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【S2023037机器视觉毕设之基于ssd检测算法的排队人数实时检测系统-哔哩哔哩】 https://b23.tv/0kFPeW9

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#信息可视化#经验分享#软件工程 +2
基于springboot+vue的机器人产品管理系统设计与实现

摘要:本研究设计并实现了一个协作机器人门户网站,采用SpringBoot框架和Java语言开发,结合MySQL数据库和Tomcat服务器构建。该系统提供行业新闻、技术动态、产品信息等综合服务,通过三层架构确保安全性和稳定性。相比移动端系统,该门户网站在信息管理效率上更具优势,能够高效处理用户交互与技术更新。测试表明系统运行稳定,功能完善,为协作机器人行业的信息交流和技术推广提供了有效平台。 关键词

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#机器学习
基于plc的智能洗衣机设计与实现(论文+程序)

本文设计了一种基于PLC的全自动洗衣机控制系统,采用三菱FX3系列PLC替代传统继电器控制,实现了洗衣过程的自动化。系统具有高低水位选择、柔和/标准洗衣模式、暂停功能和手动脱水等特性,通过梯形图编程控制进水、洗涤、排水、脱水等环节。硬件设计包括洗衣机主体结构、PLC选型及电路连接,软件部分完成了I/O分配、程序逻辑和MCGS组态设计。该方案提高了洗衣机的稳定性、灵活性和工作效率,基本满足现代家庭洗

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数据库课设---基于c#和sqlserver的超市进销存管理系统

本系统主要包含数据库类和操作类。数据库类包括有进货信息数据库、销售信息数据库、库存信息数据库。操作类主要是对数据库的操作,包括有添加进货、销售、库存、职工、供应商详细信息两个操作。其中添加进货单可以对进货、销售、库存信息数据库执行添加,修改,删除、查找的操作,添加职工、供应商信息可以对物品信息数据库执行添加修改删除的操作。操作类还包含对数据的查询操作,可以根据关键字进行查询。全套资料包含:程序+开

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#数据库#c##开发语言 +1
区块链相关毕设题目推荐(包含题目清单+详细功能点+详细创新点+技术路线+难度评估)

摘要:本文推荐15个区块链+网络安全毕业设计选题,涵盖异常交易检测、地址溯源、日志保护等方向。典型题目如:1)基于机器学习的区块链异常交易检测系统(★★★★),含数据采集、特征工程、模型评估等模块,创新点在图特征增强和多模型融合;2)图神经网络地址溯源系统(★★★★★),创新点在GNN节点分类和风险传播模型;3)日志完整性保护系统(★★★),采用MerkleTree和可视化验证。选题难度1-5星,

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#区块链#人工智能
网络安全+信息对抗专业毕设选题推荐专题,最新创新题目持续更新中Y2602

摘要:本文提供了信息安全专业毕业设计的精选选题建议,涵盖多个前沿技术领域,包括基于行为分析的异常活动检测、容器化云安全加固、量子密码通信系统、可穿戴设备隐私保护等。同时给出了开题指导建议,强调选题需考虑难度适中、工作量充足、创新性等特点,避免后期论文撰写困难。此外还推荐了网络安全相关毕业设计选题资源,为学生提供选题参考和技术指导。

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#网络安全
网安毕设---基于加密算法的FTP文件上传管理系统设计与实现

在文件传输中,尤其是通过FTP(文件传输协议)进行文件上传和下载的过程中,存在着数据被窃取、篡改、泄露等安全隐患。尤其是对于敏感数据和重要文件的传输,如何确保文件传输过程中的机密性、完整性以及不可否认性,成为了信息安全领域亟待解决的挑战。4.下载服务器的文件至本地;FTP协议虽然是文件传输的经典协议,但其本身没有内建加密功能,容易受到中间人攻击、暴力破解和数据篡改等威胁。为了应对这些问题,本课题旨

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#网络#数据库#服务器
毕业设计--基于 Python + Flask 的京东美妆分析与推荐系统设计与实现

随着电子商务的快速发展,在线推荐系统已经成为提高用户体验和增加销售额的重要工具。本文设计并实现了一个基于Python和Flask的美妆分析与推荐系统,该系统能够根据用户的历史行为和偏好提供个性化的美妆产品推荐。本文详细介绍了该系统的架构设计、核心技术、实现过程以及实验结果,并对未来的优化方向进行了展望。

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#python#flask#机器学习 +1
基于stm32单片机的高速etc智能收费系统

高速电子不停车收费系统解决了传统人工收费需要大量的人力成本以及效率低下的问题。本设计主要利用STM32单片机实现高速公路ETC车道收费系统。使用射频感应卡绑定车辆形式,当车辆经过时感应车辆,并在LCD显示屏上显示扣费标准以及扣费的费用。在扣费成功后自动抬起阻拦杆并放行车辆。除此之外系统还提供对卡片的充值以及单价的设定等后台管理功能。系统使用RC522射频识别模块,使用基于STM32F103ZET6

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#单片机#stm32#嵌入式硬件
基于Python的物品协同过滤算法音乐推荐系统

该项目是一个基于Python的音乐推荐系统,使用协同过滤算法(Collaborative Filtering)为用户推荐个性化的音乐。系统使用Django框架开发,包含爬虫抓取数据、用户管理、音乐推荐等功能。推荐算法基于用户的喜好与不喜好的音乐,通过Surprise库中的SVD(奇异值分解)和KNN(K最近邻)算法生成个性化推荐。该项目通过协同过滤算法(如SVD和KNN)为用户推荐个性化的音乐,结

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#python#算法#开发语言 +1
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