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城市街景分割系统的Python实现——包含运行截图、源代码及文档说明(人工智能课程大作业)

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简介:
本项目基于Python开发了一套高效的城市街景图像分割系统,并提供了详细的运行截图和源代码,旨在展示在人工智能课程中的学习成果与实践应用。 人工智能大作业——基于Python实现的城市街景分割系统 本资源包含运行截图、源代码及文档说明。 如果你是编程新手,并且在下载后遇到任何问题,请随时私信我,我可以提供远程教学帮助。 此项目是我个人课程设计的一部分,所有上传的代码均已在测试中成功运行。该项目答辩评审平均得分高达96分,你可以放心使用! ## 项目备注 1. 所有在此资源中的代码均已经过严格的功能性和稳定性测试,在确保功能完善的情况下才进行上传,请您安心下载。 2. 对于计算机相关专业(如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化及电子信息等)的在校学生与教师,或是企业员工而言,此项目既可作为学习资料使用,也适合编程新手提升技能。此外,本项目同样适用于毕业设计课题、课程作业或初期立项展示。 3. 对于具有一定基础的学习者来说,在此基础上进行修改以实现更多功能是完全可行的,并且可以将它用作自己的毕设或者课设内容。 下载后请首先查看README.md文件(如有),仅供学习参考,不得用于商业用途。

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客服
客服
  • Python——
    优质
    本项目基于Python开发了一套高效的城市街景图像分割系统,并提供了详细的运行截图和源代码,旨在展示在人工智能课程中的学习成果与实践应用。 人工智能大作业——基于Python实现的城市街景分割系统 本资源包含运行截图、源代码及文档说明。 如果你是编程新手,并且在下载后遇到任何问题,请随时私信我,我可以提供远程教学帮助。 此项目是我个人课程设计的一部分,所有上传的代码均已在测试中成功运行。该项目答辩评审平均得分高达96分,你可以放心使用! ## 项目备注 1. 所有在此资源中的代码均已经过严格的功能性和稳定性测试,在确保功能完善的情况下才进行上传,请您安心下载。 2. 对于计算机相关专业(如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化及电子信息等)的在校学生与教师,或是企业员工而言,此项目既可作为学习资料使用,也适合编程新手提升技能。此外,本项目同样适用于毕业设计课题、课程作业或初期立项展示。 3. 对于具有一定基础的学习者来说,在此基础上进行修改以实现更多功能是完全可行的,并且可以将它用作自己的毕设或者课设内容。 下载后请首先查看README.md文件(如有),仅供学习参考,不得用于商业用途。
  • 像目标检测——Python数据集(高
    优质
    本项目为无人机图像中目标检测的人工智能大作业,内含Python源代码、详尽文档与标注数据集,旨在实现高效准确的目标识别。 此项目为人工智能大作业——无人机图像目标检测的Python源代码集合,包含详细文档、数据集及全面代码注释,适合初学者理解使用。该资源是满分级别的课程设计材料,适用于期末大作业或课程设计任务,并确保使用者能轻松部署并应用。 该项目不仅功能完备且界面友好,操作简便易懂,涵盖了所有必要特性并且易于管理,因此在实践中具有很高的实用价值。
  • Python项目——件管理可执序)
    优质
    本作品为操作系统课程项目,采用Python语言开发,提供完整的文件管理功能。包含详尽源代码、操作说明文档、运行界面截图和独立安装包,便于学习与参考。 项目简介: 本项目的任务是在内存中创建一个虚拟的文件存储空间,并在此基础上实现一个简易的文件系统。当该文件系统退出运行时,需要将当前内容保存到磁盘上,以便在下次启动时可以将其加载回内存。 具体要求如下: - 文件存储管理:采用链接结构(例如FAT中的显式链接)或其他已学习的方法。 - 空闲空间管理:使用位图或其它方法来实现。 - 目录系统设计为多级目录,每个项目应包含文件名、物理地址及长度等信息。 - 提供一系列基础操作的接口和功能: - 格式化 - 创建子目录 - 删除子目录 - 显示目录内容 - 更改当前工作目录 - 文件创建与删除 - 打开文件、关闭文件及读写 该资源中的代码已经过全面测试,确保所有功能正常运行后才上传。在答辩和评审中获得了高分(96分),可以放心下载使用。 项目适用范围: - 计算机科学及相关专业在校学生与教师 - 企业员工进行学习或参考 - 对于编程初学者也是一个很好的进阶教程 - 可作为毕业设计、课程作业及项目演示的素材 建议有一定基础的学习者在此代码基础上尝试重写说明文档,以便更好地理解和掌握该系统的实现原理。
  • 南京农学院操设计——仿真Linux
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    本项目为南京农业大学人工智能学院的操作系统课程设计作业,旨在通过模拟开发Linux系统来增强学生对操作系统的理解。该项目包括详细的源代码和文档说明,帮助学习者深入掌握内核机制和技术细节。 项目简介 本工程是根据南京农业大学人工智能学院JHY教授的操作系统课程设计中的相关选题(难度系数5)进行的设计。 整个工程项目使用Java语言编写,模拟实现了Linux系统的进程管理、作业管理、调度管理、设备管理和文件管理系统功能。 代码全部经过测试并成功运行后才上传。该项目在答辩评审中获得了平均96分的高评价,可以放心下载和使用! 项目备注: 1. 所有项目源码均已在确保所有功能正常工作的情况下进行过全面测试,并且已验证可顺利运行,请您安心下载。 2. 本课程设计适用于计算机相关专业(如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化及电子信息等)的在校学生,教师或企业员工的学习参考。同时也非常适合初学者进阶学习使用,同样可以作为毕业设计项目的一部分或者作业提交。 3. 对于有一定基础的学生来说,在原有代码的基础上进行修改以实现更多功能也是可行的选择,这适用于各种学术和实际工作场景。 下载后请首先查看README.md文件(如果有的话),仅供个人研究参考,请勿用于商业用途。
  • 基于中医Python(毕设计).zip
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    本项目为基于Python的人工智能与中医图像分类结合的毕业设计。其中包括详细的源代码和使用说明文档,旨在利用AI技术提升传统医学图像分析效率。 本项目旨在开发一个基于人工智能的中药图像分类系统。通过输入图像,该系统能够准确识别并分类各种中草药及成分。此存储库包含了一个专为这一目标设计的人工智能解决方案。
  • 基于Dlib和OpenCV脸识别
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    本项目为人脸识别课程设计,采用Dlib与OpenCV库实现人脸检测、关键点定位及身份识别功能,并提供完整源码和详细文档。 资源内容包括课程大作业——基于Dlib和OpenCV的人脸识别项目,并附带源代码及文档说明。 该代码具备运行结果展示功能;若无法正常执行,请私信作者获取帮助。此外,该项目采用参数化编程方式,便于用户调整相关参数设置,同时拥有清晰的程序结构与详细的注释信息,在确保各项功能完备的情况下才进行上传发布。 适用对象主要为计算机、电子信息工程和数学等专业领域内大学生课程设计、期末大作业及毕业设计项目需求者。作者是一位在某大型企业担任资深算法工程师的专业人士,从事Matlab、Python、C/C++、Java以及YOLO算法仿真工作长达十年之久;擅长于计算机视觉技术应用开发与目标检测模型优化等课题研究,并熟练掌握智能优化算法、神经网络预测分析方法及信号处理等相关技能。此外,在图像处理领域也积累了丰富的经验,包括但不限于元胞自动机模拟实验设计和无人机路径规划等方面的研究成果。 对于寻求更多相关源码资源的用户,请直接访问作者主页进行搜索查询。
  • 哈尔滨学嵌入式设计验室监测
    优质
    本项目为哈尔滨工程大学嵌入式系统设计课程作业,旨在开发一套智慧实验室监测系统。该系统能够实现对实验室环境参数如温湿度、光照强度等的实时监控,并具备异常情况报警功能。项目包含完整源代码和详细文档说明,有助于深入理解嵌入式系统的软硬件结合应用。 哈尔滨工程大学嵌入式系统设计课程作业提供了智慧实验室监测系统的源代码及文档说明。如果您下载后遇到任何问题或需要进一步的帮助,请直接通过平台私信联系我,我可以提供远程教学支持。 此资源中的项目源码是我个人的课程设计成果,在确保所有功能正常运行并通过答辩评审(平均分达到96分)之后才上传分享,您可以放心使用和学习。 ### 项目备注 1. 所有代码已经过测试并成功运行后才发布,请您安心下载。 2. 此项目适合计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工作为课程设计资料,也适用于初学者进行进阶学习。此外,该资源也可用于毕业设计、课程作业等用途。 3. 如果您的基础较好,在此代码基础上可以进一步修改以实现更多功能,并可用于个人的毕设项目或者课堂演示。 下载后请先查看README.md文件(如果有),仅供您学习参考之用,请勿将其应用于商业目的。
  • 哈尔滨学嵌入式设计验室监测
    优质
    本项目为哈尔滨工程大学嵌入式系统设计课程作业,旨在开发一套智慧实验室监测系统。系统集成了环境参数监控、安全预警与远程访问功能,并提供详尽的源代码和文档支持。 哈尔滨工程大学嵌入式系统设计课程作业——智慧实验室监测系统包括源代码及文档说明。 如果您在下载后遇到任何问题或需要进一步的帮助,请通过私信联系我寻求远程教学支持。 该项目的内核代码是我个人课程设计的一部分,所有上传的资源都是经过测试并成功运行后的版本。答辩评审时平均得分高达96分,您可以放心使用和参考! **项目备注:** 1. 所有在此分享的源码均已在功能正常且顺利运行的前提下发布,请您大胆下载试用。 2. 本项目适用于计算机相关专业的在校学生、教师或企业员工(如计科、人工智能、通信工程、自动化及电子信息等),同样适合初学者进行进阶学习。同时,它也可作为毕业设计课题的一部分或是课程作业的参考内容,在项目的初期展示中也能派上用场。 3. 如果您有一定的编程基础,可以在此基础上对代码做出修改以实现更多功能,并且适用于毕业设计、课程项目或日常作业等场合。 下载后请先查看文件夹内的README.md文档(如果有),仅供学习参考之用,请勿用于商业目的。
  • 脊柱诊断综合-Unet与Resnet模型应用-
    优质
    本项目为脊柱诊断设计的人工智能综合实验,采用Unet和ResNet模型进行医学图像分割与分类。包含详尽的源代码及操作指南,旨在提高脊柱疾病的自动诊断效率与精度。 人工智能综合实验大作业-脊柱诊断-Unet-Resnet+模型+源代码+文档说明 项目内包含的源码是个人课程设计的一部分,并且在上传前已经经过充分测试,确保所有功能正常运行并通过答辩评审,平均分数达到96分。请放心下载使用! ## 项目备注 1. 所有项目的代码都已成功运行并验证其功能性后才上传,请您安心下载。 2. 此资源适合计算机相关专业(如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化及电子信息等)的在校学生、教师或企业员工学习参考,同样适用于初学者进阶学习。此外,它也可以作为毕业设计项目、课程作业或者初期立项演示使用。 3. 如果您有一定的编程基础,可以在现有的代码基础上进行修改以实现其他功能需求,并应用于毕业设计或其他学术研究中。 下载后请首先查看README.md文件(如果有),仅供个人学习参考之用,请勿用于商业用途。