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基于Python的摄像头坐姿实时检测课程作业源码及详尽注释.zip

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简介：
本资源为基于Python开发的摄像头坐姿实时检测系统的课程项目代码，包含详细注释，易于学习和二次开发。 本项目为基于Python实现的摄像头坐姿实时检测源码，并附有超详细的代码注释。该项目在导师指导下完成并获得98分的认可评价，适合计算机、电子信息工程及数学等专业的大专院校学生用于课程设计、期末大作业或毕业设计中的参考资料使用。

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  • 基于Python的摄像头坐姿实时检测课程作业源码及详尽注释.zip
    优质
    本资源为基于Python开发的摄像头坐姿实时检测系统的课程项目代码，包含详细注释，易于学习和二次开发。 本项目为基于Python实现的摄像头坐姿实时检测源码，并附有超详细的代码注释。该项目在导师指导下完成并获得98分的认可评价，适合计算机、电子信息工程及数学等专业的大专院校学生用于课程设计、期末大作业或毕业设计中的参考资料使用。
     
  • 基于MediaPipe与摄像头的实时疲劳及坐姿检测提醒工具（含Python源码和详尽注释）.zip
    优质
    本项目提供了一个集成了MediaPipe的人脸及姿态追踪库的实用工具，能通过连接的摄像头实时监测用户的状态。它不仅能够评估用户的坐姿是否正确，还能智能识别驾驶或长时间工作时可能出现的眼部疲劳，并及时发出提醒。此工具以Python编写并附带详尽注释源码，方便学习和二次开发。 基于Mediapipe+摄像头实时疲劳检测和坐姿检测的提醒小工具Python源码+详细注释.zip 该文件包含了一个使用Python编写的、利用Mediapipe库并通过摄像头进行实时疲劳与坐姿检测的小工具，附带有详细的代码注释以帮助用户更好地理解和修改。
     
  • 基于MATLAB的人声和音乐实时识别源码及详尽注释（信号与系统课程作业）.zip
    优质
    本压缩包包含基于MATLAB的人声和音乐实时识别程序代码及相关注释，专为信号与系统的课程设计，有助于深入理解音频处理技术。 基于Matlab实现的人声与音乐实时识别源码及详细代码注释（适用于信号与系统课程作业）。 项目介绍： 此资源包含的项目源码是我个人毕业设计的一部分，所有代码经过测试并成功运行后上传。在答辩评审中获得平均分94.5分，您可以放心下载使用！ 该资源适合计算机相关专业的在校学生、教师或企业员工（如人工智能、通信工程、自动化和软件工程等）学习参考。它不仅可以作为小白的学习材料，也可以为实际项目提供借鉴。 此外，此代码还可用于毕业设计、课程作业及项目初期演示等场合。如果您有一定的基础，可以在现有代码基础上进行修改以实现更多功能。 该系统采用双门限法对人声和音乐进行实时识别，其原理是检测音频信号在时域上的连续性：通常情况下，人声音频的连续度较高而音乐较低。
     
  • 基于Logistics混沌加密算法的图像加密Matlab实现源码及详尽注释（课程设计作业）.zip
    优质
    本资源提供了一种基于Logistics混沌映射的图像加密方法的MATLAB代码实现及其详细注释，适用于课程设计和学习研究。 基于logistics混沌加密算法的图像加密matlab实现源码+代码超详细注释(课程大作业).zip 文件内容包括使用Logistic混沌映射进行图像加密的MATLAB程序，附有详细的代码解释与说明，适合用作相关课程的大作业。
     
  • 坐姿检测系统代码包（含客户端与服务端及详尽注释和说明）.zip
    优质
    本代码包提供一套完整的坐姿检测系统解决方案，包括客户端和服务端源码及相关文档。内置详细注释与使用指南，便于开发者快速理解和集成。 【资源说明】 1. 本项目代码在上传前经过严格测试并确保功能正常，请放心下载使用。 2. 面向人群：适用于计算机相关专业（如计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程、物联网等）的学生或企业员工，具有较高的学习和参考价值。 3. 该资源不仅适合初学者进行实战练习，也适用于大作业提交、课程设计项目以及毕业设计课题。欢迎下载并相互交流，共同进步！
     
  • 基于MATLAB的图像去雾系统课程大作业源码（含GUI及详细注释）.zip
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB开发的图像去雾系统的完整代码和图形用户界面(GUI)，附带详尽注释，适用于教学与研究。 课程大作业基于MATLAB实现的图像去雾系统源码（带GUI界面和代码注释）.zip 该文件包含了一个用于图像去雾处理的完整项目源代码，使用了MATLAB编程语言，并且提供有图形用户界面(GUI)以便于操作。此外，所有关键函数都配有详细的中文注释以帮助理解实现过程和技术细节。
     
  • 基于机器学习的入侵检测系统Python代码及详尽注释（课程设计新项目）.zip
    优质
    该资源为一个利用Python编写的基于机器学习算法的入侵检测系统的完整代码库，并包含详细的代码注释，适用于课程设计与学术研究。 基于机器学习的入侵检测系统Python源码+详细注释（课程设计新项目）.zip文件内包含详细的代码解释，非常适合初学者理解使用。这是一个个人独立完成并获得98分的作品，得到了导师的高度评价，在毕业设计、期末大作业和课程设计中想要取得高分的同学可以参考这个项目。下载后进行简单的配置即可开始使用。
     
  • 基于联邦学习模型的对抗攻击课程大作业（含Python源码、详尽注释及模型文件.zip）
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    本项目为基于联邦学习模型的对抗攻击研究，提供详尽的Python源代码和注释，并包含关键模型文件。适合深入理解联邦学习安全性的学生与研究人员参考使用。 【资源说明】 课程大作业基于联邦学习模型的对抗攻击Python源码+详细注释+模型.zip 该资源包含一个经过测试并成功运行的项目代码，功能正常，请放心下载使用。 本项目适用于计算机相关专业的在校学生、老师或者企业员工，包括但不限于计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等专业。此资源同样适合初学者学习进阶，并可作为毕业设计、课程设计或作业等项目的参考内容。具备一定基础的人可以在现有代码基础上进行修改以实现更多功能。 欢迎下载并使用该资源，在此基础上进一步交流探讨，共同进步。
     
  • Python OpenCV 实时摄像头人脸检测代码示例
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    本代码示例利用Python和OpenCV库实现实时摄像头中的人脸检测功能，可帮助开发者快速了解并实现基本的人脸识别应用。 参考OpenCV摄像头使用代码： ```python import cv2 cap = cv2.VideoCapture(4) # 使用第5个摄像头（假设电脑插了5个摄像头） face_cascade = cv2.CascadeClassifier(haarcascade_frontalface_default.xml) # 加载人脸特征库 while True: ret, frame = cap.read() # 读取一帧的图像 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转灰度图 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5) ``` 注意：代码中`face_cascade`部分需要正确路径或资源文件加载，确保haarcascade_frontalface_default.xml存在并可用。
     
  • 基于Transformer和CNN的网络入侵检测Python代码及数据集（含详尽注释）.zip
    优质
    本资源包含一个使用Python编写的网络入侵检测系统源码，结合了Transformer与CNN模型，并附带详细注释以及用于训练的数据集。 本资源提供基于Transformer和CNN卷积神经网络的网络入侵检测Python源码及数据集，并附有详细注释。所有代码均已在本地编译并通过测试，评审分数达到95分以上。项目的难度适中，内容已经过助教老师的审核与确认，可以满足学习和使用需求。如果有需要的话，请放心下载并使用。 资源包括： - 基于Transformer和CNN卷积神经网络的网络入侵检测Python源码 - 数据集 - 详细注释