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基于 SpringBoot+Vue 的影视推荐系统，聚焦用户个性化观影需求与影视内容精准触达，构建 “内容聚合 - 智能推荐 - 互动反馈” 的一体化平台，解决传统影视平台中 “内容过载、推荐同质化、用户决策成本高” 的痛点。系统核心功能包括：影视资源库整合电影、剧集、纪录片等内容，按类型、地区、评分多维度分类，支持详情页展示剧情简介、演员阵容、影评数据，集成预告片播放；智能推荐模块基于用户行为（

本系统以微信小程序为前端载体、SpringBoot为后端技术核心，聚焦校园活动“信息分散、报名流程繁琐、参与度低、数据统计困难”的痛点，构建集“活动发布、智能报名、现场签到、数据可视化”于一体的全流程数字化管理平台，旨在通过微信生态的高触达性与SpringBoot的轻量化架构，打通“活动发起方（社团/学生会）-参与者（学生）-管理方（团委）”的信息壁垒，解决传统校园活动“依赖海报/班级通知、报名统

在我国餐饮市场规模突破 6 万亿元（2024 年国家统计局数据）、外卖用户超 5 亿的背景下，传统美食推荐存在口味匹配度低（推荐准确率不足 40%）、地域局限性强（本地餐饮覆盖率不足 60%）、个性化不足（千篇一律推荐热门菜品）等痛点。美团研究院调研显示，超 75% 的消费者渴望更精准的美食推荐，60% 的中小餐饮商家缺乏数字化营销工具，导致用户决策时间延长至 15 分钟，商家获客成本年增 20%

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针对现代企业办公室管理多依赖人工巡查，存在监管覆盖面有限、人力成本高、无法全天候实时监测等问题，员工在岗离岗、久坐懈怠、违规玩手机、离岗脱岗等不规范行为难以及时发现记录，传统视频监控仅具备录像回看功能，缺乏智能分析能力，效率低下且滞后性严重。本文设计并实现了一款基于YOLOv11的员工办公室行为监测系统。系统以高效精准的YOLOv11深度学习检测模型为核心，构建办公室专属行为数据集，通过数据增强、

针对传统目标检测算法在复杂场景下多目标识别精度低、小目标漏检率高、实时性不足，现有检测模型在密集遮挡、光线干扰环境中抗干扰能力弱、推理速度慢，难以满足视频实时监测、智能识别的应用需求。为解决传统检测技术精度与实时性难以兼顾的问题，本文设计并实现了一款基于YOLOv12的多目标检测系统。系统以轻量化高精度YOLOv12深度学习模型为核心，通过数据集清洗、数据增强、模型训练与参数调优，优化多目标重叠、

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1. 使用IDEA/Eclipse/MyEclipse导入项目，Eclipse/MyEclipse导入时，若为maven项目请选择maven;若包含，则为maven项目，否则为非maven项目。若为maven项目，导入成功后请执行maven clean;2. 使用Navicat或者其它工具，在mysql中创建对应名称的数据库，并导入项目的sql文件；1.运行环境：最好是java jdk 1.8，我

基于物联网的菇房环境管理系统，以Python为核心控制语言、物联网感知层为数据入口、云平台为分析中枢，聚焦食用菌种植“环境敏感、人工调控低效、产量不稳定”痛点，构建“实时监测-智能调控-数据溯源-远程管理”的全链路解决方案。系统通过部署在菇房内的温湿度传感器、CO₂浓度传感器、光照传感器（基于MQTT协议实时上传数据），Python后端利用Pandas+NumPy对采集数据进行清洗与阈值分析（如香