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QQZone项目（附加功能已完成）

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简介：
QQZone项目是一款集成了多种实用功能与社交元素的产品。该项目已成功完成多项附加功能开发，如个性化设置、好友动态分享等，旨在为用户提供更丰富便捷的服务体验。 关于项目部署运行的详细内容，请参考《实现浏览器 - Servlet - 数据库交互操作》这篇文章；具体的实现方法可以在《JavaWeb新版教程08-QQZone项目的实现》中查看。本项目使用了MySQL 8.0版本，JDBC连接为8.0.29版本，Tomcat服务器是9.0.62版本，并且采用了JDK 17版本。

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  • QQZone项目（附加功能已完成）
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    QQZone项目是一款集成了多种实用功能与社交元素的产品。该项目已成功完成多项附加功能开发，如个性化设置、好友动态分享等，旨在为用户提供更丰富便捷的服务体验。 关于项目部署运行的详细内容，请参考《实现浏览器 - Servlet - 数据库交互操作》这篇文章；具体的实现方法可以在《JavaWeb新版教程08-QQZone项目的实现》中查看。本项目使用了MySQL 8.0版本，JDBC连接为8.0.29版本，Tomcat服务器是9.0.62版本，并且采用了JDK 17版本。
     
  • STC单片机控制WS2812，多数功能已完成，适合项目使用
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    本项目采用STC单片机控制WS2812 LED灯，实现多种灯光效果。代码开源，大部分功能已调试完成，可直接应用于各类创意照明或互动装置项目中。 STC单片机驱动WS2812已实现大部分功能，可以用于项目。代码里已经实现了三种灯效，包括拾音灯效果。使用Keil编译通过，并且在Proteus仿真中验证了绝大部分逻辑无误，拾音灯部分需要实测，暂时未完成。有空时会写一篇文章详细说明一下，文件放在这里作为备份。
     
  • 已完成的车牌识别项目
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    该项目成功开发了一套高效的车牌识别系统，能够准确、快速地识别各类车辆牌照信息，广泛应用于城市交通管理及智能停车场等领域。 一、读取图像并对图像进行预处理（按照以下顺序）：压缩图像、转换为灰度图像、灰度拉伸、开运算（用于去噪）、将原始灰度图与开运算后的结果相减得到差分图、整张图片二值化、Canny边缘检测、闭运算和三次开运算（目的是保留车牌区域并消除其他部分），然后定位车牌位置，通过找轮廓、画轮廓，并对前三个轮廓进行排序以确定最大区域； 二、框出车牌号码； 三、将车牌号与背景分离。具体步骤为：创建掩膜、划分前景和背景以及执行分割操作； 四、使经过分割的车牌图像变为黑白，以便于识别文字信息； 五、从车牌中单独提取出数字、字母，并将其分别放置到特定文件夹内； 六、调整上述字符图片尺寸大小，便于后续测试。
     
  • 已完成编译的Caffe项目文件
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    这是一个已经完成编译的Caffe深度学习框架项目文件集合，包含源代码、配置参数和预训练模型等资源。 已经编译通过的caffe文件包含修改好的Makefile.config和Makefile配置文件。
     
  • STM32F103上已完成FreeRTOS项目的移植
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    本项目成功地将实时操作系统FreeRTOS移植到STM32F103微控制器上，并实现了多任务调度和同步机制。 FreeRTOS项目已经成功移植到STM32F103上。
     
  • JPEG-SR9E在Windows VS2019下的完整项目库，已编译完成
    优质
    这是一个针对JPEG-SR9E在Windows Visual Studio 2019环境下构建并已完成编译的完整项目库。 JPEGSR9E在Windows VS2019下已经编译完成的项目库可以下载使用，并且也可以自行编译为ARM、x64等版本的库文件。
     
  • 基于SpringBoot 2.0的大型已上线OA项目，集成了支付功能
    优质
    这是一个基于Spring Boot 2.0框架开发并已成功部署的大型OA系统，具备完善的支付集成模块。 基于SpringBoot2.0开发的系统具有易读性和界面简洁美观的特点。该系统涵盖了支付系统的通用功能，包括支付、对账、清算、账户管理和订单管理等功能，并已接入微信支付渠道以及应用了微信公众号商城。 此框架支持二次开发，适用于各种Web应用程序如网站后台管理系统、会员中心及OA（办公自动化）、ERP（企业资源规划）、CRM（客户关系管理）和CMS（内容管理系统），同时也可应用于医疗管理和金融领域。此外，该系统可以作为APP、微信公众号或小程序的后端，并提供了JSON接口示例以及内置了接口测试模块。 整个框架平台功能完善且文档齐全，方便程序员进行二次开发。前端与后台代码经过封装简化处理，易于上手使用并减少错误发生率；同时支持移动客户端访问。 核心技术栈包括： - 权限管理：Apache Shiro - 模板引擎：Thymeleaf - 数据持久层框架：MyBatis - 数据库连接池：Alibaba Druid - 缓存解决方案：Redis、EhCache - 日志记录工具：Logback 此外，还集成了： - Apache Commons和HuTools等实用工具类 - Spring MVC视图渲染框架 - Quartz定时任务调度器 - Bootstrap Select下拉框插件 - Bootstrap File Input文件上传组件 - CKFinder文件管理系统 - CKEditor富文本编辑器 - WebSocket实时通讯技术 数据库采用MySQL，支持分布式存储系统FastDFS。持续集成工具使用Jenkins。
     
  • Kaggle-House-Price竞赛完整代码，已成功完成
    优质
    本项目为Kaggle House Price预测竞赛完整解决方案，包含数据预处理、特征工程及模型训练等步骤，最终实现高精度房价预测。 Kaggle-House-Price竞赛的完整代码已经成功完成。
     
  • React-Demos：汇集所有已完成的React示例项目
    优质
    React-Demos 是一个包含多种完成度高的 React 项目的集合库，旨在为开发者提供学习和参考的实例。 汇总自己编写过的React示例项目，按照难度从浅到深排列。
     
  • 图像去雾项目已调试完成，方便运行
    优质
    本项目专注于图像去雾技术的研发与应用，现已成功调试完毕，确保用户能够轻松便捷地使用。该系统通过先进的算法有效去除雾霾影响，还原清晰画面，适用于多种场景需求。 图像去雾大作业：这是一个有趣且具挑战性的任务。以下是一些参考步骤与方法以帮助你完成该课题： 1. 数据集准备：首先需要获取一个合适的图像去雾数据集，包含有雾的图片及其对应的清晰版本的真实照片。 2. 选择模型架构：挑选适当的图像去雾算法。当前有许多基于深度学习的方法可供使用，如卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）等。你可以根据个人兴趣及时间安排来决定采用哪种方法进行研究。 3. 模型训练：利用选定的框架，在准备好的数据集上启动模型的学习过程。依据模型架构与损失函数设置参数，并对超参数做相应调整。整个训练流程可能耗时较长，且需要大量的计算资源支持；此时可以考虑采取迁移学习的方式使用预训练模型以加速这一阶段。 4. 验证评估：在训练期间通过验证集来跟踪并评价你的算法表现情况。你可以采用PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似度指数）等标准来进行效果衡量。 5. 数据增强技术应用：为了提升模型的泛化能力，可以利用数据增广手段如随机裁剪、旋转图片、翻转图像及调整亮度等方式来扩展训练样本量。 6. 后处理步骤实施：在完成上述工作后你还可以加入一些额外的后期处理措施以优化最终结果。