直接运行就能用的Matlab运动目标检测工具包，包含三种经典算法的完整手写实现：帧间差分法、ViBe背景建模、高斯混合模型（GMM），所有代码不依赖Image Processing Toolbox等高级函数，纯基础语法编写。配套图形界面object_detect.fig/object_detect.m支持拖入本地视频，一键加载people.avi、car.avi、atrium.mp4三个实测样例，

一套开箱即用的细粒度图像分类PyTorch实现，覆盖CUB-200鸟类、Stanford Cars汽车和FGVC Aircraft飞机三大主流数据集。代码包含标准双线性CNN（bilinear_cnn.py）、集成空间变换网络（STN）的增强版双线性模型（bilinaerWithStn.py），以及融合图卷积与通道分组机制的GCN_CBLN.py和GCN_STN_BLN.py。配套提供专用数据加载

开箱即用的垃圾图像分类工具包，覆盖瓶装物、注射器、蔬菜残余、口罩、棉签、电池、烟头共7类常见生活垃圾。内置已划分好的train/val数据集，所有图片为真实场景采集并完成标注，适配32.jpg等典型样本测试。提供完整PyTorch实现：train.py支持端到端训练，predict.py可快速对单张图像做分类预测，video.py实现实时视频流识别，model.py封装了基于MobileNetV2

用纯Java Swing实现的炸弹人小游戏，不依赖第三方库，JDK自带环境就能编译运行。项目包含完整的玩家移动与放炸弹控制、怪物AI寻路与追击逻辑、可破坏与不可破坏墙体的地图系统、爆炸范围计算与连锁反应、碰撞检测与游戏状态管理（胜利/失败）。源码结构清晰，按功能分层：GameFrame负责主窗口，GameMainUI处理启动流程，Player和Monster封装角色行为，Boom管理爆炸效果，Ma

直接双击 studentsystem.exe 就能用的学生信息管理程序，纯本地运行，不依赖数据库或网络。支持添加学生（学号、姓名、班级等基础字段）、按学号或姓名精准查找、单条或批量删除、修改任意字段内容、按姓名或学号升序/降序列出全部记录、实时显示当前总人数。所有操作都在清晰的命令行界面中完成，响应快、无冗余步骤。压缩包里包含可执行文件、两份详细文档（使用说明和配置说明）、以及‘源程序’文件夹里的

面向高校计算机类专业学生的快递管理课程设计实战资源，基于Python开发，支持Windows平台直接运行。包含图形化登录注册模块（denglu2.py、zhuce2.py）、主操作界面（main.py和main_pyqt5.py）、省市县三级地址管理、Excel数据导入（市表.xls、省份表.xls、邻接表.xls）以及基于图论的路径计算功能（lujing.py）。后端采用SQL Server数据

开箱即用的非侵入式负荷监测（NILM）分析环境，基于Python 3.7+构建，集成NILMTK核心功能与完整工程结构。内置预处理好的REDD低频数据集（redd_low.h5），涵盖house_1至house_6共6户住宅的原始电流电压测量数据，已统一转为HDF5格式，支持直接加载调用。提供两种主流负荷分解算法实现：隐马尔可夫模型（FHMM）用于电器状态建模与功率序列分离；组合优化（Combin

直接运行就能上手的CNN手写数字识别项目，用标准MNIST数据集训练卷积神经网络，附带已预处理的train.csv和test.csv文件，以及完整可执行训练脚本simple-cnn-in-python-99.py。模型在测试集上的预测结果已保存为mnist_test_predictions.csv，方便快速比对和评估效果。实测分类准确率稳定在99%左右，适合深度学习初学者练手、图像分类入门实践或高

一套开箱即用的激光打标设备上位机控制程序，基于C#和WinForm开发，适配.NET Framework 4.0，支持Visual Studio 2010及以上版本直接编译运行。项目已集成金橙子（JTEzcad）官方SDK，通过MarkEzdDll.cs封装核心打标指令，可完成参数配置、图层管理、文本/矢量图形标记、XY轴精确定位等常用功能。内置QRCode.cs模块，支持动态生成并打标二维码。主

提供雍俊海《Java程序设计教程》（第二版）中第2章、第6章和第8章全部课后编程题的可运行参考代码。CH2包含E2-2至E2-6，聚焦基础语法、输入输出、分支与循环结构；CH6覆盖E6-4、E6-8、E6-11等15道以上习题，涵盖类与对象、继承封装、异常处理、泛型集合及常用API使用；CH8包含E8-17、E8-19、E8-22等题目，涉及Swing GUI组件布局、事件响应、多线程同步控制以及