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基于Python和PyTorch的智能对联生成系统(含GUI界面及完整代码)——毕业设计项目

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简介:
本项目旨在开发一个智能化对联创作工具,采用Python与深度学习框架PyTorch构建,并配备图形用户界面(GUI),提供完整的源代码供学习参考。适合于自然语言处理和机器学习领域的研究与实践。 基于NLP PyTorch的智能对联生成系统 附完整代码 毕业设计B 系统概述: - 使用项目:智能对联生成系统。 - 软件用途:通过网页端,用户可以获取根据已有上联回传的下联建议。 - 开发历史:本项目无前置版本。但团队在服务器搭建和Tensorflow使用方面已积累了一定的经验。 - 投资方:开发小组自费 - 需求方:西安电子科技大学计算机科学与技术学院软件工程课程 - 用户群体:网页使用者 - 开发方:由张笑天、王重阳、王艺静和张震宇组成的开发团队 - 支持机构:西安电子科技大学计算机科学与技术学院软件工程系 当前运行环境: 虚拟机VMware中的Ubuntu 19.10,Windows 10平台下的Anaconda 计划部署的服务器环境为阿里云上的Ubuntu 18.04。 文档概述: 本段落档是智能对联生成系统的软件设计说明。它详细描述了计算机软件配置项CSCI的设计决策、体系结构设计(概要设计)以及实现该系统所需的细节。 保密性:此文档遵循GPLv3协议开源,可以公开在网络中发布。

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客服
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  • PythonPyTorchGUI)——
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    本项目旨在开发一个智能化对联创作工具,采用Python与深度学习框架PyTorch构建,并配备图形用户界面(GUI),提供完整的源代码供学习参考。适合于自然语言处理和机器学习领域的研究与实践。 基于NLP PyTorch的智能对联生成系统 附完整代码 毕业设计B 系统概述: - 使用项目:智能对联生成系统。 - 软件用途:通过网页端,用户可以获取根据已有上联回传的下联建议。 - 开发历史:本项目无前置版本。但团队在服务器搭建和Tensorflow使用方面已积累了一定的经验。 - 投资方:开发小组自费 - 需求方:西安电子科技大学计算机科学与技术学院软件工程课程 - 用户群体:网页使用者 - 开发方:由张笑天、王重阳、王艺静和张震宇组成的开发团队 - 支持机构:西安电子科技大学计算机科学与技术学院软件工程系 当前运行环境: 虚拟机VMware中的Ubuntu 19.10,Windows 10平台下的Anaconda 计划部署的服务器环境为阿里云上的Ubuntu 18.04。 文档概述: 本段落档是智能对联生成系统的软件设计说明。它详细描述了计算机软件配置项CSCI的设计决策、体系结构设计(概要设计)以及实现该系统所需的细节。 保密性:此文档遵循GPLv3协议开源,可以公开在网络中发布。
  • PythonPyTorch手语识别数据集(
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    本项目为基于PyTorch构建的手语识别系统,提供全面的源代码与训练数据集,旨在帮助学生和研究者完成相关领域的毕业设计。 本项目提供了一个基于PyTorch的手语识别系统源码及数据集。所使用的数据集为中科大CSL连续手语数据集,在验证集中实现了最高准确率96.37%、最低错词率5.36%和最低损失值0.2052的性能指标。 为了使用该数据集,用户需要下载SLR_Dataset文件夹中的100个文件(位于SLR_Dataset[连续句子]及SLR_Datasetcolor目录下),并将这些文件放入本项目的SLR-Final-Epoch100/datasets/CSL_Continuouscolor 文件夹中。
  • MATLAB指纹识别GUI所有数据(优质).zip
    优质
    本项目为一个基于MATLAB开发的全面指纹识别系统及图形用户界面(GUI)的毕业设计作品,包含完整的源代码与所需数据集。 该毕业设计项目基于MATLAB开发了指纹识别系统,并配有GUI界面。该项目已获导师指导并通过高分评价,适合用作课程作业或期末大作业。下载后可直接使用无需任何修改,确保可以正常运行。项目涵盖了完整的源码和全部数据,适用于研究学习和实际应用。
  • Python快递管理课程GUI
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    本课程设计提供了一套完整的基于Python语言的快递管理系统解决方案,包括源代码和图形用户界面(GUI),旨在帮助学生掌握软件开发流程与实际应用。 随着网络新零售的兴起,传统物流在网购的影响下迅速转型,在这场以互联网为基础的时代变革中,率先转变工作模式的企业将最先获得竞争优势。传统的物流管理模式效率低下,不仅耗费大量的人力物力资源,信息维护也容易出错。 近年来,物流管理系统逐步在全国范围内得到实施和使用。它的出现使得用户可以足不出户地完成寄件、查件等业务,并且方便物流公司处理海量的物流数据,这是现代物流管理发展中的一个重要里程碑。 本段落实现了一套快递业务管理系统,采用了C/S(客户端/服务器)网络架构进行设计:客户端发送请求获取功能操作,而内部实现则由服务器端负责。在开发过程中选择了Python语言以提高开发效率;前台页面使用Tkinter GUI界面来展示和交互数据信息,并采用SQL Server 2008 R2作为后台数据库存储系统中的所有数据记录;通过Pymssql连接到SQL server服务器。 该快递业务管理系统主要包括查件、寄件、用户管理、快递管理和最优路径选择五个模块,能够满足小型快递公司日常运作的需求。在完成系统的开发之后还进行了大量的测试用例检验以确保其稳定性和可靠性,并为用户提供最佳的使用体验。
  • Python OpenCV人脸表情情绪识别GUI
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    本项目为基于Python和OpenCV开发的人脸表情情绪识别图形用户界面系统,适用于毕业设计。包含完整的代码实现及详细文档说明。 使用卷积神经网络构建整个系统,在尝试了 Gabor 和 LBP 等传统人脸特征提取方式后发现深度模型效果显著。在 FER2013、JAFFE 和 CK+ 三个表情识别数据集上进行模型评估。环境部署基于 Python3 和 Keras2(TensorFlow 后端),具体依赖安装如下(推荐使用 conda 虚拟环境): ``` cd FacialExpressionRecognition conda create -n FER python=3.6 source activate FER conda install cudatoolkit=10.1 conda install cudnn=7.6.5 pip install -r requirements.txt ``` 如果你是 Linux 用户,可以直接执行根目录下的 env.sh 文件来一键配置环境。
  • 管理酷炫,框架
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    本作品是一款功能完善的毕业设计项目管理系统源码,具备精美的酷炫界面和结构完整的开发框架,便于高校师生高效管理各类项目。 项目管理系统界面截图展示了一套绝版作品的珍贵资源!这一切都已成为过去,一切如浮云般消散。现在决定将其开源! 该项目采用的技术栈包括SSH(Spring+Hibernate+Struts)、jQuery、Servlet、JSON、DWR和Ajax等技术,并支持数据库配置,默认使用MySQL。 在运行项目前,请先修改jdbc.properties以及hibernate.cfg.xml中的数据库配置信息,建议事先创建好所需使用的数据库。随后可以执行test包下的testCreateDB及testData(用于插入数据)以完成初始化过程。 请注意:此资源来之不易,望各位下载后给予高度评价并留言反馈,不会因此扣除任何积分,请务必遵守规则。
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    本项目为基于MATLAB开发的疲劳驾驶检测系统,包含用户图形界面(GUI)和完整的代码及文档。旨在通过监测驾驶员面部特征来实现对疲劳状态的有效识别。 本设计旨在利用Matlab强大的图像处理能力和便捷的编程方法来分析包含人脸的视频帧序列中的眼睛定位问题,并通过灰度积分投影技术实现这一目标。进一步地,该设计运用perclos计数法计算眨眼率,从而评估疲劳状况。 代码具有以下特点:参数化编程、易于修改参数值以及清晰明了的注释和编程思路。 适用对象包括计算机科学、电子信息工程及数学等专业的大学生课程设计或毕业项目研究者。 作者是一位资深算法工程师,在某大厂工作超过十年时间,专注于Matlab、Python、C/C++ 与 Java 等多种语言的应用以及YOLO算法的仿真操作。他擅长于多个领域的算法仿真实验,包括但不限于计算机视觉、目标检测模型开发、智能优化技术应用、神经网络预测分析、信号处理方法研究和图像处理等,并且对元胞自动机理论也有深入理解;同时,在无人机路径规划及智能化控制系统方面积累了丰富的经验。 欢迎与作者交流学习。
  • MATLAB疲劳驾驶检测GUI数据(高分).zip
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB开发的疲劳驾驶检测系统的完整代码与测试数据,包含用户图形界面。适合用于高等级学术项目研究及展示。 该毕业设计项目基于MATLAB开发的疲劳驾驶检测系统,并配有GUI界面。该项目已获导师指导并通过,可作为课程或期末大作业使用,下载后无需任何修改即可直接运行,确保项目的完整性和可用性。同样地,“基于疲劳驾驶系统+界面的毕业完整源码+数据(高分毕设).zip”也符合上述描述。
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  • JAVA——SpringBoot JSPM仓储说明文档).zip
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    本资源为Java毕业生设计作品,基于Spring Boot框架开发的JSPM智能仓储管理系统。包含完整源代码和详细使用文档,适用于学习与参考。 智能仓储系统是一个基于SpringBoot框架与JSPM(智能仓储管理系统)的毕业设计项目,其目标是提高仓库管理效率及准确性。该系统采用了先进的物联网技术和大数据分析算法,实现了智能化的仓储管理和优化。 此系统的功能主要包括: 1. **仓储智能化管理**:利用RFID技术自动识别和管理库存货物,显著提高了货物定位与盘点的准确性和工作效率。 2. **智能仓储优化**:通过实时监控仓库内物品存储及流动情况,并应用大数据分析算法提供最优存放方案,减少运输成本并提高空间利用率。 3. **实时监控和预警系统**:使用传感器以及摄像头对仓库环境进行持续监测,在检测到异常状况时能够自动报警并迅速响应,确保货物的安全。 在开发过程中,该项目借助SpringBoot框架实现了快速部署与启动;同时利用JSPM智能仓储管理系统提供的强大接口及功能简化了系统的构建过程。此外,项目还采用了Bootstrap和jQuery等前端技术以实现更加友好的用户界面设计以及优秀的用户体验感。 总而言之,此款基于SpringBoot和JSPM的智能仓储系统结合先进的物联网技术和大数据分析算法实现了仓库管理的智能化与优化,并且具有显著的实际应用价值及推广意义。希望该项目所包含的设计理念和技术细节能够为物流仓储行业的开发者们提供有价值的参考,助力行业向信息化、智能化的方向进一步发展。