摘要：本文介绍了一种基于YOLOv5深度学习模型的Python动物识别系统。该系统采用Django框架开发，支持图片上传、摄像头实时检测和视频逐帧分析三种检测模式，识别准确率可达93%以上。系统具备用户权限管理功能，可应用于野生动物保护、智能养殖和城市宠物管理等场景。技术特点包括：YOLOv5s/m/l/x多模型选择、Mosaic数据增强、TensorRT量化加速等。典型案例表明，该系统在鸟类生态

课题主要采用Python开发技术和MySQL数据库开发技术以及基于OpenCV的图像识别。系统主要包括系统首页、个人中心、用户管理、景点信息管理、景点类型管理、景点门票管理、在线反馈、系统管理等功能，从而实现智能化的旅游景点推荐方式，提高旅游景点推荐的效率。关键字：旅游景点推荐；OpenCV；Python；MySQL。

随着教育技术的不断发展，学生在课堂上的注意力和参与度成为了教育工作者关注的重点。课堂抬头率是指学生在课堂上抬头的频率，也可以看作是学生对教师讲解内容的关注程度。高抬头率意味着学生对课堂内容的积极参与，而低抬头率则可能意味着学生的分心或者对课堂内容的不关注。然而，传统的课堂抬头率检测方法主要依赖于教师的主观观察和评估，存在着主观性强、效率低、容易出现误判等问题。为了解决这些问题，基于深度学习的学生课

技术：Python语言、Flask框架、MySQL数据库、HTML❖ 具备首页商品图片轮播展示功能；❖ 具备首页商品展示功能， 包括展示最新上架商品、 打折商品和热门商品等功能；❖ 具备查看商品详情功能， 可以用于展示商品的详细信息；❖ 具备加入购物车功能， 用户可以将商品添加至购物车，❖ 具备查看购物车功能， 用户可以查看购物车中的所有商品， 可以更改购买商品的数量、 清空❖ 具备填写订单功能，

垃圾分类识别系统，通过机器学习库tensorflow作为模型构建框架，使用CNN卷积神经网络构建模型，并通过对数据集的处理划分测试集和训练集,通过多轮迭代得到训练好的模型，再将模型进行封装，并开发一个WEB界面系统用于用户的操作，最后实现用户在WEB页面中输入一张垃圾分类图片，系统以弹窗的形式显示该垃圾的信息。通过对数据集的处理，搭建网络模型，迭代训练等阶段最后得到一个精准的预测模型。一个好的模型

技术栈：Python语言、Flask框架、MySQL数据库、16万数据、Echarts可视化、HTML外卖订餐数据分析系统在当今快节奏的生活中，外卖已成为许多人日常生活的重要组成部分。为了深入了解外卖市场的运作机制、消费者行为以及商家经营策略，我们开发了一款基于Python语言、Flask框架、MySQL数据库、Echarts可视化和HTML技术的外卖订餐数据分析系统。该系统拥有16万条真实数据作

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Python语言、MySQL数据库、Django框架网络爬虫、tushare模块股票交易数据。

技术：Python语言、Flask框架、MySQL数据库、HTML❖ 具备首页商品图片轮播展示功能；❖ 具备首页商品展示功能， 包括展示最新上架商品、 打折商品和热门商品等功能；❖ 具备查看商品详情功能， 可以用于展示商品的详细信息；❖ 具备加入购物车功能， 用户可以将商品添加至购物车，❖ 具备查看购物车功能， 用户可以查看购物车中的所有商品， 可以更改购买商品的数量、 清空❖ 具备填写订单功能，

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