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Python Django MySQL博客系统完整数据代码可直接运行 计算机毕设

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简介：
本项目为基于Python Django框架和MySQL数据库构建的学生毕业设计博客系统，提供完整的源代码及详细文档，支持一键部署与快速上手。 Python+Django+MySQL 博客系统 完整数据代码 可直接运行计算机毕设特点包括：Markdown 渲染、代码高亮、第三方社会化评论系统支持（如畅言）、三种皮肤自由切换、全局搜索功能、阅读排行榜/最新评论展示、多目标源博文分享、博文归档和友情链接。此外，还具备分享与打赏功能。

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  • Python Django MySQL博客系统完整数据代码可直接运行 计算机毕设
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    本项目为基于Python Django框架和MySQL数据库构建的学生毕业设计博客系统，提供完整的源代码及详细文档，支持一键部署与快速上手。 Python+Django+MySQL 博客系统 完整数据代码 可直接运行计算机毕设特点包括：Markdown 渲染、代码高亮、第三方社会化评论系统支持（如畅言）、三种皮肤自由切换、全局搜索功能、阅读排行榜/最新评论展示、多目标源博文分享、博文归档和友情链接。此外，还具备分享与打赏功能。
     
  • Python Django MySQL个人博客系统源码及数据(毕业设计).zip
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    这是一个包含Python Django框架和MySQL数据库的个人博客系统的源代码及示例数据包，适用于毕业设计项目。 基于Python+Django+MySQL的个人博客系统源码及全部数据（毕业设计）.zip 已获导师指导并通过高分项目，适合用作毕业设计、课程设计或期末大作业等学习任务。此项目集成了完整的代码和数据库信息，能够帮助学生深入理解并实践后端开发技术栈的应用与整合。
     
  • 基于Android的人脸门禁系统（计算机毕业设计，含完整代码，可直接运行）
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    本项目为一款基于Android平台开发的人脸识别门禁控制系统，包含完整源代码，支持直接部署和运行。 一、研究目的 传统的门禁系统主要依赖钥匙作为验证手段，这种方式不仅不够便捷，在钥匙丢失的情况下还会带来严重的安全隐患。相比之下，人脸作为一种易于获取的生物特征，具备唯一性和稳定性，并且在使用过程中无需与设备接触，因此可以被视为新一代门禁系统的理想验证方法。随着Android移动设备性能的不断提升，如今在这些设备上实现人脸识别已经成为可能。本项目旨在设计并开发一个基于Android平台的人脸识别门禁系统，并针对实际应用中可能出现的光照变化、人脸姿态改变等问题提出了相应的解决方案。 二、研究内容及实验结果 1）正脸判断算法的研究与实施：在进行人脸识别时，由于人脸角度的变化可能会导致识别准确率下降。为此，我们首先实现了基于Haar特征和Adaboost的人脸检测算法，能够定位出整个面部轮廓以及双眼的具体位置。在此基础上，通过分析脸部及眼部之间的关系提出了一个用于判定正面视角的方法。实验结果表明此方法在很大程度上缓解了人脸姿态变化对整体识别效果的影响。 2）LBP+PCA人脸识别技术的研究：我们探讨并结合局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）和主成分分析法（Principal Component Analysis, PCA），研究了一种新的特征提取方案。相比单独使用PCA，这种组合方法能够更好地应对光照变化对人脸识别精度带来的负面影响。此外，还采用了支持向量机技术来处理所提取的特征数据。
     
  • 基于Python Django的健康分析系统（毕业设计，可直接运行）
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    本项目为基于Python Django框架开发的健康数据分析系统，旨在提供全面的个人健康数据管理与分析功能。代码开源，数据库配置完备，支持快速部署和个性化定制，适用于学术研究及健康管理应用。 Python Django 是一个强大的Web开发框架，以其简洁优雅的语法和高效的工作流程而闻名。在本项目“健康分析系统”中，它被用于构建一个毕业设计项目，该系统可能包括用户管理、数据收集、数据分析及结果展示等功能，旨在帮助用户评估并跟踪他们的健康状况。 1. Django 框架基础：Django采用MTV（Model-Template-View）模式将业务逻辑、数据模型和用户界面分离。其中，模型负责数据库交互；模板处理视图传来的数据，并将其渲染成HTML页面。 2. 数据库设计：在Django项目中定义一系列的模型类映射到数据库表上。健康分析系统的模型可能包括用户信息、健康数据（如心率、血压和步数）以及分析结果等。通过使用Django内置的对象关系映射(ORM)，开发者可以利用Python代码操作数据库，而无需编写SQL。 3. 用户认证与授权：Django框架自带的用户认证系统支持注册登录密码重置等功能。在这个健康管理系统中，用户可能需要创建个人账户来存储和查看自己的健康数据。 4. API接口：为了接收及发送健康数据，该系统可能会包含API接口（如RESTful API），允许第三方设备或应用（例如智能手环、健康APP）将信息推送到系统或者从系统拉取这些数据。 5. 数据分析与可视化：在Django项目中可以使用Python的数据处理库Pandas和NumPy对收集到的健康数据进行清洗统计及分析，同时也可以利用Matplotlib或Plotly生成图表以直观地展示用户的健康状况。 6. 前端界面设计：通过运用Django模板语言构建用户界面，并结合Bootstrap等前端框架创建响应式且美观的设计来呈现用户的健康报告和建议。 7. 部署与运行：完成开发后，可以使用容器技术（如Docker）打包应用并部署到服务器上。例如AWS、Google Cloud或Heroku平台只需执行相关命令即可使系统对外提供服务。 8. 安全性保障：除了CSRF防护和XSS过滤等内置安全特性外，开发者还需要确保敏感信息的加密存储以及正确处理用户输入以防止SQL注入攻击。 9. 性能优化策略：考虑到该健康分析项目可能涉及大量数据处理工作，可以采用缓存机制（如Memcached或Redis）提高查询速度。此外合理配置数据库索引和进行性能监控也是必要的。 10. 测试与维护：借助Django内置的测试框架编写单元测试及集成测试以保证代码质量；上线后还需持续更新修复潜在问题并适应新的需求。 此健康分析系统项目是学习如何使用Django构建完整应用的理想实践案例。通过对源码的研究，开发者可以深入了解该框架的各种组件及其在实际项目中的应用方式。
     
  • 在线考试系统源代码及数据库（完整版），可直接运行
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    本作品提供一个完整的在线考试系统的源代码和数据库设计文档，支持立即部署与运行。适合开发者学习参考或快速搭建在线测试平台。 在线考试系统源代码（.NET+SQL2005），可以正常运行。
     
  • 基于YOLOv3、FaceNet及SVM的人脸检测与识别系统完整代码——计算机毕业设计，可直接运行
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    本作品为基于YOLOv3框架的人脸检测结合FaceNet特征提取和SVM分类器实现人脸识别的完整项目。提供详尽代码，支持直接运行，适用于计算机专业毕业设计或研究参考。 项目结构： - data： - baseface：包含图片、根据这些图片训练的128维向量以及文件夹与人名映射文件。 - 0：第一个人的照片，标签为0。 - 1：第二个人的照片，标签为1。 - n：第n个人的照片，标签为n。 - map.txt：包含各个文件夹对应的人名的映射信息。 - vector.csv：根据这些图片得到的128维向量及其类别（即文件夹名称）的信息。 - weights_facenet：facenet模型文件。 - weights_yolo：yolov3模型，经过微调后使用。 - weights_svm：基于vector.csv训练出的支持向量机(SVM)模型。 - face-names：预测类别的默认设置信息即可。 - yolo_anchors.txt：在训练yolov3时得到的聚类锚框。 - net： - 包含用于处理项目的yolo和facenet网络配置。
     
  • 毕业设计：含Transformer模型的序列数据二分类完整代码及数据（可直接运行）.zip
    优质
    本资源提供一个包含Transformer模型的序列数据二分类项目，附有完整代码和可以直接使用的数据集，便于学习与实践。 毕业设计：基于Transformer的序列数据二分类完整代码及可以直接运行的数据集。
     
  • 基于OpenCV的身份证识别系统——含完整代码及数据，可直接运行的毕业设计项目
    优质
    本项目为基于OpenCV开发的身份证自动识别系统，包含详细注释和数据集，提供完整源代码，便于毕业设计学习与实践。 idCard是一个开源的身份证识别系统，旨在成为一个简单、高效且准确的非限制场景下的身份证识别库。与其它类似的系统相比，idCard具有以下特点：它基于openCV这个开源库开发，这意味着你可以获取全部源代码，并移植到opencv支持的所有平台。它是用Java语言开发的；其识别率较高，在图片清晰的情况下，号码检测和字符识别可以达到90%以上的精度。 待完成的工作包括身份证头像中的中文字符训练、姓名、民族、性别及出生日期等信息的定位识别。 此版本已在以下平台上测试通过：Windows 7 64位系统，Eclipse (Luna)开发环境，jdk1.8.0_45运行时环境，junit 4单元测试框架以及opencv3.3计算机视觉库。
     
  • 基于Python Mediapipe OpenCV的手势识别与手指计数完整代码及测试数据，适用于计算机毕业设计，可直接运行
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    本项目提供了一套完整的手势识别和手指计数解决方案，采用Python、Mediapipe及OpenCV技术栈。包含详尽的源码及测试数据，适合用作计算机专业毕业设计，并支持直接运行与调试。 我们将使用Python的OpenCV模块和手部模型模块mediapipe。在安装这些库时，请按照以下步骤操作： - OpenCV是一个常用的图像识别模块。 - Mediapipe是谷歌开发并开源的一个多媒体机器学习框架。 可以通过pip命令来安装这两个库： ``` pip install opencv-python pip install mediapipe ``` 如果你的电脑上已装有Anaconda，建议在Anaconda环境命令行中进行相应模块的安装，以便构建更具体的机器学习环境。 当成功安装了OpenCV和mediapipe之后，在Python代码中可以这样导入： ```python import cv2 import mediapipe as mp ```