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【利用Python和Django开发的】毕业设计作品——Web渗透测试工具（含源码、录像及使用说明）.zip

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简介：
这是一个基于Python和Django框架开发的Web应用，旨在提供一个完整的毕业设计项目案例。本作品包含一个Web渗透测试工具，附有详细的源代码、操作视频以及安装使用的文档说明，非常适合学习与参考。 【基于Python+Django的毕业设计】web渗透测试工具（源码+录像演示+说明） 【项目技术】 本项目采用的技术包括：python、Django框架以及mysql数据库，同时结合了BS架构。 【实现功能】 该项目通过BS结构开发了一款能够进行Web网页漏洞和端口扫描的检测工具。该工具可以在线对网站进行全面的安全检查，帮助发现潜在的安全隐患，并为后期升级与保护提供支持。其自动化测试能力有助于及时识别安全问题并加以修复，从而有效保障网站的安全性。

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  • 【利用Python和Django开发的】毕业设计作品——Web渗透测试工具（含源码、录像及使用说明）.zip
    优质
    这是一个基于Python和Django框架开发的Web应用，旨在提供一个完整的毕业设计项目案例。本作品包含一个Web渗透测试工具，附有详细的源代码、操作视频以及安装使用的文档说明，非常适合学习与参考。 【基于Python+Django的毕业设计】web渗透测试工具（源码+录像演示+说明） 【项目技术】 本项目采用的技术包括：python、Django框架以及mysql数据库，同时结合了BS架构。 【实现功能】 该项目通过BS结构开发了一款能够进行Web网页漏洞和端口扫描的检测工具。该工具可以在线对网站进行全面的安全检查，帮助发现潜在的安全隐患，并为后期升级与保护提供支持。其自动化测试能力有助于及时识别安全问题并加以修复，从而有效保障网站的安全性。
     
  • Python-web渗透测试工具(Django框架)毕业设计及实现(含源码、数据库和演示视频).zip
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    本资源为基于Django框架开发的Python-web渗透测试工具完整项目，包含详细源代码、数据库文件以及操作演示视频，适合学习与研究。 目录 摘 要 Abstract 第1章 绪论 1.1 研究背景与意义 1.2 国内外研究现状和发展趋势 1.3 本论文主要工作及组织结构 1.3.1 论文主要研究工作 1.3.2 论文的组织结构 第2章 web安全评估及测试介绍 2.1 渗透测试 2.2 web安全评估 第3章 渗透测试及安全评估的设计 3.1 漏洞渗透测试方法设计 3.2 SQL漏洞的设计 3.2.1 SQL注入漏洞的原理 3.2.2 SQL注入漏洞的危害 3.4 scopy解析设计 3.5 系统设计可行性分析 3.5.1 技术可行性 3.5.2 经济可行性 3.5.3 发展可行性 3.5.4 操作可行性 第4章 设计成果展示 4.1 测试系统的搭建技术介绍 4.2 用户登录界面的实现 4.3 渗透测试工具首页 4.4 WEB漏洞测试 4.5 端口扫描测试 结论 致谢 参考文献
     
  • 【利用Python和Django开发的毕业设计】英汉电子词典软件（含源码、录像演示及说明）.zip
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    本作品为基于Python与Django框架开发的英汉电子词典应用，包含完整源代码、操作视频教程及相关文档说明。 【基于Python+Django的毕业设计】英汉电子词典软件包含源码、录像演示和详细说明。
     
  • 【利用Python和Django的毕业设计】人脸表情分类算法设计（含源码、录像及说明）.zip
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    本项目为基于Python与Django框架的人脸表情分类系统的设计与实现，包含完整代码、测试视频资料及相关文档说明。 【基于Python+Django的毕业设计】人脸表情分类算法的设计（源码+录像演示+说明）.zip 项目技术：python、Django、mysql 实现功能：通过正面的人脸照片进行特征处理与判断，形成图像处理、特征提取和表情识别三个过程。在图像处理阶段，能够打开图片，并将信息展示到程序主页面中；支持显示和保存图片以完成对色彩及敏感度等特性的分析与识别。在特征模块的判定过程中，利用图像处理模块标出人脸关键点坐标并进行边界过滤来有效去除噪点。
     
  • 基于Python-Django的多用途Web安全渗透测试工具的设计.zip
    优质
    本项目为一款基于Python-Django框架开发的多功能Web安全渗透测试工具。旨在提高网站安全性，涵盖多种检测功能，便于开发者与安全专家使用。 资源包含文件：设计报告word+项目源码及数据库文件。 本项目命名为 Sec-Tools，是一款基于 Python-Django 的多功能 Web 应用渗透测试系统，具备漏洞检测、目录识别、端口扫描、指纹识别、域名探测、旁站探测和信息泄露检测等功能。通过旁站探测和域名探测功能收集待测网站的资产；利用端口扫描、指纹识别、目录识别及信息泄露检测功能搜集相关信息，并根据这些数据评估网站的安全隐患，进而揭示存在的漏洞及其危害等级并提出修复建议。整个流程旨在全面检验 Web 应用程序的安全性，帮助用户及时应对各种网络威胁，从而增强站点的整体安全性。
     
  • 一个用于Web安全渗透测试的多用途Python-Django工具源代码.zip
    优质
    这是一个包含Python和Django框架的开源项目，旨在为Web应用的安全性提供全面的渗透测试解决方案。 这是一款基于Python-Django开发的多功能Web安全渗透测试工具，具备漏洞扫描、端口扫描、指纹识别、目录扫描、旁站扫描及域名扫描等多种功能。
     
  • 【利用Python与Django开发的】毕业设计——招聘数据分析可视化系统（含源码、录像及说明）.zip
    优质
    本作品为基于Python和Django框架的毕业设计项目，实现了一个招聘数据的分析与可视化平台。其中包含了完整的源代码、操作视频以及详细的使用说明文档。 【基于Python+Django的毕业设计】招聘数据分析可视化系统（源码+录像演示+说明）.zip 该系统的功能主要是针对新疆地区的招聘信息进行数据爬取，并从新疆人才信息网、58同城、智联招聘等网站获取有关新疆地区岗位的信息，通过大数据分析热门职位并排名。同时根据各岗位的入职要求对相关需求进行总结，为当代学生提供能力需求、经营需求和学历需求等方面的信息总结。
     
  • 【基于Python+Django的毕业设计】疲劳检测系统（含OpenCV、源码、录像及说明）.zip
    优质
    本项目为基于Python和Django框架开发的疲劳检测系统，结合OpenCV技术实现对驾驶员疲劳状态的有效识别。内附完整源代码、测试视频及相关文档说明。 基于Python+Django的毕业设计项目名为“疲劳检测系统”，该项目包含源代码、录像演示及详细说明文件。项目技术栈包括python、Django框架以及mysql数据库。 该系统的功能涵盖用户通过登录平台进行实时人脸照片拍摄与上传，后台则利用OpenCV等工具对这些图像数据进行预处理和运算分析。此外，用户可以通过系统提供的“照片分析界面”查看当前检测结果中关于打哈欠及睁眼情况的信息。“照片管理界面”允许用户查询不同时间段内上传的照片及其相关记录，并通过该功能帮助判断用户的疲劳状态。
     
  • 【利用Python和Django的毕业设计】登录网站验证码生成与识别系统的实现（含源码、录像及说明）.zip
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    本项目为一个基于Python和Django框架构建的登录网站验证码生成与识别系统，包含完整源代码、操作演示视频以及详细文档。适用于学习参考或实际应用开发。 基于Python+Django的毕业设计项目包括登录网站验证码生成与识别系统。该项目使用的技术栈为python、Django以及mysql，并采用B/S架构实现功能。 主要实现了两种验证码模式：图形验证码及滑动验证码。其中，图形验证码通过动态变化的内容进行验证；而滑动验证码则利用用户交互的方式完成拼图缺口的填充操作，在登录过程中确保了验证信息的有效性和准确性。若出现错误情况，则后台会自动刷新以保证每次生成的验证码具有随机性。 此外，如果同一IP连续多次尝试失败超过最大次数限制的话，系统将对该账号进行锁定处理，以此来提高平台的安全性能，并有效防止暴力破解账户的风险发生。
     
  • 【利用Python与Django框架的毕业设计】图像去雾算法研究系统（含源码、录像及说明文档）.zip
    优质
    本项目为基于Python和Django框架开发的图像去雾算法研究系统。包括源代码、操作录像及详细说明文档，旨在提供一个完整的解决方案用于学术研究与实践应用。 基于Python+Django的毕业设计：图像去雾算法研究系统包括源码、录像演示和详细说明。 技术栈： - Python - Django框架 - MySQL数据库 主要功能模块： 1. 用户管理模块： - 用户登录：用户通过输入用户名和密码进行身份验证，成功后跳转至图像管理页面；若失败，则提示用户名或密码错误。 - 用户注册：允许新用户填写信息（如名称、密码）完成注册流程。系统自动生成唯一ID，并将相关信息存储到数据库中的用户表。 2. 图像管理模块： - 图像上传：支持用户选择并提交图像文件，相关数据会被保存至数据库的相应表格内。 - 图片列表展示：列出当前用户的全部已上传图片及其详细信息（如名称、时间戳）供浏览，并提供删除功能以移除不需要的照片。 3. 图像处理模块： - 去雾操作：用户可选择一张图像执行去雾任务，系统将利用FFANet深度学习模型对其进行优化处理。最终的清晰化版本会被存入数据库中。 - 处理结果列表显示：展示该用户所有已处理过的图片及其相关信息（包括时间戳、原始文件名和新的输出图），允许查看具体效果。 4. 系统管理模块： - 日志记录功能：跟踪并保存系统操作日志，涵盖登录行为、图像上传以及去雾等关键活动，并详细记载执行时间和涉及人员。 - 管理员设置选项：提供给管理员账户进行必要的配置调整。