机器深度学习

机器学习，深度学习是人工智能的核心分支，致力于让计算机系统通过数据驱动的方式自动学习和改进性能，而无需显式编程。其核心是从数据中识别模式或规律，构建数学模型，使计算机能完成预测、分类、聚类等任务。主要类型包括监督学习、无监督学习和强化学习。机器学习广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域，正重塑各行各业，是当前AI爆发的核心技术之一。

人工智能开发框架综合实践项目产品系统

本项目基于TensorFlow/Keras深度学习框架，实现10类服装灰度图像智能分类，核心功能如下：数据集加载与预处理加载Fashion-MNIST标准数据集，完成像素归一化、维度适配，划分训练集、验证集、测试集；图像数据增强通过随机旋转、平移、缩放、水平翻转扩充训练样本，缓解样本量不足，提升模型

260Python人工智能

安检系统产品系统

1. 违禁品实时检测依托YOLOv8目标检测模型，自动识别刀具、打火机、充电宝、易燃易爆容器、管制器械等各类违禁物品，实时标记目标位置。2. 智能声光告警识别到违禁品后立即弹窗提示、本地声光报警，同步推送报警信息至后台管理端，提醒安检人员处置。3. 图像留存回溯自动保存过机安检画面、检测截图，附带时

320Python机器深度学习

AI全域认知智能大模型服务平台产品系统

对PDF、Word、TXT等多格式文档进行文本清洗、切片分块、向量化编码；基于向量数据库搭建检索引擎，结合相似度匹配、重排序算法优化检索精度；接入大模型Prompt工程优化问答逻辑，构建检索+生成的RAG推理链路；完成前后端对接与接口封装，实现私有化部署与稳定服务调用。

290C++人工智能

基于查询更新分析的图像分类 GWAD 黑盒对抗攻击检测与防御系统产品系统Vibe Coding

系统实现了一个完整的黑盒对抗攻击检测与防御展示平台。用户可以在前端选择CIFAR-10+ResNet-18或TinyImageNet+EfficientNet-B0实验组合，配置黑盒攻击方法、防御方法、查询场景、查询预算、样本数量和检测阈值。系统支持HSJA、NES、SimBA、BA、Sign-Op

260Python人工智能

财务预测系统产品系统Vibe Coding

本预测体系由三层结构化模块构成。数据准备层通过Python爬虫定向抓取2016Q1至2025Q3的财务三表数据，构建分赛道季度收入拆分方法与事件哑变量体系。LayerA驱动型基线模型采用“赛道拆分+业务量×变现率”框架，对智慧教育、开放平台、智慧城市、其他四大业务分别建模，辅以均值回归毛利率与历史中

350Python金融

LLM RLHF多模型批量评测自动化交付系统（Docker离线推理打分流水线）产品系统

DockerCompose封装GPU推理环境，支持WindowsWSL2显卡直通，一键完成CUDA、模型依赖部署；基于PyTorch实现5款量化大模型串行批量推理，内置显存自动回收逻辑，；导入自定义Prompt集合自动生成全部模型回答，导出可编辑Excel打分表；标准化0/1/2人工打分、双层质检，

310Python人工智能

基于深度学习的网络入侵检测系统（NIDS）产品系统Vibe Coding

数据预处理模块全量8个CSV文件合并→缺失值中位数填充（按类别分段）→Z-score标准化（fitontrain）→7:3分层划分；模型训练模块 PyTorch从零搭建CNN-1D和LSTM；两层评估模块第一层：Binary检测（异常vs正常）—Precision/Recall/F1；第二层：五分

350Python机器深度学习

机器人强化训练产品系统

设计分阶段课程学习与⾃动切换策略，提升⻓周期训练稳定性并降低策略震荡⻛险。构建Sim2Real接⼝与并联映射能⼒，完成⼯作空间惩罚与动作低通滤波，为控制侧联调提供稳定输入。⽀持⻓周期训练、断点恢复与回归验证。打通模型管理与ONNX导出链路，为C++侧推理部署与跨平台集成提供标准模型接⼝。

260C++机器深度学习

整体架构可以理解成一个典型的“云端训练+本地推理部署”的混合系统。训练阶段，所有模型（YOLOv8、YOLOv26、ResNet、MobileNet）都在Python环境里完成训练和评估，并且统一用同一份数据集和相同的数据划分方式，保证对比结果公平。训练完之后，最优模型会被导出成部署格式（比如TFL

320Java机器深度学习

基于STM32F103 的OLED 图形显示与交互系统：产品系统

可以实现贪吃蛇游戏的基本流程，系统稳定可靠，是在stm32f103上面实现的，可以通过遥感控制贪吃蛇的方向，通过PCB板上面的按钮进行开始，暂停等罗辑控制，通过OLED显示屏显示

400C智能硬件

设备安全监控软件产品系统

1，能链接常用摄像头，如：海康、大华，进行抓图和录像操作2，能运行深度学习算法进行安全监控，如区域入侵、安全帽佩戴、人员权限管控等3，联动plc，当识别到安全问题时，能给plc信号，进行停机等处理。4，自定义检测规则，如采图间隔，开始报警数，检测阈值等

390Python人工智能

集装箱号、型号识别产品系统

系统提供多终端SDK，支持Java、C++、C#、Python等主流语言，方便各类业务系统快速集成。基于RK3588边缘算力设备，实现毫秒级快速识别，无需依赖云端即可完成端侧推理，满足低延迟、数据本地化及恶劣网络环境下的实时作业需求。算法能够精准定位集装箱箱号及箱型号所在区域，并高鲁棒性地识别印刷、

420C++人工智能

钢筋骨架识别定位系统产品系统

通过4台Mech-Eye3D工业相机，对预制梁焊接区域进行视觉检测，计算焊接点三维坐标，并通过TCP发送给PLC/机器人执行自动焊接。六大功能模块①相机管理（MechMindCamera.cs）封装Mech-EyeSDK，支持4台相机独立发现/连接/断开，拍摄深度图（TIFF）和2D灰度图（PNG）

290C++人工智能

智能安防产品系统

实现各种智能安防算法。如：车间安全帽检测，登高作业安全绳佩戴检测，玩手机识别，睡岗检测等。也有人脸识别，多目标追踪，布局一致性等算法。能根据客户需求生成报警代办，并推送事件，提醒处理人，完成闭环。

440Python人工智能

基于多模型融合的可调控生物节律 LED 光源设计与性能评估系统产品系统

本项目实现了一个可调控生物节律LED光源分析与优化系统，主要功能包括：1）读取并清洗LED光谱功率分布SPD数据，完成波长、功率和单位的预处理；2）基于CIE色度学模型计算相关色温CCT和色偏差Duv；3）基于TM-30显色评价方法计算保真度指数Rf和色域指数Rg；4）基于CIES026/E生理节律

270Python人工智能

面向小样本金融数据的WGAN-LSTM股价预测模型产品系统

项目包含数据读取与清洗、归一化处理、灰色关联度分析特征筛选、WGAN合成样本生成、LSTM时序预测、误差评估（MSE/RMSE/MAE）和结果可视化等模块，核心功能是在小样本金融数据条件下提升股价预测精度与稳定性。

310Python金融

高速列车轴承智能故障诊断与可解释迁移学习框架产品系统

项目围绕轴承故障诊断构建了四个模块：数据重采样与滑窗预处理、多维物理特征提取、源域故障分类与可解释分析、以及基于DANN的跨域迁移诊断。支持从振动信号生成时频谱图、训练分类模型、输出目标域故障标签，并结合SHAP、Grad-CAM和包络谱验证模型决策依据。

230Python人工智能

DAS数据集制作工具产品系统

核心模块：包含dat格式解析与重组、滑动窗口智能切分、多维可视化（时/频/时频域联动）、音频回放校验及批量标注导出五大模块。功能描述：支持DAS专有二进制格式的直接读取与解析，通过“视听协同”辅助人工判读，一键生成深度学习训练样本。工具解决了传统标注效率低、边界识别难的问题，将标注效率提升40%以上

370C++人工智能

机械臂运动仿真产品系统

本项目实现了一个完整的4自由度机械臂运动仿真系统，具有以下核心功能：1.正向运动学计算根据4个关节角度(q1,q2,q3,q4)实时计算机械臂各连杆和末端执行器的空间位置支持任意时刻的关节位置查询可视化展示机械臂当前姿态2.逆向运动学求解输入目标末端位置(x,y,z)和姿态角度自动反解出4个关节的目

310Python机器深度学习

机器视觉算法开发软件产品系统

项目主要围绕图像处理与数据分析展开，包含若干可扩展的功能模块，用于支持不同类型的任务配置与结果展示。系统提供基础的可视化界面与流程管理能力，能够适应多种应用场景，提升整体工作效率与操作体验。

290Torch人工智能

当前共129个项目登录查看更多

登录后即可上传、下载作品

分类

服务器测试 GCC Haskell Tcp iOS应用 IoT 语言框架 C 电商 Kotlin

点击空白处退出提示

机器深度学习

重点城市程序员兼职推荐

重点岗位程序员兼职推荐