python基于知识图谱的百科知识问答平台.zip

python基于知识图谱的百科知识问答平台 python；django；mysql； 此次就是通过构建一个领域内的知识图谱，来通过知识图谱加爬虫技术的方式构建一款专门用于百科知识搜索的问答平台，在该平台上，能够通过搜索简单的词语，就可以得到相应的百科解释。通过此次的设计可以提升系统的专业性，为网民们在线搜索提供一个查询内容准确的知识共享平台，通过该平台的建设能够实现实时的数据内容爬取，为用户提供最为精准的词语解释。同时，用户也可以通过输入文字来在线提问，系统会爬取最佳的答案反馈与用户。本系统的整体开发运用了python语言和django框架技术，后台配备了MySQL数据库，通过此次的研究希望能够对知识图谱的发展起到一定的帮助，也能够为网民提供一个问答响应快速的信息平台。

python基于循环神经网络的情感分类系统.zip

python基于循环神经网络的情感分类 python；django；mysql；RNN 本文主要基于循环神经网络，利用python语言，开发一款用户留言情感分类系统。具体研究内容如下: 确定研究问题和目标： （1）首先，需要明确研究的问题和目标。例如，研究网络用户留言情感分类的方法，提高网络用户留言的情感分类精度和效率。 （2）收集和准备数据：对于情感分类任务，需要收集和准备大量的数据。这些数据可以来自于网络用户留言、新闻文章或其他相关数据源。需要对数据进行清洗、去重、标注等预处理工作，以便于后续的模型训练和评估。 （3）设计和实现模型：根据研究问题和目标，需要设计和实现一个合适的模型。对于情感分类任务，考虑使用循环神经网络这一深度学习模型。在模型设计和实现过程中，需要注意数据预处理、特征提取、模型架构选择、参数调整等问题。 （4）模型训练和评估：在模型设计和实现之后，需要进行模型训练和评估。可以使用标记数据集进行模型训练，使用验证数据集评估模型性能，使用测试数据集对模型进行最终评估。在模型训练和评估过程中，需要采用适当的损失函数、优化算法和数据增强技术，以提高模型性能和泛化能力。 （5）系统分析和测试：在模型训练和评估之后，需要对系统进行分析和测试。可以分析模型的性能和精度，比较不同模型的优缺点，分析数据预处理、特征提取和模型架构等因素的影响。需要对结果进行科学解释，并提出改进建议，以便于后续工作的开展，和系统的不断改进。 系统功能 该系统功能较为简单，核心功能即为文本检测，主要针对系统中的用户留言，进行情感分类。其次为了进一步提升系统的丰富性，我们可以加入数据管理模块，允许系统管理员对系统自动识别的分类进行校对；加入数据分析的模块，可以将系统识别的统计结果以图像的形式直观的呈现给系统使用者；加入公告管理的功能，为系统提供一个推广宣传的窗口；最后加入用户管理的模块，进一步保障系统的安全性。

基于python的web漏洞挖掘技术的研究(django).zip

基于python的web漏洞挖掘技术的研究(django) 关键词：Web漏洞挖掘；python；django；mysql； 本次技术通过利用Python技术来开发一款针对web漏洞挖掘扫描的技术，通过web漏洞的挖掘扫描来实现对网站URL的漏洞检测，通过高中低风险的判断来实现对一款网站中存在的漏洞进行可视化的分析，从而能够找到问题并且尽快的实现问题的解决。 漏洞扫描系统 （1）通过上图可以看出此次的系统设计需要通过三大部分来实现有效的功能设计实现，分别为爬虫、漏洞探测、SQL注入，通过这三个步骤之后在网页端形成报告的生成。 （2）爬虫模块是以主题爬虫为最为基础的内容设计，通过对URL的相关数据爬取来实现有效的信息的下载获取； （3）缺陷探测过程中，通过对正常的URL、带有缺陷的URL等进行检测，将检测出的内容存储在数据库汇总。 （4）通过SQL注入来进行数据库的SQL语句的内容测试。

python基于深度学习的红枣识别算法设计(flask).zip

python基于深度学习的红枣识别算法设计(flask) python；flask；mysql； 卷积神经网络；深度学习；图像识别；红枣分类 本文通过对于红枣类别及外观形态的内容介绍，结合红枣筛选的标准，通过图像识别捕捉红枣的图像信息，同时结合卷积神经网络的应用来提取红枣图像的特征，通过红枣边缘及文理信息的提取来实现有效的红枣分类识别，结合红枣图像数据集的内容生成对应的训练模型并完成红枣识别的分类。为了确保分类信息的准确性，通过测试集对红枣的样本数据进行测试，结合测试结果进一步论证识别算法的准确性。 目前比较常用的红枣识别算法包括了传统的图像处理识别算法、特征提取形态算法以及深度学习红枣识别算法。 传统的图像识别算法主要通过红枣图像的预处理，来图区到红枣图像的颜色特征，从而进行颜色的比对和分类，主要通过红枣颜色进行红枣的区分相对片面。 特征提取形态算法通过特征提取红枣形态的方式，对于红枣的大小以形态纹理进行检测和识别，通过边缘检测算法以及形态学算法提取红枣的形态特征进行分类，这种方式主要通过红枣的大小来判断，而忽略了红枣的品质 深度学习红枣识别算法，主要借助深度学习中的卷积神经网络算法对于红枣图像样本数据进行训练，从大量的数据集中提取到特征信息，结合特征信息进行分类和识别，卷积神经网络算法在特征的提取上相对全面且具备了较高的测试准确率。

python基于人脸识别的酒店客房入侵检测系统(django).zip

python基于人脸识别的酒店客房入侵检测系统(django) 酒店客房；入侵系统；OpenCV；python；django；mysql； 本次通过利用Python技术，结合了OpenCV，来针对酒店的入住进行人脸的识别，并且通过加入酒店的酒店入住、退房等线上化的整体管理，来完成一款基于B/S结构的酒店入侵系统的开发，完成人脸识别认证、房间管理等功能的实现。 基础功能 此次的基础功能设计上主要有以下的几个模块： （1）控制台，控制台是整个系统的首页面。在控制台中，酒店的客房管理人员能够在该页面中查看到当前的空余客房数量、当前在店的客房人数、当前的已用客房数量、当前酒店全部的客房数量。能够通过直观的可视化模块来了解到当前酒店的客房情况以及人员情况。 （2）客房管理，客房管理功能中，管理员能够查看到客房的房间号、客房的类型、客房所在的楼层、客房的设施、客房的状态等信息。并且在最后的功能中有刷脸开门的功能设计，刷脸开门必须进行录入信息的校验，并非任何人进行刷脸均可打开房门。在刷脸后会有认证成功、认证失败、已经失效等系统的内容提示。 （3）在客房的管理中也能够实现对入住房客的在线登记管理，能够进行入住房客的信息选择、时间选择等。 （4）客户管理，该模块中管理员能够进行入住的旅客的信息建立，并且能够进行信息的有效输入与修改管理等操作的实现。

基于Python的渗透测试工具设计系统(django).zip

基于Python的渗透测试工具设计系统(django) web端口测试；渗透测试；python；django；mysql； 所以本次通过以B/S结构搭建一款能够渗透检测工具，通过该工具的开发来进行web网页漏洞、web端口扫描的技术实现，通过在线的网站检测来查找网页是否存在漏洞的情况，对于网站达的后期升级、保护有着非常好的帮助作用，可以有效的检测出可能存在的漏洞，可以实现自动化的检测，能够更好地发现安全问题，实现漏洞的及时弥补。

python基于深度学习的交通标志识别系统(tensorflow).zip

python基于深度学习的交通标志识别系统(tensorflow) python语言，django框架，mysql数据库，Tensorflow 用户注册登录界面。 系统功能 1.通过实景图片检测出图片中的交通标志，能够分类出是什么类型的交通标志。（能够在一个小窗口显示是什么交通标志） 2.通过摄像头（笔记本电脑的摄像头）素材检测出交通标志并分类交通标志类型（能够在一个小窗口显示是什么交通标志） 3.特殊情况，特殊天气下的交通标志检测并分类。例如：图片像素低模糊，较远距离，雾霾天气，雨天，黑夜等。 检测后的图像能够保存，另存。模型只需要用yolov5进行训练。系统界面用python编程。

基于python医疗问句中的实体识别算法的研究.zip

基于python医疗问句中的实体识别算法的研究 python；django；mysql； 在医疗问句中的实体算法识别研究当中呢，那么我们的功能需求分析其实是很明确的，就是通过我们有效的知识图谱技术来进行一个判断，那么可以通过主要的系统功能来进行简单说明，主要有登录功能、首页、问句识别、问句管理、个人信息和修改密码等。

python基于知识图谱电影推荐问答系统(django).zip

python基于知识图谱电影推荐问答系统(django) 知识图谱；协同过滤算法；电影推荐；python；django；mysql； 功能分析 本系统的主要使用角色为普通用户和管理员用户，两者的功能几乎是一致的，但管理员用户比普通用户多了用户管理和电影管理的功能，可以对系统内的用户和电影信息进行管理。普通用户比管理员用户还多了注册的功能，普通用户必须先经过注册才可以进行登录。而管理员用户的帐号是在编程时就写好的。两种角色共同有的功能主要有个人信息查看、修改密码、电影推荐、电影搜索和电影问答等，以下是不同角色在本系统中的功能需求分析： 管理员用户： （1）个人信息管理：管理员用户可以通过此功能对自己的密码进行维护。 （2）用户信息管理：管理员用户通过此功能可以维护系统内注册用户的信息，比如可以对用户的姓名、电话或联系方式等信息进行管理。 （3）电影信息管理模块：管理员用户可以对系统内的电影信息或电影问答进行信息的维护和管理，比如可以通过序号查看某部电影的详细信息。 普通用户： （1）网站首页浏览：用户登录网站之后可以在首页中查看系统内的所有功能，网站首页使用简介大方的设计风格，可以给用户很好的使用体验。 （2）个人信息查看：用户可以查看网站内自己的个人信息，包括自己的ID、姓名、联系方式、权限、创建时间及最后修改时间等。 （3）电影列表模块：在已经注册且成功登录的情况下，用户可以进行电影数据列表的查看，并且可以在众多电影中查询自己感兴趣的电影。 （4）电影推荐模块：在本系统的首页面中，用户可以查看到根据自己的喜好进行推荐的几部电影。 （5）电影问答模块：本模块的作用是用户可以在系统中询问关于某部电影的相关信息，而系统会自动对用户的问题进行回答。

python基于知识图谱的智能推荐系统(flask).zip

python基于知识图谱的智能推荐系统(flask) 知识图谱；智能推荐；Python；MySQL；Flask 本次以Python语言为主要的开发语言，以flask框架为主开发框架，后台的数据库通过以MySQL来进行搭建，实现一款基于B/S结构的知识图谱智能推荐系统的开发，通过这款系统的开发能够实现通过歌名、电影名或者是书名来查找相关的信息介绍，通过深度学习的加入来扩展相关内容的有效应用。 智能推荐系统平台开发设计的主要需求是进行合理的音乐、电影以及书籍内容的推荐，帮助用户在海量的信息平台中获取到相关的资源信息，利用智能平台的推荐帮助用户提取有效的信息内容，实现快速的信息获取和内容查询。同时可以通过系统平台的内容提供帮助用户实现在线的资源搜索，系统会按照搜索内容以及喜好反馈进行智能的内容推荐，对于用户而言主要的需求内容如下： （1）系统用户需要通过登录的方式来实现平台的登录和使用，需要借助注册登录环节来完成个人信息的记录和存储。 （2）通过音乐、电影以及书籍数据信息的管理搜索来实现资源内容的获取，用户可以结合需求进行在线的文本搜索，同时可以通过标记喜好和收藏的方式实现数据信息的标记。 （3）结合用户的搜索记录以及信息标记，通过知识图谱的运用将用户关键词系统化的呈现给到用户端，利用文本分析和智能推算来实现相关资源的推荐，帮助用户快速批量获取到资源信息。