- python大小:2MB主要功能 人脸识别与属性分析 人脸对比 人脸搜索 人脸库管理 设计实现 界面实现使用Tkinter库,人脸识别功能使用百度AI实现。 自己写的本科毕业论文主要功能 人脸识别与属性分析 人脸对比 人脸搜索 人脸库管理 设计实现 界面实现使用Tkinter库,人脸识别功能使用百度AI实现。 自己写的本科毕业论文5 4872浏览¥ 11.90
- python大小:1MB这是我自己设计的一个人脸识别系统的课题,基于Python语言研发了人脸识别管理系统,并在Pycharm平台完成主要功能模块的分析与设计,在摄像头采集到完整人脸信息的同时,对人员的身份进行认证和管理。本文所设计的人脸识别系统一方面可以实现人员的安全认证功能,还能够给重要场所的人员管理提供安全保障,测试结果表明:该系统能够准确识别人脸信息,并显示当前人员的录入时名字,而没有录入的人脸显示unknown,为有效解决人员管理问题提供了参考。使得人员安全管理系统具备了更高的实用价值,有着巨大市场潜力和应用前景。以下是重要内容阐述: 1、人脸识别部分主要是依靠人脸特征提取来实现; 2、摄像头捕获人脸后,会进行图像预处理,包括噪声处理、光照预处理和几何预处理; 3、采用卷积神经网络为人脸识别算法; 4、基于Python和Pycharm平台来实现系统设计; 5、通过CNN训练发现,能够对人脸进行准确识别,识别率高达97%;这是我自己设计的一个人脸识别系统的课题,基于Python语言研发了人脸识别管理系统,并在Pycharm平台完成主要功能模块的分析与设计,在摄像头采集到完整人脸信息的同时,对人员的身份进行认证和管理。本文所设计的人脸识别系统一方面可以实现人员的安全认证功能,还能够给重要场所的人员管理提供安全保障,测试结果表明:该系统能够准确识别人脸信息,并显示当前人员的录入时名字,而没有录入的人脸显示unknown,为有效解决人员管理问题提供了参考。使得人员安全管理系统具备了更高的实用价值,有着巨大市场潜力和应用前景。以下是重要内容阐述: 1、人脸识别部分主要是依靠人脸特征提取来实现; 2、摄像头捕获人脸后,会进行图像预处理,包括噪声处理、光照预处理和几何预处理; 3、采用卷积神经网络为人脸识别算法; 4、基于Python和Pycharm平台来实现系统设计; 5、通过CNN训练发现,能够对人脸进行准确识别,识别率高达97%;5 5079浏览¥ 11.90
- 本教程来自网友总结整理,这个习题包含了大部分Python入门级别的习题,还有习题答案。希望通过这100道例题,能对python3的基础代码能力有一定的掌握。需要的朋友可下载试试! 目录 实例001:数字组合 实例002:“个税计算” 实例003:完全平方数 实例004:这天第几天 实例005:三数排序 实例006:斐波那契数列 实例007:copy 实例008:九九乘法表 实例009:暂停一秒输出 实例010:给人看的时间 实例011:养兔子 实例012:100到200的素数 实例013:所有水仙花数 实例014:分解质因数 实例015:分数归档 实例016:输出日期 实例017:字符串构成 实例018:复读机相加 实例019:完数 实例020:高空抛物 实例021:猴子偷桃 实例022:比赛对手 实例023:画菱形 实例024:斐波那契数列II 实例025: 阶乘求和5 4944浏览¥ 5.90
- python大小:3MB①马蜂窝景点的评论只能看到五页内容,因此按评论的主题对其进行爬取(虽然每个主题也只能看到五页,但爬取的结果总归是比五页多很多),爬取字段有景点评分、评论、评论日期。 ②以马蜂窝某景点为例,其评论高达3000多条,但这3000多条并非是完全向用户展示的,向用户展示的只有5页,数了一下每页15条评论,也就是75条评论,有点太少了吧! ③因此想了个办法尽可能多爬取一些评论,根据我对爬虫爬取数据法律法规的相关了解,爬取看得到的数据是合法的,而在评论最开始的这个地方有对评论的分类,当然每个分类主题也是最多能看到5页内容,但是肯定会比我们被动的只爬取5页多很多内容,因此我们选择按主题分类去爬取评论。①马蜂窝景点的评论只能看到五页内容,因此按评论的主题对其进行爬取(虽然每个主题也只能看到五页,但爬取的结果总归是比五页多很多),爬取字段有景点评分、评论、评论日期。 ②以马蜂窝某景点为例,其评论高达3000多条,但这3000多条并非是完全向用户展示的,向用户展示的只有5页,数了一下每页15条评论,也就是75条评论,有点太少了吧! ③因此想了个办法尽可能多爬取一些评论,根据我对爬虫爬取数据法律法规的相关了解,爬取看得到的数据是合法的,而在评论最开始的这个地方有对评论的分类,当然每个分类主题也是最多能看到5页内容,但是肯定会比我们被动的只爬取5页多很多内容,因此我们选择按主题分类去爬取评论。5 3681浏览¥ 11.90
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- 1、问题 根据需求,该系统所应包含的信息有以下一些: 学生提交作业情况slsx: 学号,姓名,第一次作业,第二次作业,第三次作业 共有3次作业。 根据需求,该系统所应实现的功能有以下一些: 1) 找到作业所在位置,遍历三次作业 2)根据学号或者姓名得出作业提交情况 3)将三次未交作业学生的学号分别输出,并将每个学生作业的完成与否输出 4)将作业完成情况导入Excel表格中 2、系统 采用Pycharm实现,开发环境为python3.6,可以运行在操作系统windows98及以上皆可。 3、运行要求 1.能准确导出学生作业的提交与否 2.能准确将作业提交情况导入Excel表格中 本学期实训课与Python语言课相结合,以上机实验操作为主,加深了我对Python语言的理解和运用能力,帮助我解决了许多Python语言学习时遇到的问题。通过在学习时遇到的问题查找资料使我接触和了解了更多课本以外的知识。特别是最后的大实训,让我对所学的知识进行了实战应用,加深了对知识的理解,让我认识到实践的重要性,同时还得出一个结论:知识必须通过应用才能实现其价值!有些东西以为学会了,但真正到用的时候才发现是两回5 2358浏览¥ 20.90
- Python 下载及安装详细步骤 这篇文章主要介绍了载及安装Python详细步骤,安装python分三个步骤,具体安装方法本文给大家介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下5 5253浏览¥ 5.90
- 一、实验要求 利用Python和Opencv算法,实现下述功能: 1、从网上下载一张纯色背景前的老人面部照片,并且要求背景颜色与皮肤、衣服的颜色区别较大。 2、准备一张风景图片。 3、利用图像增强算法处理人像照片,以提升照片的品质。 4、利用图像处理算法去除老人面部的皱纹或色斑,实现美颜功能。 5、利用图像处理算法处理风景图片,使风景图片变得模糊,实现背景虚化。 6、利用图像处理算法将步骤4得到的人像图像进行二值化处理,人像部分为0,背景部分为1。 7、利用步骤6得到的二值图像将步骤5得到的风景图像中用于合成人像区域的像素置为黑色后,与步骤4得到的人像图像进行合成,实现人像迁移。 撰写实验报告,将上述处理的原理与处理流程进行介绍;保存上述每一步的结果图像,并附加在实验报告中;最终对处理结果进行分析,并附加程序。 二、实验环境 解释器:Python3.9、开发环境:PyCharm 图像增强使用自适应直方图均衡化操作。 因为原始图像为RGB彩色图像,直接使用直方图均衡化操作后会使颜色失真,故先将原始图像转化到HSI空间,对其中I通道(亮度)进行直方图均衡化,再转回RGB空间5 2826浏览¥ 20.90
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- Python大小:2MB摘 要 随着社会经济的快速发展,城镇化的加速建设,房地产交易越来越火,尤其二手房交易市场居高不下,互联网涌现大批网上二手房交易网站,但是由于提供的房源质量参差不齐,对于个人用户的需求不够精确,无法做到房源精准投放,因此需要实现二手房房源推荐系统来解决用户需求,而房源推荐系统的实现首要就是需要获得足够多的房源信息,所以本毕设通过实现二手房数据爬取系统来爬取房源数据,为房源推荐系统提供数据支持。 本系统使用多线程多端爬虫的优势,设计一个基于Redis的分布式主题爬虫。本系统采用Scrapy爬虫框架来开发,使用Xpath网页提取技术对下载网页进行内容解析,使用Redis做分布式,使用MongoDB对提取的数据进行存储,使用Django开发可视化界面对爬取的结果进行友好展示,设计并实现了针对链家网二手房数据的分布式爬虫系统。 经过开发验证,本系统可以完成对链家二手房房源数据的分布式爬取,可以为房源推荐系统提供数据支持,也可以为数据分析师提供二手房数据分析的数据源。 关键词:二手房:分布式爬虫:Scrapy:可视化摘 要 随着社会经济的快速发展,城镇化的加速建设,房地产交易越来越火,尤其二手房交易市场居高不下,互联网涌现大批网上二手房交易网站,但是由于提供的房源质量参差不齐,对于个人用户的需求不够精确,无法做到房源精准投放,因此需要实现二手房房源推荐系统来解决用户需求,而房源推荐系统的实现首要就是需要获得足够多的房源信息,所以本毕设通过实现二手房数据爬取系统来爬取房源数据,为房源推荐系统提供数据支持。 本系统使用多线程多端爬虫的优势,设计一个基于Redis的分布式主题爬虫。本系统采用Scrapy爬虫框架来开发,使用Xpath网页提取技术对下载网页进行内容解析,使用Redis做分布式,使用MongoDB对提取的数据进行存储,使用Django开发可视化界面对爬取的结果进行友好展示,设计并实现了针对链家网二手房数据的分布式爬虫系统。 经过开发验证,本系统可以完成对链家二手房房源数据的分布式爬取,可以为房源推荐系统提供数据支持,也可以为数据分析师提供二手房数据分析的数据源。 关键词:二手房:分布式爬虫:Scrapy:可视化5 3574浏览¥ 109.90
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- 本人原创毕业设计,未抄袭他人,请人工审核,如出现版权问题,个人承担责任,感谢! 目 录 摘 要 绪 论 一、游戏的需求分析 (一)游戏设计目标 (二)游戏的功能需求 1.可视化模块 2.玩家操作模块 3.胜负判定模块 (三)游戏的性能需求 (四)游戏其它需求 二、五子棋游戏开发的可行性研究 (一)经济可行性研究 (二)社会可行性研究 三、五子棋游戏结构化系统分析 (一)游戏设计流程分析 (二)游戏体系设计结构分析 四、游戏实现具体算法分析 (一)引用tkinker库 (二)for循环 (三)canvas组件 五、游戏详细设计与主要界面展示 (一)游戏主界面 (二)玩家获胜后界面 六、系统测试 (一)测试目的 (二)测试方案 (三)测试过程 七、遇见的问题以及解决方法 总 结 参考文献资料5 300浏览¥ 54.90
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- 1.1 Python数据分析概述 数据分析概念 数据分析是指用适当的 统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。? 通俗而言,数据分析就是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来,总结出所研究对象的内在规律。 数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。 数据分析的流程 数据分析步骤: (一)需求分析 首先是明确数据分析目的,只有明确目的,数据分析才不会偏离方向,否则得出的数据分析结果不仅没有指导意义,亦即目的引导。 对数据进行需求分析,要清晰界定需要回答的问题。对问题的界定有两个标准,一是清晰、二是符合现实。要开展数据可行性论证,论证现有数据是否足够丰富、准确,以致可以为问题提供答案,项目是否可行取决于这步结论。除了在识别问题、根据问题设计问卷、之后展开调查获得的数据外,而对于大数据而言,是企业或者个体各类活动产生的附属产品。作为附属产品,大数据往往不是为了特定数据项目生成,也存在较高噪音。要求数据可行性论证过程需要仔细推敲,现有数据5 4802浏览¥ 5.90
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