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基于深度学习、Vue和Flask的水果识别与分类系统源码及模型+项目操作指南.zip

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简介：
该资源包含一个用于识别和分类水果的深度学习系统源代码及预训练模型，并附带详细的操作指南，采用Vue构建前端界面，使用Flask搭建后端服务。 本项目采用迁移学习技术，在ImageNet数据集上使用预训练权重的VGG16、ResNet50、MobileNetV2及DenseNet121模型进行微调，然后应用于水果识别分类任务中。最终训练完成后的模型可以准确地对输入图片进行分类，并且最高精度达到93.08%。 项目设计为前后端分离架构：前端部分采用Vue框架开发，后端则使用Flask构建。用户上传的图像由后端模型处理并返回识别结果给用户。

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  • 基于深度学习、Vue和Flask的水果识别与分类系统源码及模型+项目操作指南.zip
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    该资源包含一个用于识别和分类水果的深度学习系统源代码及预训练模型，并附带详细的操作指南，采用Vue构建前端界面，使用Flask搭建后端服务。 本项目采用迁移学习技术，在ImageNet数据集上使用预训练权重的VGG16、ResNet50、MobileNetV2及DenseNet121模型进行微调，然后应用于水果识别分类任务中。最终训练完成后的模型可以准确地对输入图片进行分类，并且最高精度达到93.08%。 项目设计为前后端分离架构：前端部分采用Vue框架开发，后端则使用Flask构建。用户上传的图像由后端模型处理并返回识别结果给用户。
     
  • 基于Flask和Vue的深度知识追踪模型习题推荐系统源码及使用指南（优质项目）.zip
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    本项目提供了一个结合了Flask后端与Vue前端框架的深度学习习题推荐系统源代码及详尽使用指南，旨在实现精准的知识追踪与个性化教育支持。 基于Flask+Vue深度知识追踪模型的习题推荐系统完整源码及使用说明（优质项目）为个人经导师指导并认可通过的98分毕业设计项目，主要针对计算机相关专业的毕设学生以及需要进行实战练习的学习者。此项目同样适合课程设计和期末大作业，并包含全部源代码，可以直接作为毕业设计使用。所有内容均经过严格调试以确保能够顺利运行。
     
  • 基于YOLOv5、Flask和Vue的深度学习垃圾分类系统源码及数据库
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    这是一个结合了YOLOv5物体检测模型、Flask后端框架以及Vue前端界面的深度学习垃圾分类项目。包含了源代码与配套数据库，便于用户快速上手部署和二次开发。 YOLOv5 + Flask + Vue 实现基于深度学习算法的垃圾检测系统源码+数据库 技术特性： - 深度学习：使用 YOLOv5 算法，该算法能够高效且准确地识别图像和视频中的各种对象。 - 后端框架：采用 PyTorch 机器学习框架，以动态计算图为基础，灵活性强、易于开发。 - 图像处理库：OpenCV 提供了丰富的图像和视频处理功能。 前端技术栈： - Vue3：使用最新的 Vue3 组合式 API (script setup) 进行开发 - Element Plus：Element UI 的 Vue3 版本 - Pinia: 类型安全的状态管理库，提供可预测性 - Vite：新型的前端构建工具 - 路由器：Vue Router 实现页面导航功能。 - TypeScript：JavaScript 的超集，增强了类型检查和开发体验。 - 包管理工具：PNPM 提供更快更节省磁盘空间的包安装方式。 - 样式预处理器：Scss 与 Element Plus 风格一致 - CSS 变量：用于控制项目布局和颜色设置 - ESLint 和 Prettier 分别提供代码质量和格式化功能 - Axios 库简化了 HTTP 请求处理流程，方便前后端数据交互。 - UnoCSS: 提供高性能且灵活的即时原子化 CSS 解决方案。 此外，系统还支持移动端适配。
     
  • 基于YOLOv5、Flask和Vue的深度学习垃圾分类系统源码及数据库
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    本项目提供了一种基于YOLOv5算法实现图像识别技术，并结合Flask后端与Vue前端框架搭建垃圾分类系统的解决方案，包含完整源代码及数据库设计。 YOLOv5 + Flask + Vue 实现基于深度学习算法的垃圾检测系统源码及数据库 技术特性： - 深度学习：采用 YOLOv5 算法，该算法能够高效且准确地识别图像和视频中的各种对象；使用 PyTorch 作为机器学习框架，它以动态计算图为基础，提供了灵活性与易用性。 - 计算机视觉库：OpenCV 提供了丰富的功能用于处理图像及视频数据。 前端技术： - 使用 Vue3 + script setup 结合最新的组合式 API 进行开发 - Element Plus 作为 UI 组件库的 Vue3 版本，Pinia 则是类型安全且可预测的状态管理库。 - Vite 被用作新型前端构建工具；Vue Router 实现应用路由功能。 - TypeScript 作为一种超集 JavaScript 的编程语言被采用以提升代码质量； - PNPM 是一个快速、节省磁盘空间的包管理系统，Scss 则用于样式开发，并与 Element Plus 风格保持一致。 - CSS 变量主要用于控制项目的布局和颜色设定；ESlint 和 Prettier 分别提供代码校验及格式化服务。 - Axios 负责发送网络请求；UnoCSS 为即时原子化的高性能 CSS 引擎，确保样式生成的灵活性与高效性。 此外，项目中所有配置项均配有详尽注释以方便理解。系统设计时考虑了移动端布局适配问题，确保在不同分辨率设备上的良好用户体验。
     
  • 基于YOLOv5、Flask和Vue的深度学习垃圾分类系统源码及数据库
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    本项目采用YOLOv5进行图像识别，结合Flask构建后端服务，并利用Vue搭建前端界面，实现高效的垃圾分类功能，附带相关数据库设计。 YOLOv5 + Flask + Vue 实现基于深度学习算法的垃圾检测系统源码+数据库 **技术特性** - **深度学习** - YOLOv5：一种高效且准确的目标检测算法，适用于实时识别图像和视频中的各种对象。 - PyTorch：一个机器学习框架，采用动态计算图方式构建模型，灵活性高、使用方便。 - OpenCV：计算机视觉库，提供了丰富的图像处理及视频分析功能。 - **前端** - Vue3：使用最新版的 Vue3 和 script setup 的组合式 API 开发。 - Element Plus：Element UI 在 Vue3 版本下的实现。 - Pinia: 提供类型安全和可预测的状态管理方案。 - Vite：新型前端构建工具，提升开发效率。 - Vue Router：路由配置库，用于页面导航控制。 - TypeScript：JavaScript 的超集，增加了静态类型检查功能。 - PNPM：更快的、更节省空间的包管理器。 - Scss：与 Element Plus 风格保持一致的设计语言 - CSS 变量：主要用于项目布局和颜色设定 - ESLint 和 Prettier：分别用于代码质量和格式化标准制定 - Axios：发送网络请求库，简化前后端交互逻辑。 - UnoCSS：高性能且灵活的即时原子化 CSS 引擎。 **注释** - 各个配置项都写有尽可能详细的说明。
     
  • 基于YOLOv5、Flask和Vue的深度学习垃圾分类系统源码及数据库
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    本项目提供了一个集成了YOLOv5模型进行图像识别、Flask框架搭建后端服务以及Vue.js构建前端界面的完整深度学习垃圾分类系统，包含详细源代码与数据库设计。 YOLOv5 + Flask + Vue 实现基于深度学习算法的垃圾检测系统源码+数据库 技术特性包括： - 深度学习：采用 YOLOv5 算法，实现高效、准确的目标识别与分类功能，在图像和视频中实时检测各种对象。 - 后端框架：使用 PyTorch 作为机器学习工具，具备动态计算图的灵活性及易用性；通过 Flask 提供 RESTful API 接口，并结合 OpenCV 库处理计算机视觉任务。 前端方面： - 使用 Vue3 框架搭配 script setup 和组合式API，提供响应式的用户界面。 - 引入 Element Plus 作为组件库，确保与原Element UI风格一致。 - Pinia 负责状态管理，保证应用的状态安全且可预测；Vite 则用于前端构建加速开发流程。 - 配置 Vue Router 实现页面路由功能，并利用 TypeScript 增强代码类型安全性及清晰度。 其他技术栈： - Pnpm 作为快速、节省空间的依赖包管理系统； - SCSS 结合 Element Plus 的样式规范进行编写，使用 CSS 变量调整布局和颜色设置。 - ESLint 和 Prettier 分别用于静态代码检查与统一格式化规则；Axios 实现前后端数据交互。 - UnoCSS 提供即时原子化 CSS 引擎支持高性能及灵活性。 此外，所有配置项均配有详尽注释以方便理解。系统还特别优化了移动端适配问题，确保在不同屏幕尺寸上都能获得良好的用户体验。
     
  • 基于Flask和TensorFlow的水果与动物分类识别系统
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    本项目开发了一个结合了Flask框架与TensorFlow技术的智能分类系统，专门用于识别各种水果及动物图像，为用户提供高效准确的图像分类服务。 使用Flask和TensorFlow构建一个能够识别水果与动物的分类网站是一个结合了深度学习技术与Web开发实践的好项目。这个过程不仅让你有机会将机器学习模型部署到实际应用中，还能帮助你掌握创建完整Web应用程序的知识。 首先，你需要有一个经过训练的TensorFlow模型来区分不同的水果和动物类别。你可以利用公开的数据集进行自定义培训，或者采用预训练的模型并做迁移学习以适应特定需求。在这一阶段的关键目标是确保你的模型具有较高的准确率，以便其分类结果能够在实际应用中可靠地使用。 接下来，你需要用Flask框架搭建一个Web应用程序。作为一款轻量级Python Web框架，Flask非常适合构建从简易到适度复杂程度的网站项目。在这个过程中，你会创建一个简单的用户界面让用户能够上传图片文件；然后，在服务器端接收这些图片，并利用TensorFlow模型进行预测分析；最后将分类结果展示给前端。 为了实现上述功能，你需要在应用中配置几个核心Flask路由：一是处理文件上传请求的接口；二是负责读取图像并执行TensorFlow模型预测工作的函数；三是用于呈现预测结果显示页面的部分。在整个过程中，你可能会用到一些特定于图片上传和处理的功能模块来优化用户体验及后端逻辑效率。
     
  • 基于卷积神经网络的深度学习水果识别分类系统源码及演示视频和项目总结PPT.zip
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    本资源提供了一个基于卷积神经网络的深度学习框架下的水果识别与分类系统源代码、操作演示视频以及项目总结PPT，帮助用户快速掌握和应用先进的图像识别技术。 本项目是一个全面的深度学习实践案例，利用AI技术实现水果分类识别功能，能够准确地辨识香蕉、苹果、奇异果等多种常见水果，并能联网获取时间、天气温度及湿度等信息，从而有效解放人们的双手并提供科学的贮藏建议。 该项目采用卷积神经网络(CNN)进行水果种类识别（CNN, 3+3），具备本地运算的能力，无需依赖云端资源。系统具有较高的水果分类准确率和良好的稳定性与鲁棒性，并且移植性强、应用场景广泛。
     
  • 基于TensorFlow的深度学习水果识别.zip
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    本项目为一个基于TensorFlow框架开发的深度学习应用，旨在通过训练模型实现对多种水果图像的精准识别。采用卷积神经网络技术，提供了一种高效且准确的解决方案用于分类和辨识不同种类的水果。 人工智能领域的深度学习技术利用TensorFlow框架进行实现。