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- 基于C++opencv结合vibe sort算法实现高空抛物实时检测源码+演示视频+项目说明.7zopencv大小:246MB【测试环境】 vs2019 opencv==4.8.0 x64 release(Debug暂时没测试通过) 博客地址:blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/139493227 演示视频:https://www.bilibili.com/video/BV1zD421g7zR/【测试环境】 vs2019 opencv==4.8.0 x64 release(Debug暂时没测试通过) 博客地址:blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/139493227 演示视频:https://www.bilibili.com/video/BV1zD421g7zR/
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¥ 299.90 - 基于opencv+ssim实现高空抛物python源码.7zopencv大小:5KB基于opencv+ssim实现高空抛物python源码.7z 该项目系统基于Python3编程,配合OpenCV图像处理技术模块实现计算机视觉,整合了SSIM算法,自适应环境算法,多线程模块,中值滤波降噪模块,以及图像对比处理模块。基于opencv+ssim实现高空抛物python源码.7z 该项目系统基于Python3编程,配合OpenCV图像处理技术模块实现计算机视觉,整合了SSIM算法,自适应环境算法,多线程模块,中值滤波降噪模块,以及图像对比处理模块。
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¥ 59.90 - 课程设计基于sort+knn实现高空抛物演示python源码+演示视频.7z毕业设计大小:31MB基于sort+knn实现高空抛物演示python源码+演示视频经过测试可以运行,可以用于课程设计和毕业设计等基于sort+knn实现高空抛物演示python源码+演示视频经过测试可以运行,可以用于课程设计和毕业设计等
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¥ 99.90 - C# opencvsharp图像滤波演示代码.7z软件/插件大小:42MB【测试环境】 vs2019 opencvsharp4.8.0 net framework4.7.2 博客地址:blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/139445109 下载后用vs2019打开选x64 debug即可直接运行出结果。如有遇到报错可以私信博主【测试环境】 vs2019 opencvsharp4.8.0 net framework4.7.2 博客地址:blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/139445109 下载后用vs2019打开选x64 debug即可直接运行出结果。如有遇到报错可以私信博主
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¥ 39.90 - 使用C#部署yolov8的obb旋转框检测tensorrt模型演示源码包含全部源码+所有dll文件软件/插件大小:250MB测试通过环境】 win10 x64 vs2019 cuda11.7+cudnn8.8.0 TensorRT-8.6.1.6 opencvsharp==4.9.0 .NET Framework4.7.2 博客地址:https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/139284026 视频演示:www.bilibili.com/video/BV1t142127dW/测试通过环境】 win10 x64 vs2019 cuda11.7+cudnn8.8.0 TensorRT-8.6.1.6 opencvsharp==4.9.0 .NET Framework4.7.2 博客地址:https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/139284026 视频演示:www.bilibili.com/video/BV1t142127dW/
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¥ 299.90 - 使用C#部署yolov8的目标检测tensorrt模型演示源码包含全部源码+所有dll文件目标检测大小:207MB【测试通过环境】 win10 x64 vs2019 cuda11.7+cudnn8.8.0 TensorRT-8.6.1.6 opencvsharp==4.9.0 .NET Framework4.7.2 博客地址:blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/139282375 演示视频:www.bilibili.com/video/BV1t142127dW/【测试通过环境】 win10 x64 vs2019 cuda11.7+cudnn8.8.0 TensorRT-8.6.1.6 opencvsharp==4.9.0 .NET Framework4.7.2 博客地址:blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/139282375 演示视频:www.bilibili.com/video/BV1t142127dW/
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¥ 299.90 - 水岸分割数据集345张带mask掩码标注图像.7z数据集大小:30MB水岸分割数据集345张图片,标注是png格式图片,可以用于分割框架训练比如hrnet,unet等水岸分割数据集345张图片,标注是png格式图片,可以用于分割框架训练比如hrnet,unet等
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¥ 49.90 - 红外海洋船只检测数据集VOC+YOLO格式8402张7类别.7z数据集大小:884MB数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):8402 标注数量(xml文件个数):8402 标注数量(txt文件个数):8402 标注类别数:7 标注类别名称:[“bulk carrier”,“canoe”,“container ship”,“fishing boat”,“liner”,“sailboat”,“warship”] 更多信息:blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/139248900数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):8402 标注数量(xml文件个数):8402 标注数量(txt文件个数):8402 标注类别数:7 标注类别名称:[“bulk carrier”,“canoe”,“container ship”,“fishing boat”,“liner”,“sailboat”,“warship”] 更多信息:blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/139248900
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¥ 299.90 - 红外成像人员检测数据集VOC+YOLO格式5838张1类别.7z数据集大小:238MB数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):5838 标注数量(xml文件个数):5838 标注数量(txt文件个数):5838 标注类别数:1 标注类别名称:["person"] 每个类别标注的框数: person 框数 = 22372 总框数:22372 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注 更多信息:blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/139247240数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):5838 标注数量(xml文件个数):5838 标注数量(txt文件个数):5838 标注类别数:1 标注类别名称:["person"] 每个类别标注的框数: person 框数 = 22372 总框数:22372 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注 更多信息:blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/139247240
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¥ 219.90 - 红外人狗检测数据集VOC+YOLO格式185张2类别.7z数据集大小:4MB数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):185 标注数量(xml文件个数):185 标注数量(txt文件个数):185 标注类别数:2 标注类别名称:["dog","person"] 每个类别标注的框数: dog 框数 = 117 person 框数 = 140 总框数:257 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注 更多信息:blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/139246576数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):185 标注数量(xml文件个数):185 标注数量(txt文件个数):185 标注类别数:2 标注类别名称:["dog","person"] 每个类别标注的框数: dog 框数 = 117 person 框数 = 140 总框数:257 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注 更多信息:blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/139246576
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¥ 19.90 - 道路井盖下水道井盖开关闭和检测数据集VOC+YOLO格式407张2类别.7z数据集大小:23MB数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):407 标注数量(xml文件个数):407 标注数量(txt文件个数):407 标注类别数:2 标注类别名称:["close","open"] 每个类别标注的框数: close 框数 = 248 open 框数 = 221 总框数:469 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注 更多信息:https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/139239873数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):407 标注数量(xml文件个数):407 标注数量(txt文件个数):407 标注类别数:2 标注类别名称:["close","open"] 每个类别标注的框数: close 框数 = 248 open 框数 = 221 总框数:469 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注 更多信息:https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/139239873
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¥ 29.90 - 吸烟检测数据集VOC+YOLO格式1449张1类别.7z数据集大小:301MB数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):1449 标注数量(xml文件个数):1449 标注数量(txt文件个数):1449 标注类别数:1 标注类别名称:["smoke"] 每个类别标注的框数: smoke 框数 = 1479 总框数:1479 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注 更多信息:blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/139185170数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):1449 标注数量(xml文件个数):1449 标注数量(txt文件个数):1449 标注类别数:1 标注类别名称:["smoke"] 每个类别标注的框数: smoke 框数 = 1479 总框数:1479 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注 更多信息:blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/139185170
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¥ 79.90 - 狗脸检测数据集VOC+YOLO格式6154张1类别.7z数据集大小:191MB数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):6154 标注数量(xml文件个数):6154 标注数量(txt文件个数):6154 标注类别数:1 标注类别名称:["dogface"] 每个类别标注的框数: dogface 框数 = 6340 总框数:6340 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):6154 标注数量(xml文件个数):6154 标注数量(txt文件个数):6154 标注类别数:1 标注类别名称:["dogface"] 每个类别标注的框数: dogface 框数 = 6340 总框数:6340 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注
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¥ 149.90 - 电力场景电力目标检测数据集VOC+YOLO格式476张5类别.7z目标检测大小:492MB数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):476 标注数量(xml文件个数):476 标注数量(txt文件个数):476 标注类别数:5 标注类别名称:["damper","insulator","plate","spacer","tower"] 每个类别标注的框数: damper 框数 = 1501 insulator 框数 = 310 plate 框数 = 81 spacer 框数 = 251 tower 框数 = 252 总框数:2395 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注 更多信息:blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/138942403数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):476 标注数量(xml文件个数):476 标注数量(txt文件个数):476 标注类别数:5 标注类别名称:["damper","insulator","plate","spacer","tower"] 每个类别标注的框数: damper 框数 = 1501 insulator 框数 = 310 plate 框数 = 81 spacer 框数 = 251 tower 框数 = 252 总框数:2395 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注 更多信息:blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/138942403
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¥ 59.90 - 62种野外可食用植物分类数据集4665张62类别.7z数据集大小:286MB数据集类型:图像分类用,不可用于目标检测无标注文件 数据集格式:仅仅包含jpg图片,每个类别文件夹下面存放着对应图片 图片数量(jpg文件个数):4665 分类类别数:62 更多信息:blog.csdn.net/FL1768317420/article/details/138942017数据集类型:图像分类用,不可用于目标检测无标注文件 数据集格式:仅仅包含jpg图片,每个类别文件夹下面存放着对应图片 图片数量(jpg文件个数):4665 分类类别数:62 更多信息:blog.csdn.net/FL1768317420/article/details/138942017
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¥ 49.90 - 超级好用可视化爬虫软件linux大小:309MB。使用图形化界面,无代码设计和执行爬虫任务。开发者只需在网页上选择爬取内容,并根据提示框操作,即可完成爬虫设计和执行。同时软件还可以单独以命令行的方式进行执行,从而可以很方便的嵌入到其他系统中。基于Python编写,遵守CC 非商用知识共享协议。支持多操作系统:Windows、MacOS、Linux。。使用图形化界面,无代码设计和执行爬虫任务。开发者只需在网页上选择爬取内容,并根据提示框操作,即可完成爬虫设计和执行。同时软件还可以单独以命令行的方式进行执行,从而可以很方便的嵌入到其他系统中。基于Python编写,遵守CC 非商用知识共享协议。支持多操作系统:Windows、MacOS、Linux。
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¥ 9.90 - 智能垃圾分拣车垃圾检测数据集VOC+YOLO格式500张5类别.7z数据集大小:6MB数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):500 标注数量(xml文件个数):500 标注数量(txt文件个数):500 标注类别数:5 标注类别名称:["battery","bottle","cup","orange","paper"] 每个类别标注的框数: battery 框数 = 100 bottle 框数 = 100 cup 框数 = 100 orange 框数 = 100 paper 框数 = 100 总框数:500 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):500 标注数量(xml文件个数):500 标注数量(txt文件个数):500 标注类别数:5 标注类别名称:["battery","bottle","cup","orange","paper"] 每个类别标注的框数: battery 框数 = 100 bottle 框数 = 100 cup 框数 = 100 orange 框数 = 100 paper 框数 = 100 总框数:500 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注
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¥ 49.90 - 电力场景鸟巢垃圾风筝气球检测数据集VOC+YOLO格式1300张4类别.7z数据集大小:332MB数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):1300 标注数量(xml文件个数):1300 标注数量(txt文件个数):1300 标注类别数:4 标注类别名称:["balloon","kite","nest","trash"] 每个类别标注的框数: balloon 框数 = 160 kite 框数 = 181 nest 框数 = 871 trash 框数 = 107 总框数:1319 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):1300 标注数量(xml文件个数):1300 标注数量(txt文件个数):1300 标注类别数:4 标注类别名称:["balloon","kite","nest","trash"] 每个类别标注的框数: balloon 框数 = 160 kite 框数 = 181 nest 框数 = 871 trash 框数 = 107 总框数:1319 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注
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¥ 119.90 - 配电室设备对象检测数据集VOC+YOLO格式153张34类别.7z数据集大小:31MB数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):153 标注数量(xml文件个数):153 标注数量(txt文件个数):153 标注类别数:34 更多信息参考:blog.csdn.net/FL1768317420/article/details/138782827数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):153 标注数量(xml文件个数):153 标注数量(txt文件个数):153 标注类别数:34 更多信息参考:blog.csdn.net/FL1768317420/article/details/138782827
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¥ 19.90 - 电力场景遥感数电杆塔检测数据集VOC+YOLO格式400张1类别.7z数据集大小:137MB数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):400 标注数量(xml文件个数):400 标注数量(txt文件个数):400 标注类别数:1 标注类别名称:["sdgt"] 每个类别标注的框数: sdgt 框数 = 680 总框数:680 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):400 标注数量(xml文件个数):400 标注数量(txt文件个数):400 标注类别数:1 标注类别名称:["sdgt"] 每个类别标注的框数: sdgt 框数 = 680 总框数:680 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注
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¥ 49.90 - 桃脸识别桃子分拣分类数据集6704张4类别.7z数据集大小:129MB数据集类型:图像分类用,不可用于目标检测无标注文件 数据集格式:仅仅包含jpg图片,每个类别文件夹下面存放着对应图片 图片数量(jpg文件个数):6704 分类类别数:4 类别名称:["B1","M2","R0","S3"] 每个类别图片数: B1 图片数:1617 M2 图片数:1818 R0 图片数:1619 S3 图片数:1650 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理分类存放 数据集介绍地址:blog.csdn.net/FL1768317420/article/details/138742728数据集类型:图像分类用,不可用于目标检测无标注文件 数据集格式:仅仅包含jpg图片,每个类别文件夹下面存放着对应图片 图片数量(jpg文件个数):6704 分类类别数:4 类别名称:["B1","M2","R0","S3"] 每个类别图片数: B1 图片数:1617 M2 图片数:1818 R0 图片数:1619 S3 图片数:1650 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理分类存放 数据集介绍地址:blog.csdn.net/FL1768317420/article/details/138742728
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¥ 99.90 - 管道焊缝质量检测数据集VOC+YOLO格式1134张2类别.7z数据集大小:104MB数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):1134 标注数量(xml文件个数):1134 标注数量(txt文件个数):1134 标注类别数:2 标注类别名称:["bad","good"] 每个类别标注的框数: bad 框数 = 565 good 框数 = 431 总框数:996 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注 更多信息参考:blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/138728848数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):1134 标注数量(xml文件个数):1134 标注数量(txt文件个数):1134 标注类别数:2 标注类别名称:["bad","good"] 每个类别标注的框数: bad 框数 = 565 good 框数 = 431 总框数:996 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注 更多信息参考:blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/138728848
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¥ 99.90 - 光栅检测数据集VOC+YOLO格式153张1类别.7z数据集大小:45MB数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):153 标注数量(xml文件个数):153 标注数量(txt文件个数):153 标注类别数:1 标注类别名称:["guangshan"] 每个类别标注的框数: guangshan 框数 = 276 总框数:276 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):153 标注数量(xml文件个数):153 标注数量(txt文件个数):153 标注类别数:1 标注类别名称:["guangshan"] 每个类别标注的框数: guangshan 框数 = 276 总框数:276 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注
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¥ 14.90 - 斑马线人行横道检测数据集VOC+YOLO格式192张1类别.7z数据集大小:34MB数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):192 标注数量(xml文件个数):192 标注数量(txt文件个数):192 标注类别数:1 标注类别名称:["zebra_crossing"] 每个类别标注的框数: zebra_crossing 框数 = 542 总框数:542 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:数据集模拟拍摄的,并非真实场景下斑马线,请注意看下面图片示例,介意不要下载 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注 图片示例参考博客:blog.csdn.net/FL1768317420/article/details/138720606数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):192 标注数量(xml文件个数):192 标注数量(txt文件个数):192 标注类别数:1 标注类别名称:["zebra_crossing"] 每个类别标注的框数: zebra_crossing 框数 = 542 总框数:542 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:数据集模拟拍摄的,并非真实场景下斑马线,请注意看下面图片示例,介意不要下载 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注 图片示例参考博客:blog.csdn.net/FL1768317420/article/details/138720606
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¥ 14.90 - 交通标志检测数据集VOC+YOLO格式877张4类别.7z数据集大小:16MB数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):877 标注数量(xml文件个数):877 标注数量(txt文件个数):877 标注类别数:4 标注类别名称:["crosswalk","speedlimit","stop","trafficlight"] 每个类别标注的框数: crosswalk 框数 = 200 speedlimit 框数 = 783 stop 框数 = 91 trafficlight 框数 = 170 总框数:1244 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):877 标注数量(xml文件个数):877 标注数量(txt文件个数):877 标注类别数:4 标注类别名称:["crosswalk","speedlimit","stop","trafficlight"] 每个类别标注的框数: crosswalk 框数 = 200 speedlimit 框数 = 783 stop 框数 = 91 trafficlight 框数 = 170 总框数:1244 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注
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¥ 79.90 - 交通灯检测数据集VOC+YOLO格式2600张1类别.7z数据集大小:858MB数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):2600 标注数量(xml文件个数):2600 标注数量(txt文件个数):2600 标注类别数:1 标注类别名称:["jtd"] 每个类别标注的框数: jtd 框数 = 14896 总框数:14896 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:由于交通灯属于小目标检测可能训练的map偏低,但是训练的模型不影响检测效果,注意小目标检测一般都很难达到很好精度 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注 博客地址:blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/138718921数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):2600 标注数量(xml文件个数):2600 标注数量(txt文件个数):2600 标注类别数:1 标注类别名称:["jtd"] 每个类别标注的框数: jtd 框数 = 14896 总框数:14896 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:由于交通灯属于小目标检测可能训练的map偏低,但是训练的模型不影响检测效果,注意小目标检测一般都很难达到很好精度 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注 博客地址:blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/138718921
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¥ 149.90 - 轮胎缺陷分类数据集495张2类别.7z数据集大小:112MB数据集类型:图像分类用,不可用于目标检测无标注文件 数据集格式:仅仅包含jpg图片,每个类别文件夹下面存放着对应图片 图片数量(jpg文件个数):495 分类类别数:2 类别名称:["cracked","normal"] 每个类别图片数: cracked 图片数:202 normal 图片数:293 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理分类存放数据集类型:图像分类用,不可用于目标检测无标注文件 数据集格式:仅仅包含jpg图片,每个类别文件夹下面存放着对应图片 图片数量(jpg文件个数):495 分类类别数:2 类别名称:["cracked","normal"] 每个类别图片数: cracked 图片数:202 normal 图片数:293 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理分类存放
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¥ 39.90 - 动力电池隔膜缺陷分类数据集35698张5类别.7z数据集大小:58MB数据集类型:图像分类用,不可用于目标检测无标注文件 数据集格式:仅仅包含jpg图片,每个类别文件夹下面存放着对应图片 图片数量(jpg文件个数):35698 分类类别数:5 类别名称:["fuheqipao","ok","qipao","zangwu","zhezhou"] 每个类别图片数: fuheqipao 图片数:404 ok 图片数:2734 qipao 图片数:13761 zangwu 图片数:443 zhezhou 图片数:18356 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理分类存放数据集类型:图像分类用,不可用于目标检测无标注文件 数据集格式:仅仅包含jpg图片,每个类别文件夹下面存放着对应图片 图片数量(jpg文件个数):35698 分类类别数:5 类别名称:["fuheqipao","ok","qipao","zangwu","zhezhou"] 每个类别图片数: fuheqipao 图片数:404 ok 图片数:2734 qipao 图片数:13761 zangwu 图片数:443 zhezhou 图片数:18356 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理分类存放
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¥ 149.90 - 苹果缺陷检测数据集VOC+YOLO格式8978张2类别.7z数据集大小:88MB数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):8978 标注数量(xml文件个数):8978 标注数量(txt文件个数):8978 标注类别数:2 标注类别名称:["bad_apple","good_apple"] 每个类别标注的框数: bad_apple 框数 = 5182 good_apple 框数 = 4176 总框数:9358 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):8978 标注数量(xml文件个数):8978 标注数量(txt文件个数):8978 标注类别数:2 标注类别名称:["bad_apple","good_apple"] 每个类别标注的框数: bad_apple 框数 = 5182 good_apple 框数 = 4176 总框数:9358 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注
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¥ 99.90 - 药丸的缺陷检测数据集VOC+YOLO格式2759张3类别.7z数据集大小:412MB数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):2759 标注数量(xml文件个数):2759 标注数量(txt文件个数):2759 标注类别数:3 标注类别名称:["contamination","crack","good"] 每个类别标注的框数: contamination 框数 = 904 crack 框数 = 960 good 框数 = 934 总框数:2798 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):2759 标注数量(xml文件个数):2759 标注数量(txt文件个数):2759 标注类别数:3 标注类别名称:["contamination","crack","good"] 每个类别标注的框数: contamination 框数 = 904 crack 框数 = 960 good 框数 = 934 总框数:2798 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注
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¥ 149.90 - 快递包裹纸箱检测数据集VOC+YOLO格式395张2类别.7z数据集大小:109MB数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):395 标注数量(xml文件个数):395 标注数量(txt文件个数):395 标注类别数:2 标注类别名称:["kuaididai","zhixiang"] 每个类别标注的框数: kuaididai 框数 = 46 zhixiang 框数 = 461 总框数:507 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):395 标注数量(xml文件个数):395 标注数量(txt文件个数):395 标注类别数:2 标注类别名称:["kuaididai","zhixiang"] 每个类别标注的框数: kuaididai 框数 = 46 zhixiang 框数 = 461 总框数:507 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注
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¥ 29.90 - 基于AdaBoost算法的情感分析源码+文档分析+案列.7z软件/插件大小:6MB基于AdaBoost算法的情感分析研究 此项目为本科毕业设计项目,目前已经没有更新了,文章、代码都有很一些错误,大家借鉴一下思路就好 大学时没有好好学算法,毕竟那些树、图实在提不起兴趣,好在毕业设计选择了个机器学习算法,整了个还算是有点意思的项目,至少弥补了大学的一点点的遗憾。现在将项目开源出来,虽然感觉还是写得没有达到自己的预期,大部分也是参考别人的,有兴趣的可以下载看看吧。如果可以,希望能给个star或者fork奖励奖励 本文项目流程 一、 使用微博应用获取微博文本,代码地址weibo_get 二、 SVM初步分类(svm_temp.py) 三、 利用贝叶斯定理进行情感分析 四、 利用AdaBoost加强分类器基于AdaBoost算法的情感分析研究 此项目为本科毕业设计项目,目前已经没有更新了,文章、代码都有很一些错误,大家借鉴一下思路就好 大学时没有好好学算法,毕竟那些树、图实在提不起兴趣,好在毕业设计选择了个机器学习算法,整了个还算是有点意思的项目,至少弥补了大学的一点点的遗憾。现在将项目开源出来,虽然感觉还是写得没有达到自己的预期,大部分也是参考别人的,有兴趣的可以下载看看吧。如果可以,希望能给个star或者fork奖励奖励 本文项目流程 一、 使用微博应用获取微博文本,代码地址weibo_get 二、 SVM初步分类(svm_temp.py) 三、 利用贝叶斯定理进行情感分析 四、 利用AdaBoost加强分类器
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¥ 29.90 - 课堂学生学习状态检测数据集VOC+YOLO格式8884张8类别.7z数据集大小:415MB数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不含分割路径的txt文件,仅包含jpg图片对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件数):8884 标注数量(xml文件数):8884 标注数量(txt文件数):8884 标注类别数:8 标注类名称:["ditouxie","jushou","kanshu","taolun","tingke","zhanli","zhidao","zhuantou"] 每类标注框数: ditouxie 框数 = 72462 jushou 框数 = 4183 kanshu 框数 = 58932 taolun 框数 = 4663 tingke 框数 = 117528 zhanli 框数 = 4101 zhidao 框数 = 680 zhuantou 框数 = 5339 总框数:267888 使用标注工具:labelImg 学生低头写=ditouxie 学生看书=kanshu 学生听课=tingke 学生转头=zhuantou 学生举手=jushou 学生站立=zhanli 小组讨论=taolun 教师指导=zhidao数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不含分割路径的txt文件,仅包含jpg图片对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件数):8884 标注数量(xml文件数):8884 标注数量(txt文件数):8884 标注类别数:8 标注类名称:["ditouxie","jushou","kanshu","taolun","tingke","zhanli","zhidao","zhuantou"] 每类标注框数: ditouxie 框数 = 72462 jushou 框数 = 4183 kanshu 框数 = 58932 taolun 框数 = 4663 tingke 框数 = 117528 zhanli 框数 = 4101 zhidao 框数 = 680 zhuantou 框数 = 5339 总框数:267888 使用标注工具:labelImg 学生低头写=ditouxie 学生看书=kanshu 学生听课=tingke 学生转头=zhuantou 学生举手=jushou 学生站立=zhanli 小组讨论=taolun 教师指导=zhidao
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¥ 149.90 - flavia植物叶片分类数据集1907张32类别.7z数据集大小:167MB数据集类型:图像分类用,不可用于目标检测无标注文件 数据集格式:仅仅包含jpg图片,每个类别文件夹下面存放着对应图片 图片数量(jpg文件个数):1907 分类类别数:32 类别名称:["0","1","2","3","4","5","6","7","8","9","10","11","12","13","14","15","16","17","18","19","20","21","22","23","24","25","26","27","28","29","30","31"] 每个类别图片数: 0 图片数:59 1 图片数:63 2 图片数:72 3 图片数:73 4 图片数:56 5 图片数:62 6 图片数:52 7 图片数:59 8 图片数:55 9 图片数:65 10 图片数:50 11 图片数:63 12 图片数:52 13 图片数:65 14 图片数:60 15 图片数:56 16 图片数:77 17 图片数:62 18 图片数:61 19 图片数:66 20 图片数:60 21 图片数:55 22 图片数:55 23 图片数:65 24 图片数:54数据集类型:图像分类用,不可用于目标检测无标注文件 数据集格式:仅仅包含jpg图片,每个类别文件夹下面存放着对应图片 图片数量(jpg文件个数):1907 分类类别数:32 类别名称:["0","1","2","3","4","5","6","7","8","9","10","11","12","13","14","15","16","17","18","19","20","21","22","23","24","25","26","27","28","29","30","31"] 每个类别图片数: 0 图片数:59 1 图片数:63 2 图片数:72 3 图片数:73 4 图片数:56 5 图片数:62 6 图片数:52 7 图片数:59 8 图片数:55 9 图片数:65 10 图片数:50 11 图片数:63 12 图片数:52 13 图片数:65 14 图片数:60 15 图片数:56 16 图片数:77 17 图片数:62 18 图片数:61 19 图片数:66 20 图片数:60 21 图片数:55 22 图片数:55 23 图片数:65 24 图片数:54
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¥ 49.90 - 局域网批量修改计算机名与IP地址.7z网络协议大小:855KB局域网批量修改计算机名与IP地址,适合小白人群。 使用说明: 首先,随便在哪台机器开启服务端,然后在其他需要更改IP地址以及用户名的机器开启客户端... 客户端每打开一个,服务端会自动添加本机IP地址...(注意修改的机器必须为同一个网段) 全部机器客户端打开以后,设置好需要更改的子网掩码后,服务端点击"给我改",接下来所有的客户端会自动将 获取到的IP以及服务端设置的选项自动设置成固定的IP... 计算机名格式为:Sky-(可自由更改)+年份+IP地址+随机英文...局域网批量修改计算机名与IP地址,适合小白人群。 使用说明: 首先,随便在哪台机器开启服务端,然后在其他需要更改IP地址以及用户名的机器开启客户端... 客户端每打开一个,服务端会自动添加本机IP地址...(注意修改的机器必须为同一个网段) 全部机器客户端打开以后,设置好需要更改的子网掩码后,服务端点击"给我改",接下来所有的客户端会自动将 获取到的IP以及服务端设置的选项自动设置成固定的IP... 计算机名格式为:Sky-(可自由更改)+年份+IP地址+随机英文...
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¥ 9.90 - 香蕉新鲜度等级识别香蕉成熟度识别分类数据集1186张3类别.7z数据集大小:23MB数据集类型:图像分类用,不可用于目标检测无标注文件 数据集格式:仅仅包含jpg图片,每个类别文件夹下面存放着对应图片 图片数量(jpg文件个数):1186 分类类别数:3 类别名称:["overripe","ripe","underripe"] 每个类别图片数: overripe 图片数:435 ripe 图片数:344 underripe 图片数:407 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理分类存放数据集类型:图像分类用,不可用于目标检测无标注文件 数据集格式:仅仅包含jpg图片,每个类别文件夹下面存放着对应图片 图片数量(jpg文件个数):1186 分类类别数:3 类别名称:["overripe","ripe","underripe"] 每个类别图片数: overripe 图片数:435 ripe 图片数:344 underripe 图片数:407 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理分类存放
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¥ 49.90 - 农作物害虫检测数据集VOC+YOLO格式3575张10类别.7z数据集大小:191MB数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):3575 标注数量(xml文件个数):3575 标注数量(txt文件个数):3575 标注类别数:10 标注类别名称:["bitichong","feie ","huangchong","huangfeng","jiachong","juying","mangguofenjie","mangguoliaodou","xiangbichong","zuanxinchong"] 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:害虫有['甲虫', '蝗虫', '芒果料斗', '芒果粉蚧', '飞蛾', '锯蝇', '鼻涕虫', '钻心虫', '黄蜂', '象鼻虫'] 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):3575 标注数量(xml文件个数):3575 标注数量(txt文件个数):3575 标注类别数:10 标注类别名称:["bitichong","feie ","huangchong","huangfeng","jiachong","juying","mangguofenjie","mangguoliaodou","xiangbichong","zuanxinchong"] 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:害虫有['甲虫', '蝗虫', '芒果料斗', '芒果粉蚧', '飞蛾', '锯蝇', '鼻涕虫', '钻心虫', '黄蜂', '象鼻虫'] 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注
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¥ 149.90 - 毕业设计基于Android平台的个人理财软件的设计与实现.7z毕业设计大小:29KB快速记(个人记账安卓app),2015.4毕业设计 特色功能是:语音记账,地点记账,照片/图片记账 毕设题目为《基于Android平台的个人理财软件的设计与实现》 ###需要答辩ppt和毕业论文的请在下面链接中 下载:基于Android平台的个人理财软件的设计与实现-源代码 项目目录: -MoneyCharge (主目录) --com.cwp.chart (饼图统计库) --com.cwp.cmoneycharge (主界面逻辑) --com.cwp.pattern (手势密码库) --com.example.testpic (图片记账库) --com.slidingmenu.lib (侧滑栏库) --com.slidingmenu.lib.app (侧滑栏库) --com.umeng.fb.example (友盟,用户反馈库) --com.zhy.view (环形进度条库) --cwp.moneycharge.dao (业务类) --cwp.moneycharge.model (数据库类) > [基于安卓的个人理财软件的设计与实现--项目心得](http://www.cnb快速记(个人记账安卓app),2015.4毕业设计 特色功能是:语音记账,地点记账,照片/图片记账 毕设题目为《基于Android平台的个人理财软件的设计与实现》 ###需要答辩ppt和毕业论文的请在下面链接中 下载:基于Android平台的个人理财软件的设计与实现-源代码 项目目录: -MoneyCharge (主目录) --com.cwp.chart (饼图统计库) --com.cwp.cmoneycharge (主界面逻辑) --com.cwp.pattern (手势密码库) --com.example.testpic (图片记账库) --com.slidingmenu.lib (侧滑栏库) --com.slidingmenu.lib.app (侧滑栏库) --com.umeng.fb.example (友盟,用户反馈库) --com.zhy.view (环形进度条库) --cwp.moneycharge.dao (业务类) --cwp.moneycharge.model (数据库类) > [基于安卓的个人理财软件的设计与实现--项目心得](http://www.cnb
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¥ 39.90 - 眼疾分类数据集1800张6类别.7z数据集大小:25MB数据集类型:图像分类用,不可用于目标检测无标注文件 数据集格式:仅仅包含jpg图片,每个类别文件夹下面存放着对应图片 图片数量(jpg文件个数):1800 分类类别数:6 类别名称:["cataract","diabetic_retinopathy","glaucoma","high","normal","pathological"] 每个类别图片数: cataract 图片数:300 diabetic_retinopathy 图片数:300 glaucoma 图片数:300 high 图片数:300 normal 图片数:300 pathological 图片数:300 共6类眼疾数据图片 cataract白内障 diabetic_retinopathy糖尿病视网膜病变 glaucoma青光眼 high高度近视 normal正常 pathological病理性近视数据集类型:图像分类用,不可用于目标检测无标注文件 数据集格式:仅仅包含jpg图片,每个类别文件夹下面存放着对应图片 图片数量(jpg文件个数):1800 分类类别数:6 类别名称:["cataract","diabetic_retinopathy","glaucoma","high","normal","pathological"] 每个类别图片数: cataract 图片数:300 diabetic_retinopathy 图片数:300 glaucoma 图片数:300 high 图片数:300 normal 图片数:300 pathological 图片数:300 共6类眼疾数据图片 cataract白内障 diabetic_retinopathy糖尿病视网膜病变 glaucoma青光眼 high高度近视 normal正常 pathological病理性近视
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¥ 49.90 - 对虾病害分类数据集889张7类别.7z数据集大小:73MB数据集类型:图像分类用,不可用于目标检测无标注文件 数据集格式:仅仅包含jpg图片,每个类别文件夹下面存放着对应图片 图片数量(jpg文件个数):889 分类类别数:7 类别名称:["baibanbing","baizhuobing","ganweisuo","heibanbing","heisaizheng","hongtizheng","huangsaizheng"] 每个类别图片数: baibanbing 图片数:49 baizhuobing 图片数:156 ganweisuo 图片数:142 heibanbing 图片数:166 heisaizheng 图片数:119 hongtizheng 图片数:160 huangsaizheng 图片数:97 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理分类存放数据集类型:图像分类用,不可用于目标检测无标注文件 数据集格式:仅仅包含jpg图片,每个类别文件夹下面存放着对应图片 图片数量(jpg文件个数):889 分类类别数:7 类别名称:["baibanbing","baizhuobing","ganweisuo","heibanbing","heisaizheng","hongtizheng","huangsaizheng"] 每个类别图片数: baibanbing 图片数:49 baizhuobing 图片数:156 ganweisuo 图片数:142 heibanbing 图片数:166 heisaizheng 图片数:119 hongtizheng 图片数:160 huangsaizheng 图片数:97 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理分类存放
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¥ 69.90 - 稻谷叶子虫害检测数据集VOC+YOLO格式1566张9类别.7z数据集大小:216MB数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):1566 标注数量(xml文件个数):1566 标注数量(txt文件个数):1566 标注类别数:9 标注类别名称:["DDMP1","DDMP2","DDMP3","DLP1","DLP2","DLP3","DMP1","DMP2","DMP3"] 每个类别标注的框数: DDMP1 框数 = 238 DDMP2 框数 = 12 DDMP3 框数 = 20 DLP1 框数 = 330 DLP2 框数 = 290 DLP3 框数 = 208 DMP1 框数 = 250 DMP2 框数 = 452 DMP3 框数 = 151 总框数:1951 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):1566 标注数量(xml文件个数):1566 标注数量(txt文件个数):1566 标注类别数:9 标注类别名称:["DDMP1","DDMP2","DDMP3","DLP1","DLP2","DLP3","DMP1","DMP2","DMP3"] 每个类别标注的框数: DDMP1 框数 = 238 DDMP2 框数 = 12 DDMP3 框数 = 20 DLP1 框数 = 330 DLP2 框数 = 290 DLP3 框数 = 208 DMP1 框数 = 250 DMP2 框数 = 452 DMP3 框数 = 151 总框数:1951 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注
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¥ 99.90 - 大豆叶子病害分类数据集1296张3类别.7z数据集大小:171MB数据集类型:图像分类用,不可用于目标检测无标注文件 数据集格式:仅仅包含jpg图片,每个类别文件夹下面存放着对应图片 图片数量(jpg文件个数):1296 分类类别数:3 类别名称:["angular_leaf_spot","bean_rust","healthy"] 每个类别图片数: angular_leaf_spot 图片数:432 bean_rust 图片数:436 healthy 图片数:428 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理分类存放数据集类型:图像分类用,不可用于目标检测无标注文件 数据集格式:仅仅包含jpg图片,每个类别文件夹下面存放着对应图片 图片数量(jpg文件个数):1296 分类类别数:3 类别名称:["angular_leaf_spot","bean_rust","healthy"] 每个类别图片数: angular_leaf_spot 图片数:432 bean_rust 图片数:436 healthy 图片数:428 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理分类存放
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¥ 49.90 - JSP基于SSM演唱会门票销售响应式网站设计可升级SpringBoot源码.7zjava大小:17MB演唱会门票销售系统采用Bootstrap作为前台框架,确保跨平台、跨设备的良好用户体验。在开发环境方面,我们支持myEclipse、Eclipse和Idea等主流IDE,结合mysql数据库进行高效数据存储与管理。后台则采用SSM框架(SpringMVC + Spring + Mybatis),提供稳健的后台支撑。 本系统主要分为两大模块:信息游览与业务处理。信息游览模块允许用户浏览演唱会详情、最新活动等信息;业务处理模块则涵盖网上售票、用户管理等核心功能。 系统的主要要求包括:展示演唱会地点、分类、时间及演出人员;提供查询功能,满足观众对特定演唱会的需求;实现退票与订票功能,方便用户灵活操作;允许管理员修改或删除演出时间,确保信息实时准确;同时,系统设计需贴近实际,功能完善,界面友好,操作便捷。 在数据结构设计方面,我们详细定义了用户、演唱会分类、演唱会、订单、留言和新闻公告等实体及其属性。用户信息包括用户名、密码、会员级别等;演唱会分类和演唱会信息则涵盖了分类名称、演唱会名称、时间、地点等关键数据;订单信息记录了用户的购票详情;留言和新闻公告则提供了用户与管理员之间的互动与通演唱会门票销售系统采用Bootstrap作为前台框架,确保跨平台、跨设备的良好用户体验。在开发环境方面,我们支持myEclipse、Eclipse和Idea等主流IDE,结合mysql数据库进行高效数据存储与管理。后台则采用SSM框架(SpringMVC + Spring + Mybatis),提供稳健的后台支撑。 本系统主要分为两大模块:信息游览与业务处理。信息游览模块允许用户浏览演唱会详情、最新活动等信息;业务处理模块则涵盖网上售票、用户管理等核心功能。 系统的主要要求包括:展示演唱会地点、分类、时间及演出人员;提供查询功能,满足观众对特定演唱会的需求;实现退票与订票功能,方便用户灵活操作;允许管理员修改或删除演出时间,确保信息实时准确;同时,系统设计需贴近实际,功能完善,界面友好,操作便捷。 在数据结构设计方面,我们详细定义了用户、演唱会分类、演唱会、订单、留言和新闻公告等实体及其属性。用户信息包括用户名、密码、会员级别等;演唱会分类和演唱会信息则涵盖了分类名称、演唱会名称、时间、地点等关键数据;订单信息记录了用户的购票详情;留言和新闻公告则提供了用户与管理员之间的互动与通
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¥ 49.90 - asp.net三层模式土特产销售购物网设计源码.7zasp.net大小:1MB本软件采用Visual Studio 2010及以上版本作为开发环境,数据库则选用sqlserver2005及以上版本,以确保系统的稳定性和高效性。 在账号管理方面,我们提供了全面的管理员信息管理功能,包括添加、修改和删除管理员信息,确保系统管理的便捷与安全。 库存管理模块专注于土特产的数量管理,实现了进货管理、进货信息查询以及库存盘点等功能,确保土特产库存的准确与及时。 会员管理则涵盖了用户注册、登录、信息修改等核心功能,同时管理员可轻松查询、修改和删除会员信息,包括会员的个人资料、联系方式等重要数据。 土特产管理作为网站的核心模块,实现了前台展示、搜索、类别展示等功能,管理员可轻松对土特产信息进行添加、修改和删除,并维护土特产类别信息。 新闻管理模块负责前台新闻的展示及后台新闻信息的添加、修改和删除,确保新闻信息的实时性与准确性。 订单管理作为购物网站的关键功能,实现了用户购买土特产的购物车功能及订单查询,管理员可对订单信息进行查看和删除操作,保障交易流程的顺畅。 最后,留言板为用户和网站提供了一个优质的交流平台,用户可发布留言,管理员可查看并回复留言,同时可删除不良本软件采用Visual Studio 2010及以上版本作为开发环境,数据库则选用sqlserver2005及以上版本,以确保系统的稳定性和高效性。 在账号管理方面,我们提供了全面的管理员信息管理功能,包括添加、修改和删除管理员信息,确保系统管理的便捷与安全。 库存管理模块专注于土特产的数量管理,实现了进货管理、进货信息查询以及库存盘点等功能,确保土特产库存的准确与及时。 会员管理则涵盖了用户注册、登录、信息修改等核心功能,同时管理员可轻松查询、修改和删除会员信息,包括会员的个人资料、联系方式等重要数据。 土特产管理作为网站的核心模块,实现了前台展示、搜索、类别展示等功能,管理员可轻松对土特产信息进行添加、修改和删除,并维护土特产类别信息。 新闻管理模块负责前台新闻的展示及后台新闻信息的添加、修改和删除,确保新闻信息的实时性与准确性。 订单管理作为购物网站的关键功能,实现了用户购买土特产的购物车功能及订单查询,管理员可对订单信息进行查看和删除操作,保障交易流程的顺畅。 最后,留言板为用户和网站提供了一个优质的交流平台,用户可发布留言,管理员可查看并回复留言,同时可删除不良
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¥ 49.90 - JSP-SSM-Bootstrap电子设备租赁系统设计可升级SpringBoot设计源码.7zjava大小:17MB本商城采用Web技术构建,专注于便携电子设备的租赁服务,旨在满足用户对电子产品的多样化需求。我们承诺提供正品设备、免赔保障,并支持按天付租,确保用户能享受到实惠且安心的租赁体验。 商城核心功能包括个人登录注册、产品展示、个人信息管理、订单及物流跟踪,以及产品回收服务。用户可轻松管理自己的信息和账户,浏览并租赁各类电子产品,同时可实时查看订单状态和物流信息。 在数据结构方面,我们详细记录了用户信息、商品类别、商品详情、租赁订单、用户留言和新闻公告等关键数据。这些信息通过精心设计的数据库结构进行高效管理,确保了数据的准确性和系统的流畅运行。 简而言之,本商城为用户提供了一个便捷、安全的电子产品租赁平台,致力于创造最佳的租赁体验。通过我们的服务,用户可以轻松满足对电子产品的临时需求,无需承担高昂的购买成本。本商城采用Web技术构建,专注于便携电子设备的租赁服务,旨在满足用户对电子产品的多样化需求。我们承诺提供正品设备、免赔保障,并支持按天付租,确保用户能享受到实惠且安心的租赁体验。 商城核心功能包括个人登录注册、产品展示、个人信息管理、订单及物流跟踪,以及产品回收服务。用户可轻松管理自己的信息和账户,浏览并租赁各类电子产品,同时可实时查看订单状态和物流信息。 在数据结构方面,我们详细记录了用户信息、商品类别、商品详情、租赁订单、用户留言和新闻公告等关键数据。这些信息通过精心设计的数据库结构进行高效管理,确保了数据的准确性和系统的流畅运行。 简而言之,本商城为用户提供了一个便捷、安全的电子产品租赁平台,致力于创造最佳的租赁体验。通过我们的服务,用户可以轻松满足对电子产品的临时需求,无需承担高昂的购买成本。
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¥ 49.90 - JSP基于SSM爱宠宠物交易平台可升级SpringBoot设计源码.7zjava大小:19MB前台框架我们选用了Bootstrap,这是一个广泛使用的HTML5响应式框架,可以确保我们的系统在各种设备上都能良好地展示和运行。在开发环境方面,我们支持多种主流IDE,包括myEclipse、Eclipse和Idea,并结合mysql数据库进行数据存储与管理。 后台则基于SSM框架,即SpringMVC、Spring和Mybatis的组合,这三者的结合可以确保我们的系统拥有稳健的架构和出色的性能。 我们的系统设计了三种核心角色:买家、卖家和管理员。买家能够浏览并购买心仪的宠物,卖家则可以上架宠物供买家选购,双方还可以进行实时在线交流。而管理员则负责后台维护,对买卖双方的信息及宠物信息进行严格管理。 在模块化设计方面,我们主要划分了以下几个模块:登录注册、用户管理、管理员管理、宠物信息管理、留言功能、个人信息管理、公告管理、分享功能和意见反馈。每个模块都有其特定的功能和操作权限,确保系统的安全性和易用性。 用户信息包括用户名、密码、姓名、性别等基本信息,而宠物类别、求购信息、出售信息、订单、留言和新闻公告等则构成了系统的主要数据内容。这些数据通过精心设计的数据库结构进行存储和管前台框架我们选用了Bootstrap,这是一个广泛使用的HTML5响应式框架,可以确保我们的系统在各种设备上都能良好地展示和运行。在开发环境方面,我们支持多种主流IDE,包括myEclipse、Eclipse和Idea,并结合mysql数据库进行数据存储与管理。 后台则基于SSM框架,即SpringMVC、Spring和Mybatis的组合,这三者的结合可以确保我们的系统拥有稳健的架构和出色的性能。 我们的系统设计了三种核心角色:买家、卖家和管理员。买家能够浏览并购买心仪的宠物,卖家则可以上架宠物供买家选购,双方还可以进行实时在线交流。而管理员则负责后台维护,对买卖双方的信息及宠物信息进行严格管理。 在模块化设计方面,我们主要划分了以下几个模块:登录注册、用户管理、管理员管理、宠物信息管理、留言功能、个人信息管理、公告管理、分享功能和意见反馈。每个模块都有其特定的功能和操作权限,确保系统的安全性和易用性。 用户信息包括用户名、密码、姓名、性别等基本信息,而宠物类别、求购信息、出售信息、订单、留言和新闻公告等则构成了系统的主要数据内容。这些数据通过精心设计的数据库结构进行存储和管
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¥ 49.90 - 安卓Android初中生体育私教平台app可导入Studio源码带文档.7zandroid大小:18MB开发环境Myclipse、Eclipse以及IntelliJ IDEA用于服务器端开发,Eclipse则专门用于手机客户端的开发。数据库方面,采用MySQL数据库。 在系统架构上,采用界面层、业务逻辑层、数据层三层分离技术,结合MVC设计思想,确保系统结构清晰、易于维护。 在数据通信方面,服务器与客户端之间的数据交换采用XML格式,主要用于传输查询的记录集;而单个对象信息的传输则采用json格式,更加轻便高效。 系统功能主要包括以下几个方面: 用户登录与注册:体育私教、学生家长可在Android端进行登录与注册操作;管理员则通过web端进行登录,并具备管理普通管理员账号的权限。 私教用户功能:私教可以发布自身情况介绍、收费信息等,同时查询初中生对体育私教的需求。此外,私教还能管理自己的基本信息。 学生家长用户功能:学生家长可以发布学生情况及需求信息,查询合适的体育私教,并管理初中生及其家长的个人信息。 管理员功能:管理员负责审核体育私教和初中生家长的身份,以及审核发布的信息。只有审核通过的用户才能登录和发布信息。 数开发环境Myclipse、Eclipse以及IntelliJ IDEA用于服务器端开发,Eclipse则专门用于手机客户端的开发。数据库方面,采用MySQL数据库。 在系统架构上,采用界面层、业务逻辑层、数据层三层分离技术,结合MVC设计思想,确保系统结构清晰、易于维护。 在数据通信方面,服务器与客户端之间的数据交换采用XML格式,主要用于传输查询的记录集;而单个对象信息的传输则采用json格式,更加轻便高效。 系统功能主要包括以下几个方面: 用户登录与注册:体育私教、学生家长可在Android端进行登录与注册操作;管理员则通过web端进行登录,并具备管理普通管理员账号的权限。 私教用户功能:私教可以发布自身情况介绍、收费信息等,同时查询初中生对体育私教的需求。此外,私教还能管理自己的基本信息。 学生家长用户功能:学生家长可以发布学生情况及需求信息,查询合适的体育私教,并管理初中生及其家长的个人信息。 管理员功能:管理员负责审核体育私教和初中生家长的身份,以及审核发布的信息。只有审核通过的用户才能登录和发布信息。 数
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¥ 49.90 - JSP基于SSH2物流企业订单管理系统源码.7zjava大小:16MB程序开发软件可选用MyEclipse、Eclipse或Idea,数据库则采用mysql。后台技术方面,我们采用Struts2负责请求转发与响应,Spring进行业务逻辑处理,Hibernate实现数据持久化。 本系统专为物流工作人员和管理员量身打造,旨在实现企业物流制度的在线化操作。系统包含四个核心模块:登录模块、订单模块、配送模块和员工管理模块。每个模块都拥有其特定的权限和功能。 在后台管理界面,管理员可以全面管理订单的基本信息,包括查询、修改和更新等操作。同时,管理员还负责注册用户的管理,具备停权、授权和删除用户等权限。 配送模块是系统的另一重要部分,主要实现配送调度和订单跟踪查询。管理员可以查看订单编号、客户名称、联系电话、货物名称等信息,并根据状态进行操作。订单跟踪查询功能则让管理员能实时掌握订单货物信息和物流信息,确保货物能准确、及时地送达目的地。 此外,系统还具备配送车辆信息的管理功能。管理员可以添加车辆信息,对车辆进行基本信息的增删改查,确保车辆资源的有效利用。 计费管理模块根据不同的标准设定不同的收费标准,支持金额查询和计费类型查询,方便管理员进行费用核算。程序开发软件可选用MyEclipse、Eclipse或Idea,数据库则采用mysql。后台技术方面,我们采用Struts2负责请求转发与响应,Spring进行业务逻辑处理,Hibernate实现数据持久化。 本系统专为物流工作人员和管理员量身打造,旨在实现企业物流制度的在线化操作。系统包含四个核心模块:登录模块、订单模块、配送模块和员工管理模块。每个模块都拥有其特定的权限和功能。 在后台管理界面,管理员可以全面管理订单的基本信息,包括查询、修改和更新等操作。同时,管理员还负责注册用户的管理,具备停权、授权和删除用户等权限。 配送模块是系统的另一重要部分,主要实现配送调度和订单跟踪查询。管理员可以查看订单编号、客户名称、联系电话、货物名称等信息,并根据状态进行操作。订单跟踪查询功能则让管理员能实时掌握订单货物信息和物流信息,确保货物能准确、及时地送达目的地。 此外,系统还具备配送车辆信息的管理功能。管理员可以添加车辆信息,对车辆进行基本信息的增删改查,确保车辆资源的有效利用。 计费管理模块根据不同的标准设定不同的收费标准,支持金额查询和计费类型查询,方便管理员进行费用核算。
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¥ 49.90 - JSP基于SSM农产品交易网响应式设计可升级SpringBoot源码.7zjava大小:19MB前台框架采用Bootstrap这一HTML5响应式框架,为用户带来流畅、统一的交互体验。在开发环境方面,myEclipse、Eclipse、Idea等IDE均可支持,结合mysql数据库,实现数据的稳定存储与高效处理。后台则依托SSM(SpringMVC + Spring + Mybatis)框架,确保业务逻辑与数据交互的流畅与稳定。 系统具备丰富的功能模块。其中,登陆注册模块允许未注册用户进行注册,以发布农产品信息;用户管理模块为管理员提供查看与删除无效已注册用户信息的功能;农产品信息管理模块支持用户发布、查看及修改农产品出售或求购信息,管理员可根据交易状态删除已成交农产品;管理员管理模块包含管理员登录与密码修改功能;留言功能模块允许注册用户、未注册用户及管理员查看留言,注册用户和管理员可发表留言,管理员可删除留言;个人信息管理模块允许注册用户和管理员管理个人信息,包括密码修改;公告管理模块支持管理员对公告信息进行增删改操作;分享模块提供链接分享功能,便于用户将信息分享给好友;意见反馈模块则通过收集用户反馈,及时改进后台服务。 整个系统注重用户体验与信息安全,以用户为中心,打造高前台框架采用Bootstrap这一HTML5响应式框架,为用户带来流畅、统一的交互体验。在开发环境方面,myEclipse、Eclipse、Idea等IDE均可支持,结合mysql数据库,实现数据的稳定存储与高效处理。后台则依托SSM(SpringMVC + Spring + Mybatis)框架,确保业务逻辑与数据交互的流畅与稳定。 系统具备丰富的功能模块。其中,登陆注册模块允许未注册用户进行注册,以发布农产品信息;用户管理模块为管理员提供查看与删除无效已注册用户信息的功能;农产品信息管理模块支持用户发布、查看及修改农产品出售或求购信息,管理员可根据交易状态删除已成交农产品;管理员管理模块包含管理员登录与密码修改功能;留言功能模块允许注册用户、未注册用户及管理员查看留言,注册用户和管理员可发表留言,管理员可删除留言;个人信息管理模块允许注册用户和管理员管理个人信息,包括密码修改;公告管理模块支持管理员对公告信息进行增删改操作;分享模块提供链接分享功能,便于用户将信息分享给好友;意见反馈模块则通过收集用户反馈,及时改进后台服务。 整个系统注重用户体验与信息安全,以用户为中心,打造高
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¥ 49.90 - JSP基于SSM客户关系信息管理系统可升级SpringBoot源码.7zjava大小:17MB前台框架基于Bootstrap这一HTML5响应式框架,确保界面在各种设备上均能良好展示。开发环境兼容myEclipse、Eclipse和Idea等多种IDE,同时搭配mysql数据库,实现数据的稳定存储与高效处理。后台则采用SSM(SpringMVC + Spring + Mybatis)框架,保障系统的稳健运行与业务逻辑的灵活处理。 系统功能需求方面,用户可通过用户名和密码登录系统,并具备修改密码的功能。用户可查看部门信息、客户关怀信息、邮件信息及网站留言,并具备基本的登录注册功能。此外,用户还可以管理自己的邮箱、查看收到的邮件与关怀,以及发布和查看自己的留言信息。 普通管理员则拥有部门信息管理、客户管理、客户关怀管理、客户邮件管理、留言管理及新闻公告管理的权限。系统管理员则具备更全面的管理功能,包括部门信息、客户信息、管理员信息、客户关怀信息、客户邮件信息、留言信息及新闻公告信息的管理。 数据库设计方面,部门表包含部门编号、名称、成立日期、负责人及部门介绍;客户表包括会员名、登录密码、姓名、性别、出生日期、客户照片、联系电话、邮箱、家庭地址及注册时间;管理员表存储管理用户名前台框架基于Bootstrap这一HTML5响应式框架,确保界面在各种设备上均能良好展示。开发环境兼容myEclipse、Eclipse和Idea等多种IDE,同时搭配mysql数据库,实现数据的稳定存储与高效处理。后台则采用SSM(SpringMVC + Spring + Mybatis)框架,保障系统的稳健运行与业务逻辑的灵活处理。 系统功能需求方面,用户可通过用户名和密码登录系统,并具备修改密码的功能。用户可查看部门信息、客户关怀信息、邮件信息及网站留言,并具备基本的登录注册功能。此外,用户还可以管理自己的邮箱、查看收到的邮件与关怀,以及发布和查看自己的留言信息。 普通管理员则拥有部门信息管理、客户管理、客户关怀管理、客户邮件管理、留言管理及新闻公告管理的权限。系统管理员则具备更全面的管理功能,包括部门信息、客户信息、管理员信息、客户关怀信息、客户邮件信息、留言信息及新闻公告信息的管理。 数据库设计方面,部门表包含部门编号、名称、成立日期、负责人及部门介绍;客户表包括会员名、登录密码、姓名、性别、出生日期、客户照片、联系电话、邮箱、家庭地址及注册时间;管理员表存储管理用户名
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¥ 49.90 - JSP基于SSM网上医院预约挂号系统可升级SpringBoot源码.7zjava大小:17MB前台框架基于Bootstrap这一HTML5响应式框架,能够自适应不同设备的屏幕尺寸,提供一致的用户体验。开发环境支持myEclipse、Eclipse和Idea等多种IDE,搭配mysql数据库,确保数据的稳定存储与高效处理。后台则采用SSM(SpringMVC + Spring + Mybatis)框架,实现业务逻辑与数据的无缝对接。 用户通过用户名和密码登录系统后,可查看科室、医生、新闻等信息,进行预约、留言等操作。医生拥有病人信息管理、预约管理、查看留言列表等权限。系统管理员则负责科室、医生、病人、预约、新闻、留言和用户信息的全面管理。 数据库设计方面,科室信息包含科室id、名称、介绍、成立日期和负责人;医生信息包括医生工号、密码、所在科室、姓名、性别、照片、出生日期、职位、工作经验、联系方式、擅长领域和介绍;病人信息则涵盖病人id、医生、姓名、性别、身份证号、联系电话、病例和登记时间;预约信息记录预约id、用户、医生、日期、时段、电话、下单时间、处理状态和医生回复;新闻信息包括新闻id、标题、图片、内容、日期和来源;用户信息包含用户名、密码、姓名、性别、出生日期、照片、联前台框架基于Bootstrap这一HTML5响应式框架,能够自适应不同设备的屏幕尺寸,提供一致的用户体验。开发环境支持myEclipse、Eclipse和Idea等多种IDE,搭配mysql数据库,确保数据的稳定存储与高效处理。后台则采用SSM(SpringMVC + Spring + Mybatis)框架,实现业务逻辑与数据的无缝对接。 用户通过用户名和密码登录系统后,可查看科室、医生、新闻等信息,进行预约、留言等操作。医生拥有病人信息管理、预约管理、查看留言列表等权限。系统管理员则负责科室、医生、病人、预约、新闻、留言和用户信息的全面管理。 数据库设计方面,科室信息包含科室id、名称、介绍、成立日期和负责人;医生信息包括医生工号、密码、所在科室、姓名、性别、照片、出生日期、职位、工作经验、联系方式、擅长领域和介绍;病人信息则涵盖病人id、医生、姓名、性别、身份证号、联系电话、病例和登记时间;预约信息记录预约id、用户、医生、日期、时段、电话、下单时间、处理状态和医生回复;新闻信息包括新闻id、标题、图片、内容、日期和来源;用户信息包含用户名、密码、姓名、性别、出生日期、照片、联
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¥ 49.90 - JSP-SSM健身俱乐部客户关系管理系统可升级SpringBoot源码.7zjava大小:17MB前台框架基于Bootstrap这一HTML5响应式框架,能够自适应不同终端设备的屏幕大小,为用户提供良好的浏览体验。开发环境兼容myEclipse、Eclipse、Idea等多种工具,配合mysql数据库,实现数据的存储与管理。后台则采用SSM(SpringMVC + Spring + Mybatis)框架,保证系统的稳定与高效运行。 系统主要包括会员信息管理、员工信息管理、设备信息管理以及退出模块。会员信息管理模块详细记录了会员的基本信息、健身目标、消费记录以及健身习惯等,同时设有会员投诉管理模块,用于收集和处理会员的意见与建议。员工信息管理模块则涵盖了员工的基本信息、工资发放情况等,帮助俱乐部进行人事管理。设备信息管理模块则负责建立器械档案,跟踪维修情况,并合理安排器械摆放位置,以延长器械使用寿命。 数据库设计方面,会员表记录了会员的各项基本信息,包括姓名、性别、职业等;部门表与员工表则分别用于记录俱乐部的组织机构和员工信息;会员消费表记录了会员的消费详情;员工工资表则用于记录员工的工资发放情况;留言表用于收集会员的留言及回复;设备类别表与设备表则详细记录了会所内器械的分类与具前台框架基于Bootstrap这一HTML5响应式框架,能够自适应不同终端设备的屏幕大小,为用户提供良好的浏览体验。开发环境兼容myEclipse、Eclipse、Idea等多种工具,配合mysql数据库,实现数据的存储与管理。后台则采用SSM(SpringMVC + Spring + Mybatis)框架,保证系统的稳定与高效运行。 系统主要包括会员信息管理、员工信息管理、设备信息管理以及退出模块。会员信息管理模块详细记录了会员的基本信息、健身目标、消费记录以及健身习惯等,同时设有会员投诉管理模块,用于收集和处理会员的意见与建议。员工信息管理模块则涵盖了员工的基本信息、工资发放情况等,帮助俱乐部进行人事管理。设备信息管理模块则负责建立器械档案,跟踪维修情况,并合理安排器械摆放位置,以延长器械使用寿命。 数据库设计方面,会员表记录了会员的各项基本信息,包括姓名、性别、职业等;部门表与员工表则分别用于记录俱乐部的组织机构和员工信息;会员消费表记录了会员的消费详情;员工工资表则用于记录员工的工资发放情况;留言表用于收集会员的留言及回复;设备类别表与设备表则详细记录了会所内器械的分类与具
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¥ 49.90 - JSP基于SSM速之达快递物资物流管理系统可升级SpringBoot源码.7zjava大小:17MB前台框架采用Bootstrap这一HTML5响应式框架,确保界面在不同设备上都能良好展示。开发环境灵活多样,myEclipse、Eclipse、Idea均可使用,结合mysql数据库,实现数据的存储与管理。后台则基于SSM(SpringMVC + Spring + Mybatis)框架,确保系统稳定高效运行。 前台界面功能丰富,包括用户和工作人员的注册与登录,确保信息安全;入库和出库物资信息的登记,详细记录物资状态;以及物流信息查询,方便用户实时掌握订单动态。 后台管理界面则提供物资基本信息的管理,管理员可以方便地查询和修改物资信息;注册用户管理,实现用户权限的灵活控制;仓库信息管理,优化物资存储;出库物资信息发布,确保前台操作的准确性;以及仓库剩余物资信息的查询和浏览,为决策提供有力支持。 数据结构设计合理,用户、工作人员、仓库、物资、入库、出库及物资种类等信息均有详细的字段描述,确保数据的完整性和准确性。通过前后台的紧密配合,实现仓库物资管理的信息化、高效化,提升工作效率和用户体验。前台框架采用Bootstrap这一HTML5响应式框架,确保界面在不同设备上都能良好展示。开发环境灵活多样,myEclipse、Eclipse、Idea均可使用,结合mysql数据库,实现数据的存储与管理。后台则基于SSM(SpringMVC + Spring + Mybatis)框架,确保系统稳定高效运行。 前台界面功能丰富,包括用户和工作人员的注册与登录,确保信息安全;入库和出库物资信息的登记,详细记录物资状态;以及物流信息查询,方便用户实时掌握订单动态。 后台管理界面则提供物资基本信息的管理,管理员可以方便地查询和修改物资信息;注册用户管理,实现用户权限的灵活控制;仓库信息管理,优化物资存储;出库物资信息发布,确保前台操作的准确性;以及仓库剩余物资信息的查询和浏览,为决策提供有力支持。 数据结构设计合理,用户、工作人员、仓库、物资、入库、出库及物资种类等信息均有详细的字段描述,确保数据的完整性和准确性。通过前后台的紧密配合,实现仓库物资管理的信息化、高效化,提升工作效率和用户体验。
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¥ 49.90 - 安卓Android快递代拿跑腿APP设计可升级Studio源码.7zandroid大小:17MB开发环境灵活多样,支持Myclipse/Eclipse/Idea作为服务器端开发工具,同时Eclipse/AndroidStudio可用于手机客户端开发,数据库则选用mysql。系统架构采用三层分离技术,即界面层、业务逻辑层和数据层,并遵循MVC设计思想,确保系统结构清晰、易于维护。 在数据通信方面,服务器和客户端之间的数据交换采用XML格式来传输查询的记录集,而单个对象信息则使用json格式进行传输,既保证了数据传输的灵活性,又提高了处理效率。 人人快递APP主要涵盖发件和接件两大核心模块,功能丰富多样。用户可以通过手机号码注册,实现在线智能寄件;同时,有意向的快递员可以在线申请资格,审核通过后即可接收并处理快件订单。用户可根据个人行程自主选择订单,全程投保并实时跟踪订单状态。签收、结算均实现电子化,历史数据得以安全保存。此外,用户还能查询费用及违禁寄品信息,确保寄送过程合规。 快递代拿APP则需要用户注册账号,并添加个人基本信息,包括学校、班级等。用户可发布代拿信息,查询并选择任务。任务完成后,收件人确认并付费,确保双方权益。 数据库设计方面,用户信息包括用户名、密码、类型开发环境灵活多样,支持Myclipse/Eclipse/Idea作为服务器端开发工具,同时Eclipse/AndroidStudio可用于手机客户端开发,数据库则选用mysql。系统架构采用三层分离技术,即界面层、业务逻辑层和数据层,并遵循MVC设计思想,确保系统结构清晰、易于维护。 在数据通信方面,服务器和客户端之间的数据交换采用XML格式来传输查询的记录集,而单个对象信息则使用json格式进行传输,既保证了数据传输的灵活性,又提高了处理效率。 人人快递APP主要涵盖发件和接件两大核心模块,功能丰富多样。用户可以通过手机号码注册,实现在线智能寄件;同时,有意向的快递员可以在线申请资格,审核通过后即可接收并处理快件订单。用户可根据个人行程自主选择订单,全程投保并实时跟踪订单状态。签收、结算均实现电子化,历史数据得以安全保存。此外,用户还能查询费用及违禁寄品信息,确保寄送过程合规。 快递代拿APP则需要用户注册账号,并添加个人基本信息,包括学校、班级等。用户可发布代拿信息,查询并选择任务。任务完成后,收件人确认并付费,确保双方权益。 数据库设计方面,用户信息包括用户名、密码、类型
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¥ 49.90 - JSP基于SSM学而优奖学金评定管理系统设计可升级SpringBoot源码.7zjava大小:17MB本系统基于SSM(SpringMVC + Spring + Mybatis)后台框架,支持myEclipse、Eclipse、Idea等开发环境,并结合mysql数据库,前台则采用Bootstrap这一HTML5响应式框架。系统专为满足学生和管理员等用户的需求而设计,旨在实现高校奖学金评定的在线操作。 系统涵盖四大模块:登录、学生、辅导员和教务处。登录模块作为系统入口,允许用户选择不同角色(学生、辅导员、教务处)登录。学生模块提供奖学金类型选择、个人信息查询与更新、成绩查看及家庭情况录入等功能。辅导员和教务处则能查询学生信息、管理学生成绩、家庭情况,并参与奖学金评定工作。 奖学金评定方面,系统支持奖学金类型管理、评定标准设置与权重分配,以及评定结果的查看与导出。学生成绩录入后,系统能自动根据评定标准计算奖学金等级和总分。此外,学生还可以随时修改登录密码,确保账户安全。 数据结构方面,系统包含学生、学院、辅导员、奖学金类型、学生成绩、学期、家庭情况及奖学金申请等实体。各实体间关系清晰,确保数据的准确性和完整性。 本系统通过在线化、自动化的方式,简化了奖学金评定的流程,提高了工作效本系统基于SSM(SpringMVC + Spring + Mybatis)后台框架,支持myEclipse、Eclipse、Idea等开发环境,并结合mysql数据库,前台则采用Bootstrap这一HTML5响应式框架。系统专为满足学生和管理员等用户的需求而设计,旨在实现高校奖学金评定的在线操作。 系统涵盖四大模块:登录、学生、辅导员和教务处。登录模块作为系统入口,允许用户选择不同角色(学生、辅导员、教务处)登录。学生模块提供奖学金类型选择、个人信息查询与更新、成绩查看及家庭情况录入等功能。辅导员和教务处则能查询学生信息、管理学生成绩、家庭情况,并参与奖学金评定工作。 奖学金评定方面,系统支持奖学金类型管理、评定标准设置与权重分配,以及评定结果的查看与导出。学生成绩录入后,系统能自动根据评定标准计算奖学金等级和总分。此外,学生还可以随时修改登录密码,确保账户安全。 数据结构方面,系统包含学生、学院、辅导员、奖学金类型、学生成绩、学期、家庭情况及奖学金申请等实体。各实体间关系清晰,确保数据的准确性和完整性。 本系统通过在线化、自动化的方式,简化了奖学金评定的流程,提高了工作效
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¥ 49.90 - JSP基于SSM大学生兼职求职招聘网站可升级SpringBoot源码.7zjava大小:17MB后台框架基于SSM(SpringMVC + Spring + Mybatis),可在myEclipse、Eclipse或Idea等开发环境中进行开发,数据库采用mysql。前台则采用Bootstrap这一HTML5响应式框架,为用户提供友好的界面体验。 求职者可以通过用户名和密码登录系统,并在个人资料模块中修改密码。系统提供职位查询功能,支持按职位性质、工作地点及名称等条件搜索,便于求职者找到心仪的岗位。锁定岗位后,求职者可在线填写个人资料、上传简历进行应聘,企业管理员则可在后台查看申请。 “我的投递”模块允许求职者查看投递记录,接收笔试、面试通知,并查看应聘结果。此外,企业管理员拥有强大的用户管理功能,可查找、添加、编辑及删除用户信息。岗位管理功能则包括新建职位类别、编辑及删除职位。 招聘信息管理允许管理员在线编辑并发布职位信息,同时支持按职位性质、信息状态及名称进行查询。在简历审核环节,管理员可筛选符合条件的求职者,向感兴趣的人才发送站内通知,并对简历进行分类管理。 用户数据包括用户名、密码、姓名等个人信息及简历、实名认证和审核状态。企业信息涵盖用户名、密码、信用级别、企业后台框架基于SSM(SpringMVC + Spring + Mybatis),可在myEclipse、Eclipse或Idea等开发环境中进行开发,数据库采用mysql。前台则采用Bootstrap这一HTML5响应式框架,为用户提供友好的界面体验。 求职者可以通过用户名和密码登录系统,并在个人资料模块中修改密码。系统提供职位查询功能,支持按职位性质、工作地点及名称等条件搜索,便于求职者找到心仪的岗位。锁定岗位后,求职者可在线填写个人资料、上传简历进行应聘,企业管理员则可在后台查看申请。 “我的投递”模块允许求职者查看投递记录,接收笔试、面试通知,并查看应聘结果。此外,企业管理员拥有强大的用户管理功能,可查找、添加、编辑及删除用户信息。岗位管理功能则包括新建职位类别、编辑及删除职位。 招聘信息管理允许管理员在线编辑并发布职位信息,同时支持按职位性质、信息状态及名称进行查询。在简历审核环节,管理员可筛选符合条件的求职者,向感兴趣的人才发送站内通知,并对简历进行分类管理。 用户数据包括用户名、密码、姓名等个人信息及简历、实名认证和审核状态。企业信息涵盖用户名、密码、信用级别、企业
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¥ 49.90 - asp.net大学生创新创业学分认定管理系统源码.7zasp.net大小:2MB新创业学分认定管理系统融合了MVC思想和三层设计模式,前台以bootstrap构建响应式界面,后台则通过div+css实现精细布局。系统开发环境采用Visual Studio 2010以上版本,数据库选用sqlserver2005或更高版本。 该系统主要分为学生用户、认定者和教务处管理员三大角色。学生用户可修改密码、申请创新创业学分、转换学分、留言及更新个人资料。同时,学生还能随时查看各类信息、审核状态及申请结果。 认定者负责创新项目认定,审核通过或拒绝项目申请,管理学生提交的学分转换记录及所有学生的留言。教务处管理员则全面管理用户、认定者、项目类型,审核创新项目申请,管理学分转换及留言记录,并发布新闻公告。 系统数据结构完善,包括用户信息(学号、密码等)、认定者信息、项目类型、创新创业项目记录、学分转换记录、认定状态、留言及新闻公告等。通过这套系统,学校能够高效、准确地管理创新创业学分认定工作,提升教学管理效率。新创业学分认定管理系统融合了MVC思想和三层设计模式,前台以bootstrap构建响应式界面,后台则通过div+css实现精细布局。系统开发环境采用Visual Studio 2010以上版本,数据库选用sqlserver2005或更高版本。 该系统主要分为学生用户、认定者和教务处管理员三大角色。学生用户可修改密码、申请创新创业学分、转换学分、留言及更新个人资料。同时,学生还能随时查看各类信息、审核状态及申请结果。 认定者负责创新项目认定,审核通过或拒绝项目申请,管理学生提交的学分转换记录及所有学生的留言。教务处管理员则全面管理用户、认定者、项目类型,审核创新项目申请,管理学分转换及留言记录,并发布新闻公告。 系统数据结构完善,包括用户信息(学号、密码等)、认定者信息、项目类型、创新创业项目记录、学分转换记录、认定状态、留言及新闻公告等。通过这套系统,学校能够高效、准确地管理创新创业学分认定工作,提升教学管理效率。
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¥ 49.90 - asp.net基于三层模式精品课程在线学习答疑网站设计源码.7zasp.net大小:4MB本系统基于MVC思想和三层设计模式,前台利用bootstrap实现响应式布局,后台则采用div+css进行精细的页面设计。程序开发环境为Visual Studio 2010或更高版本,数据储存依托于sqlserver2005及以上版本的数据库。 前台系统包含了首页、课程信息、教师信息等栏目,为用户提供了全面、便捷的信息浏览与交互体验。首页集成了会员注册登录、信息搜索、友情链接等功能,并简要展示了课程、教师、教材、论文等核心信息。课程信息栏目详细介绍了精品课程的教学方法、大纲及实践项目,而教师信息栏目则展示了教师的课程教授、获奖情况及学术论文成果。 此外,获奖信息、课程实践、教材信息、论文信息、课件信息、录像信息栏目,均对相应内容进行详尽展示,便于用户了解课程相关的各项资料。在线答疑功能允许用户登录后留言,促进学习交流。个人用户管理功能则让用户能够修改密码、联系方式,并查看与发表留言。 后台管理系统是系统管理员的维护平台,支持对课程、教师、获奖、教材等各项信息的添加、修改和删除操作。管理员还能处理用户留言,对过期留言进行清理。以管理员管理课程信息为例,程序流程清晰,操作便捷。 系本系统基于MVC思想和三层设计模式,前台利用bootstrap实现响应式布局,后台则采用div+css进行精细的页面设计。程序开发环境为Visual Studio 2010或更高版本,数据储存依托于sqlserver2005及以上版本的数据库。 前台系统包含了首页、课程信息、教师信息等栏目,为用户提供了全面、便捷的信息浏览与交互体验。首页集成了会员注册登录、信息搜索、友情链接等功能,并简要展示了课程、教师、教材、论文等核心信息。课程信息栏目详细介绍了精品课程的教学方法、大纲及实践项目,而教师信息栏目则展示了教师的课程教授、获奖情况及学术论文成果。 此外,获奖信息、课程实践、教材信息、论文信息、课件信息、录像信息栏目,均对相应内容进行详尽展示,便于用户了解课程相关的各项资料。在线答疑功能允许用户登录后留言,促进学习交流。个人用户管理功能则让用户能够修改密码、联系方式,并查看与发表留言。 后台管理系统是系统管理员的维护平台,支持对课程、教师、获奖、教材等各项信息的添加、修改和删除操作。管理员还能处理用户留言,对过期留言进行清理。以管理员管理课程信息为例,程序流程清晰,操作便捷。 系
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¥ 49.90 - asp.net基于三层模式实验室仪器设备管理系统源码.7zasp.net大小:2MB实验室设备仪器管理系统基于MVC思想和三层设计模式构建,前台采用bootstrap响应式框架,后台运用div+css技术,确保用户界面的友好与兼容性。在Visual Studio 2010或更高版本软件上进行程序开发,利用sqlserver2005或更先进的数据库系统提供稳定的数据支持。 该系统包含四个核心模块:实验室登陆模块、学生模块、教师模块和管理员模块。登陆模块提供用户注册和登陆功能,确保用户信息的准确与安全。学生模块提供实验课仪器设备的信息查询、借领仪器耗材、设备事故的登记等服务,满足学生在实验过程中的各种需求。 管理员模块功能丰富,包括实验室设备信息查询、设备事故记录、设备资料管理、设备损坏管理以及设备耗材借领等。管理员可以方便地查询和统计设备仪器信息,上报和处理设备事故,更新设备操作指南,管理设备损坏信息,以及处理设备耗材的借领和归还。 实验设备管理数据库是系统的核心部分,管理员可以添加、删除、更改设备信息,记录报废、维修、申请购买以及新增设备的详细信息。所有相关信息如报废表、维修表、设备购买申请表、新增设备属性表等都会在终端实时显示,确保信息的及时性和准确性。 此实验室设备仪器管理系统基于MVC思想和三层设计模式构建,前台采用bootstrap响应式框架,后台运用div+css技术,确保用户界面的友好与兼容性。在Visual Studio 2010或更高版本软件上进行程序开发,利用sqlserver2005或更先进的数据库系统提供稳定的数据支持。 该系统包含四个核心模块:实验室登陆模块、学生模块、教师模块和管理员模块。登陆模块提供用户注册和登陆功能,确保用户信息的准确与安全。学生模块提供实验课仪器设备的信息查询、借领仪器耗材、设备事故的登记等服务,满足学生在实验过程中的各种需求。 管理员模块功能丰富,包括实验室设备信息查询、设备事故记录、设备资料管理、设备损坏管理以及设备耗材借领等。管理员可以方便地查询和统计设备仪器信息,上报和处理设备事故,更新设备操作指南,管理设备损坏信息,以及处理设备耗材的借领和归还。 实验设备管理数据库是系统的核心部分,管理员可以添加、删除、更改设备信息,记录报废、维修、申请购买以及新增设备的详细信息。所有相关信息如报废表、维修表、设备购买申请表、新增设备属性表等都会在终端实时显示,确保信息的及时性和准确性。 此
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¥ 49.90 - JSP-SSM实验室预约设备管理系统可升级SpringBoot源码.7zjava大小:17MB实验室设备管理系统根据用户角色不同,功能划分如下: 一、超级管理员部分 超级管理员拥有最全面的管理权限,包括登录系统、管理班级信息、学生信息、教师信息、实验室类型、实验室及其设备、实验室预约、实验项目、设备借用、教学任务以及新闻公告的发布与更新。这些功能确保了实验室设备的有效管理和教学工作的顺利进行。 二、老师管理员部分 老师管理员主要负责班级和学生管理,同时可以申请实验室预约、管理实验项目、查询设备借用记录、管理教学任务以及进行系统管理操作。这些功能有助于老师更好地组织实验教学,提高教学效率。 三、用户部分 用户主要进行登录系统、查询实验室信息、查看实验设备、参与教学实验以及查询个人上课表等操作。这些功能为用户提供了便捷的实验室资源查询和使用途径,提高了用户的满意度。 系统涉及的数据结构包括班级、学生、教师、实验室类别、实验室、实验设备、实验室预约、实验项目、设备借用、教学任务和新闻公告等。每个数据结构都有明确的字段定义,如班级编号、所属专业、学生姓名、教师工号、实验室编号、设备名称等,确保了数据的准确性和完整性。 综上所述,实验室设备管理系统通过不同用户角色的功能划分,实实验室设备管理系统根据用户角色不同,功能划分如下: 一、超级管理员部分 超级管理员拥有最全面的管理权限,包括登录系统、管理班级信息、学生信息、教师信息、实验室类型、实验室及其设备、实验室预约、实验项目、设备借用、教学任务以及新闻公告的发布与更新。这些功能确保了实验室设备的有效管理和教学工作的顺利进行。 二、老师管理员部分 老师管理员主要负责班级和学生管理,同时可以申请实验室预约、管理实验项目、查询设备借用记录、管理教学任务以及进行系统管理操作。这些功能有助于老师更好地组织实验教学,提高教学效率。 三、用户部分 用户主要进行登录系统、查询实验室信息、查看实验设备、参与教学实验以及查询个人上课表等操作。这些功能为用户提供了便捷的实验室资源查询和使用途径,提高了用户的满意度。 系统涉及的数据结构包括班级、学生、教师、实验室类别、实验室、实验设备、实验室预约、实验项目、设备借用、教学任务和新闻公告等。每个数据结构都有明确的字段定义,如班级编号、所属专业、学生姓名、教师工号、实验室编号、设备名称等,确保了数据的准确性和完整性。 综上所述,实验室设备管理系统通过不同用户角色的功能划分,实
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