技术栈：Python语言、OpenCV、HyperLPR中文车牌识别框架、pyqt5。

摘要：本研究针对分心驾驶引发的交通事故问题，开发了一套基于YOLOv11/v10/v8/v5多版本对比训练的实时危险行为检测系统。系统采用6157张图片训练数据集，覆盖喝饮料、抽烟、打电话等行为，通过PyQt5实现轻量化图形界面，支持图片/视频/摄像头多源输入，检测结果自动保存并生成CSV记录。实验对比显示系统误报率低于5%，为车载终端提供"数据-模型-界面"闭环解决方案。核心

技术栈：Python语言、OpenCV、HyperLPR中文车牌识别框架、pyqt5。

基于YOLOv8的海洋生物智能检测系统 本项目采用Python技术栈，整合YOLOv8深度学习模型与PySide6界面框架，构建了一套多功能海洋生物检测工具。系统支持图片、视频和摄像头实时流三种输入方式，可准确识别海洋生物目标并输出检测框、置信度、类别等关键信息。核心功能包括： 多源输入检测：支持图片/视频/摄像头切换 参数可调：置信度与IOU阈值动态调节 结果导出：支持JPG/MP4/CSV多格

摘要：本项目基于PyTorch框架，采用LeNet-5卷积神经网络和MNIST数据集，开发了一款轻量级离线手写数字识别工具。系统通过PyQt5实现可视化界面，支持本地图片导入、实时推理（准确率>99%），单图识别耗时<200ms。具有开源、部署简单等特点，适用于教学演示、毕设参考及工业质检等场景。包含完整的训练模型（.pth文件）、预处理模块（OpenCV灰度/归一化）和分层封装代码，

1、项目介绍技术栈：Python语言、Django框架、MySQL数据库、深度学习TensorFlow的Keras构建 LSTM 模型、 LSTM 预测算法模型、Echarts可视化、selenium爬虫技术、大众点评数据大数据技术：Hadoop、Spark、Hive2、项目界面（1）首页–数据概况（2）美食类型分析（3）美食价格分析（4）美食评价分析（5）美食地区分析（6）美食词云图分析（7）美

1、项目介绍技术栈：Python语言、Flask框架、数据分析、LSTM预测算法、Echarts可视化、HTML、requests爬虫、雪球网数据、股价预测、keras、深度学习、神经网络2、项目界面（1）股票数据可视化分析—股价前10、成交额前20、股价区间占比分析（2）股票数据可视化分析—股价和成交量散点图（3）股票数据中心（4）股票价格预测—LSTM预测算法（5）后台数据管理（6）股价历史数

本项目旨在通过使用Python的requests库爬取拉勾网的招聘数据，并对数据进行清洗和持久化保存，以研究市场上招聘信息的趋势和分布情况。使用Flask框架作为后端技术，将数据库中的数据呈现给前端展示，借助基于前端框架Layui的应用，并结合图表展示工具ECharts，将数据以饼图、条形图等形式进行可视化展示。主要展示了招聘信息的数量分布、薪资分布情况以及关键词的分布情况。通过数据分析和可视化展

Spark商品销售数据可视化分析+机器学习预测算法+讲解视频+论文技术栈：大数据技术、Spark、Hadoop、Hive、python语言、Django后端框架、vue前端框架、selenium爬虫技术、淘宝数据、Echarts可视化、DataV、机器学习线性回归预测模型、销量预测。

技术栈：Python语言、Flask框架、Vue框架、requests爬虫、Echarts可视化、MySQL数据库、HTML使用爬虫爬取京东商品信息数据，对数据进行清洗、存储、分析展示使用爬虫爬取[京东商品信息]数据，对数据进行清洗、存储、分析展示，应用Python爬虫、Flask框架、Vue、Echarts等技术实现。此系统适用于目标网站任何类型的商品分析。随着电子商务的迅猛发展，商品销售数据的