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水表读数系统(YOLOv5)-更新开发版本(附全新源码及详尽设计文档).zip

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简介:
本资源提供基于YOLOv5框架的水表读数系统的最新开发版本,包括完整源代码和详细设计文档,助力高效准确地实现智能图像识别与数据提取。 【项目说明】 1. 该项目是团队近期最新开发成果,包含完整代码及详细设计文档。 2. 提供的源码经过严格测试,功能完备且能够正常运行,请放心下载使用。 3. 此项目适用于计算机相关专业的高校学生、教师、科研人员以及行业从业者。可以作为毕业设计、课程作业或初期项目的演示材料参考学习,也适合初学者进阶学习,有问题欢迎交流讨论。 4. 如果有一定的基础,可以在现有代码基础上进行修改以实现更多功能,或者直接应用于毕设、课设等项目中。 5. 对于配置和运行遇到困难的用户可以提供远程教学帮助。 6. 欢迎下载并互相沟通交流,在学习过程中共同进步。

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客服
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  • (YOLOv5)-().zip
    优质
    本资源提供基于YOLOv5框架的水表读数系统的最新开发版本,包括完整源代码和详细设计文档,助力高效准确地实现智能图像识别与数据提取。 【项目说明】 1. 该项目是团队近期最新开发成果,包含完整代码及详细设计文档。 2. 提供的源码经过严格测试,功能完备且能够正常运行,请放心下载使用。 3. 此项目适用于计算机相关专业的高校学生、教师、科研人员以及行业从业者。可以作为毕业设计、课程作业或初期项目的演示材料参考学习,也适合初学者进阶学习,有问题欢迎交流讨论。 4. 如果有一定的基础,可以在现有代码基础上进行修改以实现更多功能,或者直接应用于毕设、课设等项目中。 5. 对于配置和运行遇到困难的用户可以提供远程教学帮助。 6. 欢迎下载并互相沟通交流,在学习过程中共同进步。
  • 学生行为检测(采用YOLOv8)()- 最.zip
    优质
    本资源提供最新版的学生行为检测系统,基于先进的YOLOv8模型开发。内含详尽的设计文档和完整源代码,便于研究与二次开发。 学生行为检测系统(基于YOLOv8)(包含全新源码+详细设计文档)-最新开发.zip 【项目说明】 1. 该项目是团队近期最新开发的作品,代码完整且资料齐全,包括设计文档等。 2. 上载的项目源码经过严格测试,功能完善并能正常运行,请放心下载使用! 3. 此项目适合计算机相关专业(如人工智能、通信工程、自动化、电子信息和物联网)的学生、教师以及科研工作者和行业从业者参考学习。可以作为毕业设计、课程设计或作业等直接应用;同时适用于初学者进阶,遇到问题欢迎交流答疑。 4. 如果基础扎实,可以在现有代码基础上进行修改以实现其他功能,并可应用于实际项目如毕设、课设或作业中。 5. 若在配置和运行过程中存在问题,可以提供远程教学支持。 6. 欢迎下载使用并进行沟通交流,在互相学习的过程中共同进步。
  • Python网络嗅探器-最带完整).zip
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    本资源提供Python网络嗅探器的最新开发版本,包括完整的源代码及详细的设计文档,适合网络安全研究和技术学习。 【项目说明】 1. 该项目是团队近期最新开发成果,代码完整且资料齐全,包括详细的设计文档。 2. 上载的源码经过严格测试,功能完善并能正常运行,请放心下载使用! 3. 此项目适合计算机相关专业(如人工智能、通信工程、自动化、电子信息和物联网等)的学生、教师及科研人员下载参考学习。既可用于毕业设计或课程作业演示,也适用于初学者进阶学习。 4. 若有一定基础,可以在现有代码上进行修改以实现更多功能,并直接用于毕设或其他项目初期立项展示。 5. 如果遇到配置与运行方面的问题,请及时咨询寻求帮助。 6. 欢迎下载、沟通交流并共同进步!
  • yolov5-v5.0.zip
    优质
    YOLOv5 v5.0是一款先进的实时目标检测模型,本次更新优化了算法性能和精度,增加了新功能,适用于多种应用场景。 使用Yolov5训练的火焰烟雾检测模型可以有效提升火灾早期识别的能力。该方法通过深度学习技术对图像或视频中的火焰与烟雾进行精准定位及分类,有助于及时发现火情并采取相应措施以减少损失。
  • yolov5-v5.0.zip
    优质
    YOLOv5是一款流行的实时目标检测系统。本次发布的v5.0版本在GitHub上以yolov5-v5.0.zip的形式提供下载,包含了最新的功能优化和性能提升。 yolov5-v5.0.zip
  • renren-fast3.0
    优质
    《renren-fast开发文档3.0版本》为开发者提供了详尽的指南和最新的功能介绍,帮助他们高效地使用renren-fast框架进行项目开发。 人人开源开发官方文档3.0进行了全面更新与优化,旨在为用户提供更加详尽、实用的指南。新版文档涵盖了项目启动到维护的所有阶段,并提供了丰富的示例代码和技术支持资源,帮助开发者快速上手并深入理解开源项目的管理流程和最佳实践。
  • Web
    优质
    《Web开发详尽设计文档》是一份全面指导Web应用构建的设计指南,涵盖需求分析、系统架构、数据库设计及前端后端实现细节,助力开发者打造高效稳定的网站。 1. 介绍 - 项目概述 - 范围 - 参考 2. 用例视图 - WAS - SAP R/3 集成用例 * 车辆列表功能 * 车辆订购申请单的创建功能 * 车辆订购申请单查询功能 * 车辆订购申请单的修改功能 * 索赔单的创建 - 数据交换需求 - PORTAL集成用例 + 经销商 Portal 框架 + 车辆销售系统和Portal整合 + Nadcon system 和Portal系统的整合 + 车辆销售系统和Nadcon 的整合 3. 逻辑视图 - 兼容性 - 系统架构 * 逻辑架构 * Web 应用的包设计 4. 组件设计 - J2EE WEB APPLICATION - MVC 框架 – Struts - 日志 - BAPI代理结构 - 销售商用户信息组件和安全组件 - 页面表现框架 + 车辆列表功能 + 车辆订购请求单创建 + 车辆订购申请单查询列表 + 车辆订购申 请单修改 + 索赔单创建 + 数据交换 - 登录 & 退出 5. 数据视图 * 车辆列一表 * 车辆订购申请单创建 * 车辆订购申请单列表 * 车辆订购申请单修改 * 索赔单创建 6. 实现视图 - 缓存策略 - 会话管理 - 连接管理 - 集成的需要 + WAS – SAP集成 + 单点登陆 + Vehicle Sale系统 和 Nadcon 的集成 7. 部署视图 * 安装需求 + 服务器安装 * 服务支持考虑 - 安全 - 服务器管理 8. 实现环境视图 - 开发环境 - 测试环境 - 生产环境 + 网络 - 域信息
  • yolov5-master.zip
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    Yolov5-Master更新版是一款基于YOLOv5框架的深度学习项目最新版本,包含代码优化、新功能和性能改进,适用于目标检测任务。 YOLOV5的开发框架基于PyTorch,并采用模块化设计以增强灵活性和可扩展性。该框架提供了一系列预训练模型和支持脚本,方便用户进行目标检测任务的研究与应用。此外,它还包含数据集处理、网络结构构建以及评估指标计算等功能组件,使得整个深度学习项目的流程更加高效便捷。
  • yolov5-6.1-ECA.zip
    优质
    本压缩包包含YOLOv5版本6.1的ECA(高效通道注意机制)更新代码及预训练模型,适用于目标检测任务优化。 1. 官方源项目地址是https://github.com/ultralytics/yolov5。 2. 在yolov5-6.1版本中加入了ECA通道注意力机制。 3. 训练、测试、预测命令与官方版本保持一致。
  • ASP网页(+毕业).zip
    优质
    本资源包含一个完整的ASP网页新闻发布系统的源代码及详细的毕业设计文档。适合用于学习网站开发、新闻平台构建和毕业项目展示。 本系统主要从以下几个方面进行设计和开发:(1)新闻类别管理,包括新闻类别的录入、查询、修改和删除等功能;(2)新闻发布管理,涵盖新闻信息的录入、修改及删除等操作;(3)图片处理功能,涉及图片文件上传、存储、修改、删除以及浏览等环节;(4)提供两种方式的新闻查询模块:按照新闻类别进行搜索或根据发布时间查找;(5)网友评论板块包括评论发表和管理员对不当评论的删除两个子模块;(6)系统用户管理则包含了添加用户信息、删除用户及更新个人信息三个主要部分。