本文介绍了一个基于Python技术的下厨房网站食谱数据分析项目。项目使用Django框架开发，采用Scrapy爬虫获取下厨房网站本周热门和新秀食谱数据，包括食谱名称、用料、做法等关键信息，并进行了脱敏处理。系统实现了推荐美食、用料排行榜、分类占比分析等8大功能模块，采用Echarts进行数据可视化。数据处理方面，项目通过文本去重、机械压缩等技术进行数据清洗，并利用Jieba中文分词技术分析用户关注

摘要：本项目基于YOLOv8多目标检测系统，采用Python+PyQt5+OpenCV技术栈，实现本地化"图片-视频-摄像头"三通道实时检测。系统提供完整训练/验证/测试集及YOLO格式标注，支持开箱即用；集成自动混合精度训练、动态阈值调节等功能，PyQt5界面实现30FPS流畅检测。具备多用户权限管理、检测记录存储等教学实用特性，代码模块化设计便于迁移至工业质检、医疗影像等场

本文介绍了一个基于Python3.8和YOLOv8的目标检测系统，采用PySide6搭建界面，支持图片、视频和摄像头输入。系统能实时检测80类常见物体（如人、车、动物等），界面显示检测类别数、目标数和帧率，具有模型版本透明、结果保存等功能。项目特色在于将复杂AI封装为易用工具，适用于教学、安防、交通等多个场景，无需GPU即可流畅运行。系统结构清晰，便于二次开发，为轻量化物体检测提供了现成解决方案。

本文介绍了一个基于深度学习的车牌识别系统，采用Python3.8环境，使用PyTorch框架和PyQt5图形界面开发。系统核心技术包括：1）采用YOLOX和YOLOv8（含自研注意力机制改进版）进行车牌检测；2）使用LPRNet算法实现车牌OCR识别；3) 基于CCPD2019/2020数据集训练模型。系统功能完善，支持图片/视频/摄像头输入、批量处理和数据导出（CSV/XLS），可识别蓝/绿牌照

1、项目介绍技术栈：python语言、Django框架、Echarts可视化、html深度学习算法：CNN算法、LSTM算法、对比2种算法的差别意义：用“CNN+LSTM+可视化”打造舆情情感分析平台，一键录入文本、秒级预测、图表直观呈现，适合毕设、舆情分析或内容审核。研究背景：网络舆情复杂多变，传统人工审核耗时且主观；机器学习虽能分类，但算法优劣对比缺失，缺少直观可视化与自适应优化方案。

摘要：本项目基于YOLOv8多目标检测系统，采用Python+PyQt5+OpenCV技术栈，实现本地化"图片-视频-摄像头"三通道实时检测。系统提供完整训练/验证/测试集及YOLO格式标注，支持开箱即用；集成自动混合精度训练、动态阈值调节等功能，PyQt5界面实现30FPS流畅检测。具备多用户权限管理、检测记录存储等教学实用特性，代码模块化设计便于迁移至工业质检、医疗影像等场

基于YOLOv8的口罩佩戴实时检测系统 本项目采用Python技术栈，结合YOLOv8目标检测模型和PyTorch框架，开发了一套口罩佩戴实时检测系统。系统通过PySide6构建可视化界面，支持图片、视频和摄像头输入的实时检测，可准确识别"佩戴口罩"和"未佩戴口罩"两种状态。项目提供完整的万级标注数据集，并详细介绍了从环境配置（CUDA、PyTorch等）、

🍅1、项目介绍技术栈：Python、Flask框架、MySQL数据库 机器学习预测算法（XGBoost模型）#后端：Python、Flask框架、数据库连接-pymysql、数据库是mysql#前端：html+css+js echarts、layui后台页面框架本文描述了一种基于 Flask 的农业数据分析与可视化系统，旨在帮助农民和相关从业者更好地预测农作物产量，以优化农业生产。该系统主要包括

本文介绍了一个基于Python的交通标志检测识别系统，采用YOLOv8算法作为检测核心，结合PyQt5界面和OpenCV图像处理技术。系统支持图片/视频检测、摄像头实时识别及数据导出功能，使用包含9000多张图像、161类交通标志的标注数据集。项目实现了从数据处理到模型检测的完整闭环，具备智能驾驶和交通监控应用价值，适合作为毕业设计项目。

本文介绍了一个基于知识图谱的电影推荐问答系统，采用Python语言和Django框架开发，结合Neo4j图形数据库和ECharts可视化技术。系统实现了电影知识图谱展示、智能问答、个性化推荐等功能，前台使用HTML5+DIV+CSS布局确保多端适配，后端采用Python+MySQL保证系统性能。项目创新性地融合了知识图谱和协同过滤算法，解决了传统电影推荐系统中存在的推荐不精准、信息获取不便等问题。