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基于Python和YOLOv8的基建裂缝目标检测系统开发包（含源码、文档、数据集及结果展示，适用于毕业设计与项目开发）

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简介：
本开发包提供基于Python和YOLOv8的基建裂缝目标检测解决方案，包含完整源码、详尽文档、训练数据集及实验结果展示，非常适合毕业设计或项目开发使用。 项目简介： 本项目基于Python与YOLOv8开发了一套基建裂缝目标检测系统，并提供了源码、开发文档、数据集及结果展示。该系统适用于毕业设计、课程设计以及实际项目的开发需求，且经过严格测试的代码能够确保安全参考并支持进一步扩展使用。

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  • 基于Python和YOLOv8的基建裂缝目标检测系统开发包（含源码、文档、数据集及结果展示，适用于毕业设计与项目开发）
    优质
    本开发包提供基于Python和YOLOv8的基建裂缝目标检测解决方案，包含完整源码、详尽文档、训练数据集及实验结果展示，非常适合毕业设计或项目开发使用。 项目简介： 本项目基于Python与YOLOv8开发了一套基建裂缝目标检测系统，并提供了源码、开发文档、数据集及结果展示。该系统适用于毕业设计、课程设计以及实际项目的开发需求，且经过严格测试的代码能够确保安全参考并支持进一步扩展使用。
     
  • 基于Python和SSD网络优化的病虫害检测项目+源码+解析+文档+数据（适用于毕业设计、课程设计及项目开发）
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    本项目采用Python语言与SSD算法构建高效病虫害检测系统，提供详尽源代码、技术解析及完整文档，并附带训练数据集。适合毕业设计和科研使用。 基于Python开发的病虫害检测项目在SSD网络优化下进行设计，并包含源码、项目解析及详细的开发文档说明。该项目适用于毕业设计、课程设计或实际项目的开发需求，且经过严格测试验证，可以放心参考并在此基础上进一步扩展应用。 项目简介：本项目是在私人拥有的病虫害数据集上基于SSD算法进行了改进和优化。主要的改进包括： - 替换原有的backbone网络为Resnet或MobileNet。 - 引入了一种更加轻量且高效的特征融合方式，即feature fusion module。 - 加入了注意力机制（Squeeze-and-Excitation Module 和 Convolutional Block Attention Mod）以提高模型性能。
     
  • 基于Python、OpenCV和TensorFlow的光伏电池片图像缺陷检测系统及源码、开发文档与项目解析（适用于毕业设计、课程设计及项目开发）
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    本项目构建了一个利用Python、OpenCV及TensorFlow进行光伏电池片图像缺陷检测的智能系统，提供详尽的源代码和开发指南，适合用于学术研究及实际应用。 本光伏电池片图像缺陷检测器基于Python、OpenCV及TensorFlow开发，适用于毕业设计、课程项目或实际研发应用。经过严格测试的源代码可供参考并在此基础上进行扩展使用。 该项目针对倾斜的光伏电池板组件照片，采用直方图自适应二值化和透视变换技术来校正图像，并通过提取行列特征后利用FFT频谱分析确定晶片排布方式以实现图片分割。然后分别应用非线性SVM与DenseNet模型对分割后的图像进行训练，从而完成缺陷检测任务。
     
  • 基于Python和QT的Modbus数据采集软件开发及源码分享（适用于毕业设计、课程设计与项目开发）
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    本项目提供了一款利用Python结合QT框架开发的数据采集工具，专为Modbus协议设计。适合学生进行毕业设计或课程作业使用，同时也可作为项目开发的实用参考和代码资源。 基于Python与QT开发的Modbus采集软件提供源码及使用说明书，适用于毕业设计、课程作业以及项目研发。此项目的代码已经过严格测试，可安全参考，并在现有基础上进行扩展应用。
     
  • 基于HTML、Web和Python的股票预测系统及配套资源（含源码、文档、数据集与使用指南，适用于毕业设计、课程设计及项目开发）
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    本作品提供了一个结合HTML、Web技术和Python构建的股票预测系统，包含详尽的源代码、文档、数据集和使用指导，适合用于毕业设计、课程作业或实际项目的开发。 基于HTML、Web及Python开发的股票预测系统提供源码、项目文档、数据集以及使用说明，适用于毕业设计、课程设计或项目开发。该项目已通过严格测试，可以放心参考并在此基础上进行扩展。 此project是一个基于Django框架的web应用，能够为指定范围内的公司（此处设定为10个）提供历史股票数据及未来某段时间的预测数据，并给出一些评价指标。该系统采用Jaungiers提出的LSTM神经网络模型进行股票预测，并使用TensorFlow作为后端来搭建和训练Keras模型。 目录说明： - display_img：保存演示图片 - htmlcov：由coverage.py集成测试自动生成的文件夹 - LSTMPredictStock：包含所有与模型相关的代码，包括数据获取、模型构建及训练代码、预训练好的模型以及关于该Python包的配置文件config.json - stock_predict：基于Django框架开发的Web应用，包含了web应用程序的相关内容。 - WebStockPredict：用于管理及配置django项目的程序
     
  • 基于Python的NoneBot2聊天机器人开发+源码+文档+教程（适用于毕业设计和项目开发）
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    本资源提供了一套全面的学习材料，包括源代码、详细文档及实用教程，助力于使用Python和NoneBot2框架进行高效聊天机器人的开发与优化，特别适合毕业设计和实际项目的应用需求。 项目简介：该项目基于Python开发的NoneBot2框架构建了一个聊天机器人，并提供了源代码、详细的开发文档以及运行教程，非常适合用于毕业设计、课程设计或实际项目的开发工作。经过严格的测试验证，你可以放心参考并在此基础上进行扩展和使用。此机器人的主要功能是按照特定规则模仿人类对话（复读），而其他额外的功能则是为了增加其娱乐性和互动性。
     
  • 基于OpenCV和Python的瓶口缺陷检测源码及开发文档（适用于期末大作业、课程设计与项目开发）
    优质
    本资源提供基于OpenCV和Python的瓶口缺陷检测完整代码及详尽开发文档，专为学生期末大作业、课程设计以及开发者项目需求打造。 基于OpenCV与Python的瓶口缺陷检测项目源码及开发文档适合用于期末大作业、课程设计或实际项目开发。该项目经过严格测试，您可以放心参考，并在此基础上进行扩展使用。 **项目简介：** 本项目为一个利用OpenCV和Python实现的瓶口缺陷检测小应用，包括完整源代码及相关说明文档。 **项目详情：** - `bottle_create.py`: 用于对框中瓶子图像进行预处理与检查。 - `bottle_mouth.py`: 实现了针对瓶口区域的缺陷检测算法。 - 图像文件夹： - `./bottles` : 包含待检测的原始图片。 - `./bottle` : 存放经过缺陷检测后的图像结果。
     
  • 基于Python、OpenCV和RCNN的深度学习缺陷及小目标检测系统（含源码和文档，适用于期末大作业、课程设计及项目开发）
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    本系统为一款基于Python与OpenCV的深度学习平台，采用RCNN技术实现高效精准的缺陷及微小目标检测。配套详尽文档与源代码，适合期末项目、课程实验或实际应用开发使用。 基于Python+OpenCV+RCNN深度学习的缺陷检测与小目标检测项目包含源码及详细文档，非常适合用于期末大作业、课程设计或实际项目的开发工作。该项目的代码已经过严格测试，可以放心参考，并在此基础上进行扩展使用。 **项目简介：** 本项目旨在解决小目标异常点检测问题，这超出了我对神经网络在现实应用中的理解范围。 - **code文件夹** 包含数据预处理的相关代码； - **FasterRCNN文件夹** 存放模型的实现代码； - **draft目录** 则是用于草稿和实验性编码。 使用时请注意调整项目路径与数据路径以确保顺利运行。
     
  • 基于Python+Flask+Jinja2+Bootstrap构建的招聘网站项目，含源码、MySQL数据库及开发文档（适用于毕业设计与课程设计）
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    本项目为一个完整的招聘网站解决方案，采用Python搭配Flask框架和Jinja2模板引擎，并结合Bootstrap前端技术打造。包含详尽的源代码、MySQL数据库及开发文档，非常适合用作大学毕业生的设计课题或课堂作业参考。 本项目基于 Flask / Jinja2 / Bootstrap 和 MySQL 开发，模仿拉勾网的设计风格，实现了一个功能齐全的招聘网站。适合毕业设计、课程设计或实际项目开发使用。 **项目简介** 该项目实现了个人用户与企业用户的注册登录系统，并提供了编辑职位和个人简历上传投递的功能。同时支持企业的索引页、详情页以及搜索功能，允许企业在平台上对发布的职位进行管理（包括增删改查操作），并能够处理求职者的简历反馈。此外，还具备了基本的收藏和筛选机制。 **实现功能** - 个人用户与企业用户的注册登录 - 职位和个人企业的索引、详情及搜索页面展示 - 简历上传和投递功能 - 对职位进行增删改查操作，并支持上下线管理 - 处理简历反馈，包括对求职者提交的简历作出回应 **待完成的功能** 1. 职位与企业的条件筛选机制。 2. 设计管理员后台及权限管理系统。 3. 支持 PDF 格式的简历查看功能（将PDF转换为图片进行在线浏览）。 4. 将职位和企业信息以列表形式展示。 项目代码经过了严格的测试，可以作为参考并在其基础上进一步拓展使用。
     
  • 基于YOLO的基建裂缝目标检测系统（V8版）
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    本系统为基建裂缝检测设计，采用先进的YOLO算法模型（V8版），实现快速、精准的目标定位与识别，保障建筑安全。 安装环境： ``` python -m venv venv # 创建虚拟环境 venv\Scripts\activate # 进入虚拟环境 pip install -r requirements.txt # 安装依赖 注意：pytorch 和 cuda 版本可能不一致，请选择适合自己的 cuda 版本来进行安装。 文件目录： crack 裂缝检测输出文件夹 datasets 数据集文件夹 detects 推理数据集文件夹 slime 史莱姆检测失败案例（由于训练数据不足） crack_predict.py 用于推理 detect 文件夹下所有图片的裂缝情况 crack_train.py 训练 crack 数据集的脚本 get_path.py 提取一些数据作为评估使用，在模型训练完成后进行效果评估 voc_to_yolo 将 voc 格式转换为 yolo 需要的标签格式的工具 slime_*.py (包含了一些关于史莱姆检测失败案例的相关脚本) yolov8n.pt 包含了模型结构和经过训练后的参数的文件。 ```