本文介绍了一款基于YOLOV11的脑部肿瘤检测专家系统，整合了DeepSeek、Qwen等大模型。系统支持图片/视频/摄像头三种检测方式，提供检测建议并生成PDF报告，具有可视化界面。采用YOLO+Pytorch+SpringBoot+Vue等技术栈实现，包含数据集、部署教程、训练权重等资料。提供两种购买方案：150元无技术支持和240元含技术支持版本，适合计算机专业人员学习使用。注意购买前需确认

随着教育的不断普及，教师面临的作业批改任务愈发繁重，传统批改方式不仅效率低下，还容易出现主观评分的问题。基于计算机视觉和深度学习技术的作业自动批改计分系统，该系统结合了OpenCV和YOLO算法，能够高效、准确地完成作业批改任务，同时为个性化教学提供有力支持。规格1：不提供技术支持：本项目代码和模型已通过测试，可正常运行。规格2：提供技术支持：本项目代码和模型已通过测试，可正常运行。训练好的模型：

本项目利用计算机视觉和深度学习技术，结合 OpenCV 和 YOLO 算法，开发了一套精准的课堂抬头率检测系统，可实时监测学生抬头情况，为教师调整教学策略、实现个性化教学提供有力依据。规格1：不提供技术支持：本项目代码和模型已通过测试，可正常运行。由于技术复杂性，不提供额外技术支持。助力个性化教育：分析学生抬头数据，为教师提供个性化教学建议，关注个别学生学习状态。提升教学质量：实时监测学生抬头率，

该系统采用前后台架构，前台提供用户注册登录、商品展示购买、排行榜及两种推荐算法（深度学习和关联规则）；后台包含管理员权限、商品订单支付管理、推荐算法配置及营业额统计等功能。技术栈使用Python3.8+Django框架，搭配MySQL数据库和HTML前端，支持远程调试服务（需付费）。系统完整包含源码和论文文档。

行人车辆多目标检测系统采用YOLO+DeepSeek+Pytorch技术栈，支持图片/视频/摄像头实时检测，输出PDF报告。系统基于SpringBoot+Flask+Vue3开发，提供两种购买方案：基础版150元（无技术支持）和高级版240元（含答疑）。适用于计算机相关专业人员学习使用，虚拟商品售出不退。

摘要：本文介绍一种基于深度学习的网络入侵检测系统，集成CNN-LSTM和自注意力机制算法，可精准识别DDoS攻击、端口扫描等多种网络威胁。系统支持实时流量监测和离线文件检测，具有快速响应能力和直观的操作界面，检测结果通过图表展示准确率、流量分布等关键指标。采用PyCharm开发，系统设计灵活可扩展，能持续优化算法以适应新的安全需求。

本文设计了一套完整的车牌识别系统功能架构，包含管理员和用户两大模块。管理员功能包括账号管理、用户权限管理及车牌识别数据统计分析；用户功能涵盖个人资料修改、单张/批量车牌识别、结果查询及车辆分类识别。系统支持识别结果保存、导出和分享，并提供历史记录查询与分类统计功能。配套提供系统源码和设计论文，实现了从车牌识别到数据管理的全流程解决方案。

本文介绍了一个基于Python开发的图像识别系统，主要包含管理员和普通用户两种角色。系统功能包括个人信息管理、图片识别、摄像头识别和天气识别等。管理员额外拥有用户管理权限，而普通用户需注册后才能登录使用。系统采用Python3.8开发，使用PyCharm工具，前端为HTML，数据库采用MySQL5.7+，配套Navicat11+管理工具。项目提供源码和论文，并支持有偿远程调试服务。

摘要：本文介绍了一个基于深度学习的驾驶员危险行为检测系统。系统采用YOLO模型进行实时目标检测，可识别包括眨眼、抽烟、打哈欠等多种危险行为，集成了疲劳检测模块。技术架构采用PyQt5前端界面，结合多线程处理保持UI响应，支持多种输入源处理和数据导出。系统特色在于模块化设计、多线程架构和灵活的配置管理，开发环境基于Python3.8和OpenCV等库。该虚拟商品为功能完整的检测系统，提供实用的疲劳检

该系统基于Python技术栈，采用机器学习随机森林模型实现湖北省粮食产量预测功能。主要模块包括数据可视化展示、多因素产量分析及未来趋势预测，支持通过多种图表直观呈现农作物产量变化趋势。系统需Python和MySQL环境支持，可基于历史数据进行产量预测分析。功能涵盖数据查看、可视化分析及预测模型应用等。