技术栈：Python3.8 YOLOv8 深度学习LPRNet算法 pytorch项目介绍：基于YOLOv8+LPRNet进行车牌检测及识别，包括对车辆的车牌区域精确定位，利用校正探测器对定位的车牌进行边框校正处理，使用增强神经网络模型对车牌区域进行超分辨率技术处理和光学字符识别。经过多次试验测试，可以对视频中的车辆车牌实时识别以及图片中的车辆车牌进行准确定位和识别，识别速度快，准确率高，比那些传

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

技术栈：Python语言、Django框架 、MySQL数据库、Vue框架、Scrapy爬虫、Echarts可视化、懂车帝网数据基于多项技术和框架设计的全面的汽车信息展示及查询系统。其中，采用了PythonDjango框架和Scrapy爬虫技术实现数据的抓取和处理，结合MySQL数据库进行数据存储和管理，利用Vue3、Element-Plus、ECharts以及Pinia等前端技术实现了丰富的数据

（1）技术栈：Python语言MySQL数据库 Django框架 协同过滤推荐算法 requests网络爬虫 pyecharts数据可视化html页面爬取院校信息：https://yz.chsi.com.cn/sch/（研招网）考研院校推荐系统 爬虫+混合推荐+协同过滤推荐算法+Echarts可视化基于Python考研院校推荐系统 爬虫+混合推荐+协同过滤推荐算法+Echarts可视化 考研推荐

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一般会根据数据的不同选择不同的算法， 目前较多使用的相似度算法有 Pearson Correlation Coefficient（皮尔逊相关系数）、Cosine-based Similarity（余弦相似度）、Adjusted Cosine Similarity（调整后的余弦相似度）。同时，根据这些相似用户对其他项的评价信息预测当前新用户可能喜欢的项。该以项目为基础的协同过滤方法有一个基本的假设“

而海量信息的出现虽然为人们日常获取信息建立了很好的平台，但从另一个方面来说，也造成了信息的拥堵，人们在大量的数据中想要找到自己想要的数据信息越来越困难，耗费的时间越来越多，有价值的信息被精炼和提取成为了当下各大互联网公司一直在研究的内容。本次就是在微博方面，通过建立微博情感分析可视化系统，来让用户可以通过简单的微博信息、评价有计算机来自动进行情感的判断，从而为判断出用户对于微博的情感好坏，能够通过

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