本文介绍了一个基于SpringBoot的短视频分享网站系统开发项目。系统采用Java语言开发，使用SSM框架、MySQL 5.7数据库和uniapp小程序框架。主要功能包括用户管理（登录/注册/密码重置）、视频信息管理（上传/删除/搜索）、论坛互动等模块。管理员可进行用户、视频、论坛等内容管理。系统采用前后端分离架构，通过Token实现用户认证，并提供完善的API接口。文章展示了系统架构图、核心代

本文研究基于图像处理和深度学习的银行卡自动识别系统，针对传统手工输入卡号效率低、易出错的问题，提出一套完整的解决方案。系统采用Python开发，结合EAST模型进行文本定位和CRNN模型实现字符识别，通过图像预处理（灰度化、二值化、去噪）提升识别准确率。实验结果表明，该系统能有效识别16-19位银行卡号，显著提高金融业务效率。研究兼具理论价值与应用意义，为金融机构提供了可靠的自动化识别方案。

本研究基于Python开发了一个外卖餐饮平台可视化数据分析系统，采用Django框架和MySQL数据库构建。系统包含三大功能模块：数据分析和可视化模块整合多源数据并提供定制化图表；评分预测模块运用机器学习算法预测用户评分；数据大屏模块实时展示关键运营指标。技术实现上结合Pandas、Pyecharts等库，支持用户画像、销售预测等功能。测试表明系统运行良好，但存在处理大规模数据时的性能瓶颈。未来可

基于Python的车牌识别管理系统是一种利用Python语言及其丰富的开源库（如OpenCV、Pillow、TensorFlow等）开发的车牌识别解决方案。该系统能够实现对车牌图像的预处理、车牌定位、字符分割、字符识别以及数据解析和存储等全过程，广泛应用于停车场管理、交通监管、安防监控以及物流管理等场景，显著提高车辆管理的效率和准确性。开发语言：Pythonpython框架：Django软件版本：

摘要： 该项目开发了一款基于微信小程序的智能垃圾分类系统，采用Java+SpringBoot框架，结合MySQL数据库和AI图像识别技术。系统核心功能包括实时拍照识别垃圾类别、分类知识库查询、积分激励体系及数据可视化统计。创新亮点在于融合AI与游戏化设计，通过积分奖励提升用户参与度，并支持公益捐赠闭环。技术实现上采用轻量化模型MobileNetV3优化移动端性能，集成微信生态服务简化流程。案例显示

本文介绍了一个基于SpringBoot框架开发的图书馆在线占座系统。该系统针对高校图书馆传统占座方式效率低下、资源分配不均等问题，采用SpringBoot+MyBatis-Plus+Vue.js技术栈，实现了座位预约、实时监控、信用积分管理等功能。系统包含座位管理、在线预约、签到离座、信用积分、数据统计等核心模块，通过WebSocket实现实时状态更新，采用Redis缓存热门座位信息，并结合信用积

企业维修系统基于Python开发，采用Django框架和MySQL数据库，实现设备全生命周期数字化管理。系统包含设备管理、工单处理、备件管理、数据分析等核心模块，通过IoT传感器实时监控设备状态，利用机器学习预测故障。功能涵盖用户权限管理、报修流程跟踪、数据统计和知识共享，支持Web和移动端访问。技术亮点包括Python开源生态的低成本优势、智能化决策支持以及全场景闭环管理。实际应用显示，系统可缩

本文介绍了一个基于深度学习的酒店客服聊天机器人系统，采用Python语言和Django框架开发。该系统通过自然语言处理和深度学习技术（如Seq2Seq、Transformer等）实现智能对话功能，能够自动处理酒店常见咨询问题。系统包含数据预处理、模型训练、对话管理等模块，支持24小时在线服务，有效提升客户满意度并降低人工成本。文章还展示了部分核心代码和系统效果图，证明了该方案在提升酒店服务效率方面

在钢材生产过程中，表面缺陷的检测对于保证产品质量至关重要。基于 YoloV5 的钢材表面缺陷检测系统利用深度学习技术，能够快速、准确地识别钢材表面的多种缺陷类型，如划痕、裂纹、锈斑、麻点等，有效提升钢材生产企业的质量检测效率和精度，降低人工检测成本与误判率，保障钢材产品的质量稳定性和可靠性，在钢铁工业自动化生产与质量控制领域具有重要的应用价值。1.数据采集：收集大量包含各种钢材表面缺陷的图像数据，

随着科技进步，电子产品发展迅速，诸如手机电脑等电子产品更新换代很快，电子产品在人们的生活中已经成为不可缺少的一部分了，所以App的开发越来越重要。新闻类的app也有很多，像微博，知乎这些，为了方便用户在移动端查看一些特定的资讯，所以设计游戏资讯应用软件。游戏资讯APP采用结构化设计方法，集游戏产品上市，更新，与之相关的资讯于一体，可以实现用户查看，搜索，评论，推送，收藏。使用LeanCloud自带