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微信点餐系统-springboot + vue +微信小程序

摘要:本文介绍了一个基于SpringBoot+Vue+微信小程序的微信点餐系统项目,包含用户、商家和管理员三个角色模块。系统实现了用户注册登录、美食浏览、订单管理等功能;商家可管理店铺信息、美食和活动;管理员拥有用户管理、商家审核等权限。项目采用IDEA开发环境,使用JDK1.8、MySQL等技术栈,经过调试确保正常运行。该项目适合编程初学者学习参考,提供了完整的角色功能架构和技术实现方案。

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#微信小程序#spring boot#vue.js
宠物领养小程序-springboot+微信小程序

基于springboot + 微信小程序实现的宠物领养小程序

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#小程序#宠物#spring boot
航班数据分析与可视化系统-Python Flask ECharts

Python天气数据爬取与可视化项目,适合编程入门学习。通过爬取中国天气网毕节城区的天气信息,将数据保存为CSV文件,并使用matplotlib生成14天天气预报图表(分为当天-7天和8-14天两组)。开发环境为PyCharm+Python3.8,主要技术涉及Requests爬虫和matplotlib可视化。该项目虽工作场景较少使用,但作为编程基础练习,完整源码经调试可正常运行,供初学者参考学习。

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#python#pycharm#matplotlib
机器学习框架的手势识别恐龙游戏 python

本项目是一个基于MediaPipe机器学习框架和Python实现的手势控制恐龙游戏,适合编程初学者参考学习。游戏通过手势识别实现控制:张开手掌表示"5"开始游戏,握拳为跑动状态,五指张开跳起,比"枪"手势下蹲,手指比"1"重新开始。项目还包含道具系统,采用Pygame开发,运行环境为Python3.8和PyCharm开发工具。该项目虽在实

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#游戏#python#pycharm
基于MediaPipe Hands手势检测系统-python

摘要:本文介绍了一个基于深度学习MediaPipeHands模型的手势识别系统,采用Flask框架开发。系统通过摄像头实时捕获画面,利用OpenCV进行图像处理,结合MediaPipe检测21个手部关键点。通过计算向量角度和欧几里得距离等数学方法,实现了数字1-5、"OK"、"Rock"等手势的识别。系统包含视频显示区、规则引擎和交互逻辑,能检测特定手势序列

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#python#开发语言#flask
基于yolo图像识别实现的贪吃蛇自动游戏-yolo opencv-python Pygame

这是一个基于YOLO图像识别和OpenCV、Pygame实现的自动贪吃蛇游戏项目。项目通过snake_game.py运行,能自动识别食物位置并控制蛇移动进食,当蛇头碰到身体时游戏结束。开发环境为PyCharm,运行需要Python3.8。该项目虽然实际工作应用较少,但适合编程初学者学习图像识别和游戏开发基础技术。系统源码经过调试确保正常运行,并附有项目截图供参考。

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#游戏#opencv
骨折识别及定位系统-python+yolo8

基于YOLOv8的骨折识别及定位系统是一个JavaEE/JSP医学影像分析项目,专为初学者设计。系统利用深度学习技术自动检测X光片中的骨折位置,提供精确坐标和置信度。主要功能包括骨折检测定位、图像处理、模型预测、GUI界面操作、结果展示(含骨折类型和位置信息)、摄像头实时检测以及数据集管理。开发环境为PyCharm2022.1.4+Python3.8,核心技术采用YOLOv8。该项目虽在实际工作中

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#python#开发语言#设计模式
基于机器学习的二分类垃圾短信识别系统

本文分享了一个基于机器学习的垃圾短信识别系统项目,适合编程初学者参考。该系统使用Python3.8开发,采用Flask框架搭建后端,运用SVM和朴素贝叶斯算法进行二分类(销售/诈骗短信识别)。项目已在PyCharm环境下调试通过,包含文字上传识别功能。虽然这类项目在实际工作场景中应用较少,但常被用作编程入门练习。作者特别提醒,提供的运行环境配置仅供参考,并确认系统源码经过技术整理可正常运行。

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#pycharm#python#flask
基于 Caffe 的深度学习模型的车型识别 flask python原创

本项目是一个基于Caffe深度学习框架的车型识别系统,采用Flask作为后端技术,适用于Python3.8及以上环境。虽然实际工作中较少使用,但作为编程入门项目具有参考价值,能帮助初学者理解图像识别和Web开发的基本原理。系统功能简单明了,用户上传图片即可进行车型识别。项目源码经过调试,确保可正常运行,适合作为教学案例使用。

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#python#开发语言#caffe
基于深度学习的摄像头识别道路裂纹检测系统

本文分享了一个基于深度学习的道路裂纹检测系统项目,适合编程初学者参考。项目使用YOLOv8算法和Flask框架,通过摄像头识别道路裂纹,开发环境为Python3.8和PyCharm。提供了Kaggle上的数据集链接,并确保源码经过调试可正常运行,附带项目截图展示效果。该项目虽实际工作应用较少,但可作为编程入门学习案例。

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#flask#pycharm
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