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带GUI的人脸识别小工具:Python+TensorFlow实现检测、对齐、特征提取与身份匹配全流程

一套可直接运行的人脸识别小工具,支持摄像头实时捕捉和本地图片识别,内置图形操作界面(window.py)。人脸检测用MTCNN模型,精度高且对遮挡、角度变化适应性好;检测后自动进行仿射变换校正(affineTrans.py),提升后续识别稳定性;特征提取基于预训练网络输出128维向量(featureExtraction.py);识别模块(face_recognition.py)完成特征比对与身份判

#人脸识别
纯Python写的A股策略回测小工具,含6只股票8年日线数据和完整可运行代码

直接解压就能跑的A股量化回测环境,内置002449.SZ、600737.SH等6只A股2015–2023年日线CSV数据,以及trade_cal.csv交易日历。核心逻辑全在PythonApplication.py里,用标准库+pandas实现,不依赖TensorFlow、Backtrader等重型框架。数据加载、信号生成、买卖执行、T+1限制、涨跌停判断、手续费(默认万三)、滑点(默认0.1%)

基于Java Swing的本地化学生信息管理工具,含账号体系与文件存储

一款纯Java编写的桌面端学生信息管理工具,使用Swing构建全部界面,无需数据库或Web环境。程序启动后先进行用户登录或注册,验证通过后进入主管理界面,支持对学生姓名、学号、班级、联系方式等字段执行新增、查询、修改、删除操作。所有用户数据保存在user.txt中,学生信息存于information.txt,采用明文文本格式,便于查看和调试。项目结构完整,包含src源码目录、bin编译输出目录,以

基于SpringBoot+Vue的美食分享平台完整源码(含数据库脚本与本地启动指南)

开箱即用的美食分享网站毕业设计项目,后端采用SpringBoot框架,集成MySQL数据库,支持用户管理、菜品发布、分类浏览、购物车操作和订单流程;前端使用Vue.js构建单页应用,结合Bootstrap实现适配PC与移动端的响应式界面。资源包内含全部前后端源代码、两套可选SQL初始化文件(deliciousfoods.sql和deliciousfoods1.sql)、标准Maven配置pom.x

唐朝诗人社交网络与诗词主题可视化网页源码(含词云、关系图、太阳图、Vue交互)

直接打开就能用的唐朝诗人数据可视化网页包,不用装环境、不依赖服务器。首页导航跳转四个核心页面:诗人关系图谱用ECharts力导布局展示李白、杜甫等人的师承、交游、地域关联;词云图页面动态呈现高频诗词意象和主题词;太阳图页面按朝代、流派、题材多层展开作品分布;树状图页面结构化呈现诗人传记脉络。所有图表都基于真实史料整理的JSON数据(graph.、sun.、tree.等),支持点击交互、缩放、搜索节

本地PHP+MySQL用户认证系统:含注册登录页面、数据库脚本与会话管理代码

提供一套可直接运行的PHP+MySQL用户认证基础实现,包含建表SQL脚本(002.sql),PDO数据库连接封装(conn.php),带验证逻辑的注册页(form_zhuce.php)和登录页(form.php),以及登录后展示用户信息的页面(form_show.php)。所有前端样式由独立CSS文件(style.css)控制,配套6张操作流程截图(image01.PNG至image06.PNG

C#写的火焰烟雾检测桌面程序,带YOLOv8 ONNX模型和OpenCvSharp可视化

一个开箱即用的Windows桌面检测工具,用C#开发,通过ONNX Runtime加载YOLOv8模型,实时识别图片或视频中的火焰与烟雾。项目已集成OpenCvSharp4处理图像读取、缩放、绘制检测框和置信度标签,支持直接拖入本地图片(如1.jpg)运行单帧检测。压缩包里包含完整VS工程(.csproj)、主界面Form1、检测结果封装类(DetectionResult、Result)、配置文件

毕业设计直接用:SpringBoot+Vue自习室预约系统(含论文PPT、部署视频、全套源码)

这套自习室预约系统专为本科毕业设计准备,后端用SpringBoot开发,前端用Vue实现响应式界面,数据库基于MySQL 5.7,附带Navicat建库脚本,开箱即用。系统支持三类角色:管理员可维护自习室信息、座位状态、预约记录、公告、留言板和系统参数;学生能实时查看空闲座位、提交/取消预约、留言反馈;访客可在首页浏览公告、查询自习室、提交留言、联系客服。资源包里包含前后端完整可运行源码(Ecli

Python对话系统开发包:含NLTK预处理、LSTM/Seq2Seq模型及词向量训练工具

这个资源包提供一套可直接运行的Python聊天机器人开发代码,覆盖从原始文本处理到端到端对话生成的完整链路。内置中文分词、词性标注、依存句法分析等NLP基础任务实现,支持多种语料加载与标准化预处理方式;包含多个可调试的序列到序列模型脚本,如encoder_decoder_seq2seq.py、seq2seq_model.py、translate.py,以及LSTM驱动的对话生成示例(lstm_tr

iOS原生应用横竖屏控制实战代码包(Objective-C,支持iOS 13+场景委托)

一套开箱即用的iOS屏幕方向控制示例工程,完整实现竖屏锁定、横屏适配、动态旋转响应等常见需求。项目基于Objective-C编写,已配置ViewController中的shouldAutorotate、supportedInterfaceOrientations、preferredInterfaceOrientationForPresentation等关键方法,并在Info.plist中预设了设备

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