进行调整和优化，以提高

基于帧差法的运动目标检测系统一、系统实现功能介绍利用带硬核的ZYNQ平台，合理利用以并行运算见长的FPGA和以控制见长的ARM核，用帧差法高效地实现了对OV5640采集的运动目标进行检测，并通过HDMI输出到显示器上。在PL端主要实现视频图像的采集、灰度转换、帧间差分算法的设计，而PS端主要完成了对OV5640摄像头的配置以及和DDR3存储器的读取。采用软硬件协同的方式，通过OV5640进行视频图

基于Python的南京二手房数据采集及可视化分析1 内容简介首先通过爬虫采集链家网上所有南京二手房的房源数据，并对采集到的数据进行清洗；然后，对清洗后的数据进行可视化分析，探索隐藏在大量数据背后的规律；最后，采用一个聚类算法对所有二手房数据进行聚类分析，并根据聚类分析的结果，将这些房源大致分类，以对所有数据的概括总结。通过上述分析，我们可以了解到目前市面上二手房各项基本特征及房源分布情况，帮助我们