基于机器学习模型的DDoS攻击检测系统，用于实时检测和识别DDoS攻击，提供数据可视化和模型管理功能。系统采用前后端分离架构，后端基于Flask框架，前端基于HTML/JavaScript，集成了多种机器学习模型，支持实时攻击检测、数据可视化和模型训练。

摘要：本文介绍了一个基于深度学习的人脸识别考勤管理系统，采用Python+Flask技术栈开发，集成OpenCV、dlib和face_recognition库实现人脸特征提取。系统具备员工管理、人脸录入、签到签退、考勤记录查询和报表统计等功能，支持HTTPS协议访问摄像头。部署过程包括环境配置、数据库初始化和SSL证书生成，提供默认管理员账号进行系统管理。项目采用模块化结构设计，包含人脸识别、路由

野生菌识别系统是一个基于Flask后端和Uniapp前端的微信小程序项目，用于识别野生菌的种类、毒性等信息，并提供知识科普功能。该项目采用了YOLOv8深度学习模型进行图像识别，能够快速准确地识别野生菌的种类和特征。

│││└── GradArchiveApplication.java# 应用入口。││├── main/java/com/gradarchive/# Java源代码。│││├── controller/# 控制器。││├── archives/# 档案查询页面。│││├── mapper/# 数据访问层。│││├── service/# 业务逻辑层。