基于Keras+双向LSTM模型进行正常和病理性步态分类源码含27人步态数据+模型.zip

基于Keras+双向LSTM模型进行正常和病理性步态分类源码含27人步态数据+模型.zip 【项目说明】 使用Keras顺序模型进行正常和病理性步态分类的简单示例。它包含了一个双向LSTM模型,用于分类正常步态和两种病理性步态(膝关节僵硬和模拟跛行)。该项目提供了一个包含27个人步态数据的数据集,并提供了处理和加载数据的代码示例。 主要功能点 使用双向LSTM模型进行正常和病理性步态分类 提供包含27个人步态数据的数据集 提供数据处理和加载的代码示例 技术栈 Python Keras Jupyter Notebook

深度学习课设-基于resnet网络实现鼠标手写数字识别源码+数据集+模型+运行说明（带GUI界面，直接界面上手写）.zip

深度学习课设-基于resnet网络实现鼠标手写数字识别源码+数据集+模型+运行说明（带GUI界面，直接界面上手写）.zip 【项目说明】 识别手写数字图像。 主要功能点 基于ResNet的手写数字识别 支持自定义训练数据集 提供了训练和预测的主要代码 技术栈 Python PyTorch ResNet 含有数据集下载链接、训练好的模型、运行教程。项目带有GUI界面，可直接鼠标手写，然后输出识别结果，非常容易部署运行。可借鉴学习，可在此基础二次开发，很不错的项目，也可以做毕设用。 【特别强调】 1、csdn上资源保证是完整最新，会不定期更新优化； 2、请用自己的账号在csdn官网下载，若通过第三方代下，博主不对您下载的资源作任何保证，且不提供任何形式的技术支持和答疑！！！

Python+Flask架构基于Zero-Shot和监督学习结合方法实现多域多模型的机器生成文本检测系统+操作教程.zip

Python+Flask架构基于Zero-Shot和监督学习结合方法实现多域多模型的机器生成文本检测系统+操作教程.zip 【项目说明】 项目旨在实现对机器生成文本的检测。通过Zero-Shot和监督学习结合的方法，星鉴可以准确高效地区分多领域多模型的人类文本和机器生成文本。本项目适用于需要识别AI生成内容的各类应用场景。 系统架构 本项目基于Flask架构的前后端交互设计，用户通过前端页面交互，后端处理前端返回的文本或者文件，并将结果返回前端展示。 系统功能 系统支持中英文两种语言检测，同时支持用户上传文件进行检测，文件格式支持包括.txt,.docx,.pdf 功能列表 功能描述 文本检测功能 用户在客户端输入一段文本，检测完成后会返回一个这段文本由机器生成的概率 文件检测功能 长文本用户可以上传 PDF,DOCX 和 TXT 格式的文件，检测完成后会返回标注过的文件 深度文本分析 文本检测完成会告知用户各个段落由机器生成的概率，并标识各个成分的占比 文件标注功能 根据不同段落评估概率，标注高亮，并在侧面标注生成概率（PDF,DOCX）或直接标注概率（TXT）

网络入侵检测信息安全大作业-基于模式匹配的入侵检测系统源码+运行教程（检测SQL注入、跨站脚本web攻击等）.zip

【项目说明】 基于模式匹配的入侵检测系统。该系统可以检测常见的Web应用程序攻击,如SQL注入、跨站脚本攻击等。 主要功能点 实现了暴力匹配、KMP算法和Boyer-Moore算法三种字符串匹配算法,并进行了性能测试。 提供了图形化界面,用户可以方便地使用该系统。 增加了合并报文攻击的检测功能。 技术栈 C++ GTK+ 3.0 CMake 【项目运行方法】 mkdir build cd build cmake .. make sudo ./main ../patterns/patternfile BM #指定攻击算法为BM（可以改成其他） 【特别强调】 1、csdn上资源保证是完整最新，会不定期更新优化； 2、请用自己的账号在csdn官网下载，若通过第三方代下，博主不对您下载的资源作任何保证，且不提供任何形式的技术支持和答疑！！！

机器学习电力数据预测分析项目-基于XGBoost算法实现美国电力数据PJM分析预测python源码+数据集.zip

机器学习电力数据预测分析项目-基于XGBoost算法实现美国电力数据PJM分析预测python源码+数据集.zip 【项目资源介绍】 使用框架 XGBoost XGBoost是经过优化的分布式梯度提升库，高效、灵活且可移植。它在Gradient Boosting框架下实现了机器学习算法。 XGBoost提供了并行树增强（也称为GBDT，GBM），可以快速准确地解决许多数据科学问题。 相同的代码在主要的分布式环境（Hadoop，SGE，MPI）上运行，并且可以解决数十亿个示例以外的问题。 使用了美国电力数据PJM作为数据源,并采用了XGBoost算法进行预测分析。该项目旨在对电力需求进行预测,为电力公司和投资者提供决策支持。 Main Function Points 数据预处理和分析 基于XGBoost算法的电力需求预测 预测结果分析和洞见 【特别强调】 1、csdn上资源保证是完整最新，会不定期更新优化； 2、请用自己的账号在csdn官网下载，若通过第三方代下，博主不对您下载的资源作任何保证，且不提供任何形式的技术支持和答疑！！！

毕设新项目基于卷积神经网络的图像和视频风格迁移程序源码+模型+运行安装指南.zip

项目介绍： 基于卷积神经网络的图像和视频风格迁移应用程序。它可以将输入的图像或视频应用不同的艺术风格,生成新的图像或视频。 主要功能点 图像风格迁移:用户可以上传图像,选择不同的艺术风格,生成新的图像。 视频风格迁移:用户可以上传视频,选择不同的艺术风格,生成新的视频。 模型训练:用户可以使用自己的数据集和风格图像,训练新的风格迁移模型。 技术栈 Python PyTorch OpenCV NumPy Flask 程序运行环境配置安装指南 1.安装使用PyCharm Community Edition 2022.3.3 2.安装Python 3.安装Anaconda 4.安装PyTorch,opencv,numpy,av,torchvision,ffmpeg,skvideo,pillow,os,tqdm,numpy 5.启动项目 打开cmd，找到对应的项目目录，在anaconda运行python app.py ,后访问 http://127.0.0.1:5000 可打开网页。 6.训练模型 运行python train.py --dataset_path data/

基于PyTorch实现神经网络图像风格实时迁移和迭代式非实时风格迁移源码+文档说明+模型.zip

基于PyTorch实现神经网络图像风格实时迁移和迭代式非实时风格迁移源码+文档说明+模型 【项目介绍】 实时风格迁移 迭代式的(非实时)风格迁移 图像风格迁移是深度学习中的一项有趣应用，它结合了两幅图像的内容和风格，创造出一幅新的图像。在内容上保留了原始图像的特征，还在风格上融合了另一幅图像的艺术特质。 主要功能点 实现了基于迭代优化的非实时风格迁移 实现了基于生成网络的实时风格迁移 提供了一些基本的使用示例 技术栈 PyTorch 卷积神经网络 图像生成 使用方法 提供了一些基本的使用示例，详细参数请见源代码或使用--help 命令获取 一、非实时风格迁移： 可以将输入内容图像和风格图像，即可完成风格迁移，运行时每一个epoch完成后会将生成的图像保存至output_dir 二、实时风格迁移： 模型训练： 这里提供了两个训练好的模型 一次性处理若干个图像： 对视频进行风格迁移： 原理介绍 我们需要对一个图像的内容和风格进行量化，具体方法如下： 使用预训练的深度卷积神经网络（例如 VGG-19）作为特征提取器。在这里，我们主要使用网络中间的一些卷积层的输出，而忽略了用

智慧工地毕设-基于yolov9实现工人安全帽反光衣穿戴检测系统源码+详细运行教程+模型+指标曲线.zip

【使用教程】 一、环境配置 1、建议下载anaconda和pycharm 在anaconda中配置好环境，然后直接导入到pycharm中，在pycharm中运行项目 anaconda和pycharm安装及环境配置参考网上博客，有很多博主介绍 2、在anacodna中安装requirements.txt中的软件包 命令为：pip install -r requirements.txt 或者改成清华源后再执行以上命令，这样安装要快一些 软件包都安装成功后才算成功 3、安装好软件包后，把anaconda中对应的python导入到pycharm中即可（不难，参考网上博客） 二、环境配置好后，开始训练（也可以训练自己数据集） 1、数据集准备 需要准备yolo格式的目标检测数据集，如果不清楚yolo数据集格式，或者有其他数据训练需求，请看博主yolo格式各种数据集集合链接：https://blog.csdn.net/DeepLearning_/article/details/127276492 里面涵盖了上百种yolo数据集，且在不断更新，基本都是实际项目使用。来自于网上收集、实际场景采集制作等，自己使用labelimg标注工具标注的。数据集质量绝对有保证！ 本项目所使用的数据集，见csdn该资源下载页面中的介绍栏，里面有对应的下载链接，下载后可直接使用。 2、数据准备好，开始修改配置文件 参考代码中data文件夹下的banana_ripe.yaml，可以自己新建一个不同名称的yaml文件 train：训练集的图片路径 val：验证集的图片路径 names: 0: very-ripe 类别1 1: immature 类别2 2: mid-ripe 类别3 格式按照banana_ripe.yaml照葫芦画瓢就行，不需要过多参考网上的 3、修改train_dual.py中的配置参数，开始训练模型 方式一： 修改点： a.--weights参数，填入'yolov9-s.pt'，博主训练的是yolov9-s，根据自己需求可自定义 b.--cfg参数，填入 models/detect/yolov9-c.yaml c.--data参数，填入data/banana_ripe.yaml，可自定义自己的yaml路径 d.--hyp参数，填入hyp.scratch-high.yaml e.--epochs参数，填入100或者200都行，根据自己的数据集可改 f.--batch-size参数，根据自己的电脑性能（显存大小）自定义修改 g.--device参数，一张显卡的话，就填0。没显卡，使用cpu训练，就填cpu h.--close-mosaic参数，填入15 以上修改好，直接pycharm中运行train_dual.py开始训练 方式二： 命令行方式，在pycharm中的终端窗口输入如下命令，可根据自己情况修改参数 官方示例：python train_dual.py --workers 8 --device 0 --batch 16 --data data/coco.yaml --img 640 --cfg models/detect/yolov9-c.yaml --weights '' --name yolov9-c --hyp hyp.scratch-high.yaml --min-items 0 --epochs 500 --close-mosaic 15 训练完会在runs/train文件下生成对应的训练文件及模型，后续测试可以拿来用。 三、测试 1、训练完，测试 修改detect_dual.py中的参数 --weights，改成上面训练得到的best.pt对应的路径 --source，需要测试的数据图片存放的位置，代码中的test_imgs --conf-thres，置信度阈值，自定义修改 --iou-thres，iou阈值，自定义修改 其他默认即可 pycharm中运行detect_dual.py 在runs/detect文件夹下存放检测结果图片或者视频 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！有问题请及时沟通交流。 2、适用人群：计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。 【特别强调】 1、csdn上资源保证是完整最新，会不定期更新优化； 2、请用自己的账号在csdn官网下载，若通过第三方代下，博主不对您下载的资源作任何保证，且不提供任何形式的技术支持和答疑！！！

监控场景玩手机检测-基于yolov9的员工玩手机识别检测系统python源码+详细运行教程+模型+指标曲线.zip

【使用教程】 一、环境配置 1、建议下载anaconda和pycharm 在anaconda中配置好环境，然后直接导入到pycharm中，在pycharm中运行项目 anaconda和pycharm安装及环境配置参考网上博客，有很多博主介绍 2、在anacodna中安装requirements.txt中的软件包 命令为：pip install -r requirements.txt 或者改成清华源后再执行以上命令，这样安装要快一些 软件包都安装成功后才算成功 3、安装好软件包后，把anaconda中对应的python导入到pycharm中即可（不难，参考网上博客） 二、环境配置好后，开始训练（也可以训练自己数据集） 1、数据集准备 需要准备yolo格式的目标检测数据集，如果不清楚yolo数据集格式，或者有其他数据训练需求，请看博主yolo格式各种数据集集合链接：https://blog.csdn.net/DeepLearning_/article/details/127276492 里面涵盖了上百种yolo数据集，且在不断更新，基本都是实际项目使用。来自于网上收集、实际场景采集制作等，自己使用labelimg标注工具标注的。数据集质量绝对有保证！ 本项目所使用的数据集，见csdn该资源下载页面中的介绍栏，里面有对应的下载链接，下载后可直接使用。 2、数据准备好，开始修改配置文件 参考代码中data文件夹下的banana_ripe.yaml，可以自己新建一个不同名称的yaml文件 train：训练集的图片路径 val：验证集的图片路径 names: 0: very-ripe 类别1 1: immature 类别2 2: mid-ripe 类别3 格式按照banana_ripe.yaml照葫芦画瓢就行，不需要过多参考网上的 3、修改train_dual.py中的配置参数，开始训练模型 方式一： 修改点： a.--weights参数，填入'yolov9-s.pt'，博主训练的是yolov9-s，根据自己需求可自定义 b.--cfg参数，填入 models/detect/yolov9-c.yaml c.--data参数，填入data/banana_ripe.yaml，可自定义自己的yaml路径 d.--hyp参数，填入hyp.scratch-high.yaml e.--epochs参数，填入100或者200都行，根据自己的数据集可改 f.--batch-size参数，根据自己的电脑性能（显存大小）自定义修改 g.--device参数，一张显卡的话，就填0。没显卡，使用cpu训练，就填cpu h.--close-mosaic参数，填入15 以上修改好，直接pycharm中运行train_dual.py开始训练 方式二： 命令行方式，在pycharm中的终端窗口输入如下命令，可根据自己情况修改参数 官方示例：python train_dual.py --workers 8 --device 0 --batch 16 --data data/coco.yaml --img 640 --cfg models/detect/yolov9-c.yaml --weights '' --name yolov9-c --hyp hyp.scratch-high.yaml --min-items 0 --epochs 500 --close-mosaic 15 训练完会在runs/train文件下生成对应的训练文件及模型，后续测试可以拿来用。 三、测试 1、训练完，测试 修改detect_dual.py中的参数 --weights，改成上面训练得到的best.pt对应的路径 --source，需要测试的数据图片存放的位置，代码中的test_imgs --conf-thres，置信度阈值，自定义修改 --iou-thres，iou阈值，自定义修改 其他默认即可 pycharm中运行detect_dual.py 在runs/detect文件夹下存放检测结果图片或者视频 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！有问题请及时沟通交流。 2、适用人群：计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。 【特别强调】 1、csdn上资源保证是完整最新，会不定期更新优化； 2、请用自己的账号在csdn官网下载，若通过第三方代下，博主不对您下载的资源作任何保证，且不提供任何形式的技术支持和答疑！！！

驾驶员视角交通标识检测-基于yolov9实现道路交通标志标识检测系统源码+详细运行教程+模型+指标曲线.zip

【使用教程】 一、环境配置 1、建议下载anaconda和pycharm 在anaconda中配置好环境，然后直接导入到pycharm中，在pycharm中运行项目 anaconda和pycharm安装及环境配置参考网上博客，有很多博主介绍 2、在anacodna中安装requirements.txt中的软件包 命令为：pip install -r requirements.txt 或者改成清华源后再执行以上命令，这样安装要快一些 软件包都安装成功后才算成功 3、安装好软件包后，把anaconda中对应的python导入到pycharm中即可（不难，参考网上博客） 二、环境配置好后，开始训练（也可以训练自己数据集） 1、数据集准备 需要准备yolo格式的目标检测数据集，如果不清楚yolo数据集格式，或者有其他数据训练需求，请看博主yolo格式各种数据集集合链接：https://blog.csdn.net/DeepLearning_/article/details/127276492 里面涵盖了上百种yolo数据集，且在不断更新，基本都是实际项目使用。来自于网上收集、实际场景采集制作等，自己使用labelimg标注工具标注的。数据集质量绝对有保证！ 本项目所使用的数据集，见csdn该资源下载页面中的介绍栏，里面有对应的下载链接，下载后可直接使用。 2、数据准备好，开始修改配置文件 参考代码中data文件夹下的banana_ripe.yaml，可以自己新建一个不同名称的yaml文件 train：训练集的图片路径 val：验证集的图片路径 names: 0: very-ripe 类别1 1: immature 类别2 2: mid-ripe 类别3 格式按照banana_ripe.yaml照葫芦画瓢就行，不需要过多参考网上的 3、修改train_dual.py中的配置参数，开始训练模型 方式一： 修改点： a.--weights参数，填入'yolov9-s.pt'，博主训练的是yolov9-s，根据自己需求可自定义 b.--cfg参数，填入 models/detect/yolov9-c.yaml c.--data参数，填入data/banana_ripe.yaml，可自定义自己的yaml路径 d.--hyp参数，填入hyp.scratch-high.yaml e.--epochs参数，填入100或者200都行，根据自己的数据集可改 f.--batch-size参数，根据自己的电脑性能（显存大小）自定义修改 g.--device参数，一张显卡的话，就填0。没显卡，使用cpu训练，就填cpu h.--close-mosaic参数，填入15 以上修改好，直接pycharm中运行train_dual.py开始训练 方式二： 命令行方式，在pycharm中的终端窗口输入如下命令，可根据自己情况修改参数 官方示例：python train_dual.py --workers 8 --device 0 --batch 16 --data data/coco.yaml --img 640 --cfg models/detect/yolov9-c.yaml --weights '' --name yolov9-c --hyp hyp.scratch-high.yaml --min-items 0 --epochs 500 --close-mosaic 15 训练完会在runs/train文件下生成对应的训练文件及模型，后续测试可以拿来用。 三、测试 1、训练完，测试 修改detect_dual.py中的参数 --weights，改成上面训练得到的best.pt对应的路径 --source，需要测试的数据图片存放的位置，代码中的test_imgs --conf-thres，置信度阈值，自定义修改 --iou-thres，iou阈值，自定义修改 其他默认即可 pycharm中运行detect_dual.py 在runs/detect文件夹下存放检测结果图片或者视频 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！有问题请及时沟通交流。 2、适用人群：计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。 【特别强调】 1、csdn上资源保证是完整最新，会不定期更新优化； 2、请用自己的账号在csdn官网下载，若通过第三方代下，博主不对您下载的资源作任何保证，且不提供任何形式的技术支持和答疑！！！