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通过这次毕业设计,我又一次的感受到了python这门编程语言的魅力所在,它简单易懂的代码以及丰富的库给我留下了深刻的印象,让简单的操作能够发挥出复杂的作用,让人爱不释手。当然,在毕业设计实现的过程中,也遇到过很多的困难,有时候在寻找页面规则的时候,往往卡在那里好久,久久没有进展,让人无从下手,大大的减缓了毕业设计完成进度,这个时候,我的同学以及导师吴瑞然老师都会帮我指明方向,同学之间的互相讨论,不

深度学习在计算机视觉领域取得了显著的成就,其中基于姿态的检测是一个重要的研究方向。本文介绍了基于 YOLOv5-Pose 的人体姿态检测可视化系统。YOLOv5-Pose 是基于 YOLO(You Only Look Once)目标检测框架的一个变种,专注于人体姿态检测。与传统的姿态估计方法不同,YOLOv5-Pose 采用端到端的深度学习方法,通过单一网络实现目标检测和姿态估计,具有较高的准确性

电影发展的越来越迅速,如何在这块红海市场中分得一杯羹成为一个比较具有挑战性的问题,因此本文基于python爬虫制作了一个爬取电影票房网站的爬虫程序,成功地爬取到了电影票房的数据并且保存到了数据库中并进行分析,通过这种操作,使得电影的票房更加透明,清晰。

项目简介本系统是一个基于Django+Tensorflow的商品识别管理系统。通过深度学习技术,实现商品的自动识别和分类,为用户提供更加智能化、个性化的购物体验。系统架构前端:采用Django框架的模板引擎,实现用户界面和交互逻辑。前端主要负责展示商品信息、接收用户输入和提交请求。后端:使用Django框架作为后端开发平台,负责处理前端请求、数据库操作和深度学习模型训练与预测。后端使用Tensor

深度学习在体育运动项目姿态估计识别计数系统中的应用是一项具有挑战性和应用价值的研究领域。以下是对深度学习在体育运动项目姿态估计识别计数系统的介绍:系统构成体育运动项目姿态估计识别计数系统通常由以下几个部分组成:姿态估计模块:利用深度学习模型对运动员的姿态进行估计,如站姿、跳跃、转身等。识别模块:基于深度学习算法,识别不同的体育运动项目,如篮球、足球、游泳等。计数模块:根据姿态估计和识别结果,对运动

基于Python和OpenCV的深度学习性别和年龄识别系统是一种利用深度学习模型来自动识别人脸照片中的性别和年龄的技术。下面是一个简单的介绍:数据集和预处理:该系统通常需要大量的带有性别和年龄标签的人脸图片作为训练数据。这些数据集可以是公开的人脸数据库,如IMDB-WIKI数据集或UTKFace数据集。在训练之前,图像数据通常需要进行预处理,包括图像裁剪、尺寸调整、亮度/对比度调整等。深度学习模型

对心血管疾病数据的来源进行了介绍,并且介绍了数据集中一些数据属性。最后对收集来的数据进行了预处理操作。本文数据从Kaggle平台获取,该平台是一个主要为数据科学家进行学习竞赛、代码分享的平台。发布者可以在该平台上提供一些数据、发布一些任务,来寻找解决问题的方法。参赛者可以以组队的形式来参与项目,优秀的方案可获得奖金,所以对于参赛者来说,不仅可以锻炼自己的实际操作能力,还有可能获得丰厚的奖金。除此以

深度学习在图像识别领域已经取得了显著的成果,其中基于YOLO(You Only Look Once)的视觉目标检测算法在杂草识别方面也得到了广泛的应用。下面我们将介绍一个基于YOLOV3的杂草识别系统。一、系统架构数据预处理:对图像进行预处理,包括图像大小调整、色彩空间转换、噪声去除等。特征提取:使用深度学习模型对预处理后的图像进行特征提取,这里我们使用YOLOV3模型。目标检测:使用提取的特征进

本文开发的垃圾邮件过滤系统使用的开发工具主要是IntelliJ IDEA,数据库使用MySQL,界面采用Java Swing开发,数据集使用trec06c。IntelliJ IDEA是被认为当前Java开发效率最好的一款IDE工具,它整合了开发过程中实用的很多功能[9],并且界面整洁、美观。使用它的一个重要原因是对于Java语言规范适配,这对项目环境以及项目配置的搭建有着很大的帮助。其次是代码生成

语音识别在现实中有着极为重要的应用,现在语音内容的识别技术已日趋成熟。当前语音情感识别是研究热点之一,它可以帮助AI和人更好地互动、可以帮助心理医生临床诊断、帮助随时随地高效测谎等。本文采用了中科院自动化所的CASIA语料库作为样本,先进行预处理,之后对语料库进行语音情感特征函数的提取,再结合二叉树进行SVM支持向量机的分类,最后得到识别准确率。预处理是将语音信号提纯的操作,主要分为数字化、预加重
