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大学生创业项目——垃圾短信与电信诈骗识别拦截系统的APP源码及项目说明.zip

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简介：
本项目旨在开发一款能够有效识别和拦截垃圾短信及电信诈骗信息的智能手机应用程序。通过先进的算法和技术手段，保护用户的个人信息安全，减少经济损失风险，提升用户体验。 大学生创业项目：垃圾短信过滤APP及电信诈骗识别拦截系统源码+项目说明 【技术栈】 - Web页面开发语言：HTML、CSS、JavaScript、jQuery、Bootstrap等 - 安卓前端开发：Java - 后端服务器：Python（使用Flask框架） 【关键技术要点】 - ListView + CheckBox - Fragment + ViewPager - SQLite Service - Broadcast Receiver - Content Provider 在Android Studio中，通过WebView接口实现软件界面，在AVD模拟器上显示HTML页面。前端与后端服务器的连接采用Android Studio中的HttpClient API接口完成。 前后端交互：点击页面按钮读取手机全部短信，短信数据从前端传输到后端进行处理；后端（Python Flask）接收并筛选垃圾短信，返回Json格式的数据给前端展示。 【算法实现】 - 后端使用scikit-learn模块（一个用于数据分析和挖掘的工具库），通过其朴素贝叶斯分类器API对传入的短信数据进行识别。 - 该系统基于中文垃圾短信数据集训练模型，此数据集中包含80万条记录，涵盖各种类型的垃圾短信及非垃圾短信。

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  • 大学生创业项目——垃圾短信与电信诈骗识别拦截系统的APP源码及项目说明.zip
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    本项目旨在开发一款能够有效识别和拦截垃圾短信及电信诈骗信息的智能手机应用程序。通过先进的算法和技术手段，保护用户的个人信息安全，减少经济损失风险，提升用户体验。 大学生创业项目：垃圾短信过滤APP及电信诈骗识别拦截系统源码+项目说明 【技术栈】 - Web页面开发语言：HTML、CSS、JavaScript、jQuery、Bootstrap等 - 安卓前端开发：Java - 后端服务器：Python（使用Flask框架） 【关键技术要点】 - ListView + CheckBox - Fragment + ViewPager - SQLite Service - Broadcast Receiver - Content Provider 在Android Studio中，通过WebView接口实现软件界面，在AVD模拟器上显示HTML页面。前端与后端服务器的连接采用Android Studio中的HttpClient API接口完成。 前后端交互：点击页面按钮读取手机全部短信，短信数据从前端传输到后端进行处理；后端（Python Flask）接收并筛选垃圾短信，返回Json格式的数据给前端展示。 【算法实现】 - 后端使用scikit-learn模块（一个用于数据分析和挖掘的工具库），通过其朴素贝叶斯分类器API对传入的短信数据进行识别。 - 该系统基于中文垃圾短信数据集训练模型，此数据集中包含80万条记录，涵盖各种类型的垃圾短信及非垃圾短信。
     
  • Python项目：大数据驱动的反电信诈骗管理系统.zip
    优质
    本项目为一款基于Python的大数据应用，旨在构建一套高效的反电信诈骗管理系统。通过智能分析和识别可疑行为模式，有效预防并打击各类电信诈骗活动。 该项目是一个基于大数据技术的反电信诈骗管理系统，并使用Python语言进行开发。 系统设计：项目旨在通过大数据分析来识别并预防电信诈骗行为。这包括收集及处理大量通信数据，同时应用机器学习算法以检测异常模式与潜在的欺诈活动。 技术实现： - 利用Apache Hadoop或Spark等大数据处理框架存储和分析大规模通信记录。 - 采用分类、聚类和异常检测等机器学习和数据分析方法来识别电信诈骗迹象。 - 可能还包括实时监控组件，用于即时检测并报告可疑通讯行为。 功能特点： - 系统能够自动标记疑似欺诈的通话及短信活动，帮助预防诈骗事件发生。 - 提供用户界面让安全人员查看警报、分析结果和详细通信记录。 资源内容： - 完整Python源代码包含数据处理、模型训练与测试脚本函数 - 标注数据集用于模型训练以及可能的预训练权重文件，使用户无需重新训练即可直接进行预测。 - 详尽系统文档描述安装运行方法及使用预训练模型指南。 - 教程或案例分析帮助理解系统工作原理和操作方法。 应用价值： 对于电信运营商与安全机构而言，该系统可作为保护客户免受诈骗的重要工具。同时为大数据和机器学习领域的研究者提供了一个实际应用场景的参考案例。 总的来说，基于大数据技术的反电信诈骗管理系统不仅包含实用工具资源，也为相关领域研究开发者提供了珍贵的学习资料。
     
  • 垃圾短信识别系统：SpamMessage
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    SpamMessage是一款高效的垃圾短信识别工具。它运用先进的人工智能算法，精准地过滤并标记各类骚扰和广告信息，确保用户通讯安全与隐私。 实现一个垃圾短信识别系统，在给定的数据集上验证效果。数据标签域：1表示垃圾短信/ 0表示正常短信；文本域为短信源文本（已经进行了处理）。 分类算法包括： - KNN：K最近邻 - LR：逻辑回归 - RF：随机森林 - DT：决策树 - GBDT：梯度提升决策树 - SVM：支持向量机 - 多项式NB：多项式分布朴素贝叶斯 - BernoulliNB：伯努利分布朴素贝叶斯 环境依赖： Classfier（模型训练）已集成至项目内，无需额外安装。 项目结构如下： ``` ├── Classfier（模型训练） │ ├── DataProcess(数据预处理) │ │ ├── jieba(结巴分词库) │ │ ├── DataPreprocess.py (数据预处理代码文件) │ │ └── message.txt (训练数据文件) ```
     
  • Django项目实战：大学生就业信息管理系统（含源码、说明及演示视频）.zip
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    本资源提供一个完整的Django框架开发实例——大学生就业信息管理系统，内附详细文档、完整源码和系统操作演示视频，帮助学习者深入理解并掌握Django项目的实战技巧。 源码亲测可用，适合用作计算机毕业设计或课程设计的参考项目。 **技术栈：** - Python + Django + MySQL (B/S架构) **主要功能模块：** 管理员： - 权限认证 - 职位管理 - 企业管理 - 留言管理 - 用户管理 - 投递管理 用户： - 个人信息展示与编辑 - 招聘会信息查看和参加申请（如有） - 使用留言板进行互动交流 首页：提供网站的导航入口和其他重要功能链接。
     
  • 垃圾分类微信小程序的Java项目设计与实现（含源码及说明文档）.zip
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    本资源提供了一个基于Java开发的垃圾分类微信小程序的设计与实现方案，包含详细代码和使用说明文档。 Java项目之垃圾分类微信小程序的设计与实现（源码+说明文档）包括前台功能模块和后台功能模块两大部分： 1. 前台功能： a. 文字搜索：用户可以通过输入关键词查询物品，以进行垃圾分类。 b. 拍照识别：用户提供图片后系统自动辨认出该物品，并告知其垃圾分类信息。 c. 语音识别：通过用户的语音指令来判断相应的物品类别并给出分类建议。 d. 垃圾分类基础数据展示：涵盖可回收、有害、厨余和其他四大类别的详细说明与指导，帮助用户理解不同类型的垃圾应该如何正确处理。 e. 上门取物预约服务：依据用户所提交的可回收物资数量信息来安排专业人员上门收取。 f. 环保意识测试题库：通过在线答题的形式增强用户的环保知识和垃圾分类技能。 2. 后台管理： a. 用户资料维护：允许管理员查看、添加或移除系统内的注册用户记录。 b. 垃圾类别调整：提供给拥有权限的人员对现有分类体系进行修改的能力，包括增加新的种类或者删除不再适用的内容。 c. 废弃物信息编辑：管理者能够审核和更新有关废弃物的相关数据条目。 d. 试题库维护：支持管理员上传新题目、修订或移除旧题目的功能以确保测试内容的时效性和准确性。 e. 回收物品追踪系统管理：让工作人员可以查询各个回收点的情况并进行必要的调整。
     
  • Python利用机器学习SVM技术进行垃圾短信识别的系统源码及文档（含项目说明和设计报告，适用于课程设计）.zip
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    本资源提供基于Python与SVM算法实现的垃圾短信识别系统的完整代码及详细文档。包含项目概述、设计方案等资料，适合课程设计使用。 该项目的代码功能已经过验证并确认稳定可靠运行，欢迎下载使用。 本项目主要面向计算机相关专业的在校学生、专业教师或企业员工，包括但不限于计算机科学与技术（计科）、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程以及物联网等领域的用户。 项目具备丰富的拓展空间，既可作为入门学习的进阶工具，也可直接应用于毕业设计、课程作业或其他学术研究项目的初期演示和开发阶段。 我们鼓励大家在此基础上进行二次开发。在使用过程中如遇到任何问题或有改进建议，请随时与我们联系沟通。 期待您能在项目中找到乐趣并获得灵感，并欢迎您的分享及反馈！ 【资源说明】 提供的资源为基于Python的机器学习SVM算法实现的垃圾短信识别系统的源代码，包括详细的项目文档和设计报告。该系统主要分为以下几个模块： - **model**：存放用于训练模型的相关文件。 - **Data**： - 包含程序所需的所有数据集； - `label.txt` 文件存储了带有标签的数据，供模型的训练与测试使用； - `nolabel.txt` 文件则包含未标记的真实短信样本，以便于评估系统性能； - 预处理生成的文件包括：新闻内容和标签（X.mtx 和 y.json）、特征向量(feature.json)以及TF-IDF值(vec_tfidf)。 - **code**： - `DataProcess.py` 负责进行数据预处理工作。 - `SVM_Trainer.py` 则用于训练支持向量机(SVM)模型。 - `Message_Classify.py` 可以对给定的短信内容预测其是否为垃圾信息。 项目运行环境要求：Python2.7 + Apache + PHP 具体部署步骤如下： - 将SPAM_CLASSIFY_online文件夹放置在Apache服务器的根目录中； - 同时将index.php从该文件夹移出并置于同一位置（即Apache根目录下）。
     
  • 电子邮件垃圾信息分类项目
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    本项目致力于开发高效的算法模型，旨在准确识别并分类电子邮件中的垃圾信息，提升用户体验和邮件系统的安全性。 在理想情况下，模型的性能估计可以预测它在未来看不见的数据上的表现如何。通常来说，我们解决问题的主要目标是能够对未来数据进行准确预测。选择度量标准之前了解具体背景非常重要，因为每种机器学习模型会针对不同的问题使用不同类型的数据集来解决不同目标的问题。对于Logistic回归而言，其参数已经是最佳状态了；尽管SVC在性能上有所提升，但它的运行速度仍然较慢，并且并不是最优的选择。朴素贝叶斯（Naive Bayes）成功预测出了4945个实际垃圾邮件中的4894个。然而，在准确度相近的情况下，考虑到执行效率的因素，我更倾向于选择朴素贝叶斯模型作为该数据集的最佳垃圾邮件分类器，因为它比Logistic回归要快得多。此外，与更为复杂的方法相比，朴素贝叶斯的学习者和分类器可以更加迅速地实现；类条件特征分布的解耦意味着每个分布都可以独立估计为一维分布，从而有助于缓解由于维度诅咒带来的问题。
     
  • 基于YOLOv5的垃圾识别分类与机械臂控制-垃圾分类机器人项目资料包（含源码及使用说明）.zip
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    本资料包提供了一个结合了YOLOv5和机械臂技术的先进垃圾分类系统。通过深度学习模型，该系统能够精准地识别并分类各类垃圾，并进一步利用机械臂进行高效处理。内附详细源代码与安装指南，为开发者提供了完整的项目解决方案。 【项目介绍】 执行步骤： 1. 下载源码后解压，并将文件夹名称改为英文。 2. 在主文件夹内打开终端输入 `catkin_make` 进行编译，注意不要使用中文路径。 3. 编译完成后，在重命名的文件夹中右键打开终端并运行命令 `roslaunch yolo_new yolo.launch` 来执行代码。 4. 其他操作：关闭程序时，请在终端输入 Ctrl+C。 【备注】 1. 项目所有功能已通过验证，保证稳定可靠。欢迎下载试用！ 2. 主要面向计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信及物联网等领域的在校学生和专业教师、企业员工。 3. 该项目具有丰富的拓展性，适合作为入门进阶练习或用于课程设计、毕业设计以及初步项目演示等用途。 4. 鼓励大家在此基础上进行二次开发。在使用过程中有任何问题或者建议，请随时沟通反馈。 5. 希望您能在项目中找到乐趣和灵感，并欢迎您的分享与反馈！