本系统基于Caffe深度学习框架，核心功能包括：1.图像预处理模块：通过OpenCV对输入图像进行归一化、降噪等处理；2.模型推理模块：使用C++实现高效推理，支持批量图片与实时视频流；3.结果输出模块：生成分类标签、置信度及可视化标注；4.数据管理模块：支持识别结果存储与查询。系统可部署在Linu

本系统基于Caffe深度学习框架，核心功能包括：1.图像预处理模块：通过OpenCV对输入图像进行归一化、降噪等处理，提升模型识别准确率；2.模型推理模块：使用C++实现高效推理，支持批量图片处理与实时摄像头视频流识别；3.结果输出模块：生成分类标签、置信度及可视化标注，支持导出报表；4.数据管理模

本项目为一个基于Flask架构实现的双色球智能选号系统，主要功能模块包括：1️⃣核心功能模块历史数据读取与解析模块红球、蓝球频率统计模块7分区热力分析模块冷热号动态权重调整模块和值区间控制模块（6+1限定100–120）单式方案生成模块复式方案生成模块（7+1、6+2）胆号优先机制模块连号过滤模块方

模型中心-数据标注：是一种图像感兴趣目标标定方式，旨在为模型训练提供数据支撑，平台支持物体分类、目标检测、图像分割等多种标注方式，标注页面简单、标注方式简单高效。模型中心-模型构建：平台支持模型训练、文件上传和镜像上传三种模型构建方式，用户无需过多关注算法基础，可在平台进行简单的参数配置，在线构建自

支持工作流调度，可自动化生成图片、视频、音频等多媒体内容，流程可配置、可监控。提供完善的权限管控与积分管理体系，支持角色分配、操作权限细分及积分规则自定义。搭载无限画布功能，支持组件拖拽式编辑、自由布局与实时预览。实现多人在线协作，支持数据标注、内容评阅、批注反馈及版本同步，提升团队协同效率。

开发一套面向质量管理的检测数据追溯与分析平台，与视觉检测软件无缝对接。每台车身的检测结果、缺陷图像、工艺参数自动存入MySQL数据库；提供按车架号、时间、缺陷类型等多维度检索功能，支持单件历史追溯与批量统计对比；生成趋势分析图表（如缺陷率变化、缺陷分布饼图），帮助工艺人员定位产线异常。

本作品提出DF-KNN算法，主要功能模块包括：1.特征选择模块：利用决策树筛选有效特征，剔除噪声与无关特征，保留对分类贡献最大的特征子集。2.特征加权模块：基于决策树输出的特征重要性系数，计算归一化权重，实现自适应特征加权。3.一维语义投影模块：结合皮尔逊相关系数判断各特征与标签的相关性方向（正/负

本系统主要包含以下功能模块：1.图像预处理：对无人机拍摄的高清图像（4608×3456）进行格式转换与尺寸适配。2.病害检测：基于YOLOv26模型，自动识别裂缝、剥落、渗水、蜂窝面、露筋、孔洞共6类桥梁病害。3.结果可视化：输出带标注框和置信度的检测图像，生成病害分布图。4.性能评估：计算mAP、

?1.个性化学习路径生成 • 根据阶段生成学习计划 • 自动分配每日任务 • 动态调整难度⸻?2.AI技术导师 • 解释技术概念 • 拆解复杂模块 • Review代码 • 模拟面试⸻?3.数据化成长追踪 • 学习进度仪表盘 • 本周任务统计 • 算法题数量统计 • 毕设进度展示⸻?4.项目管理能力

1.数据采集模块：可自动抓取电商平台指定商品的名称、价格、销量、评价数、商品描述等信息，支持多线程并发采集，提升效率。2.数据清洗模块：对采集到的原始数据进行去重、格式转换、缺失值填充等处理，保证数据的准确性和可用性。3.数据分析模块：支持按价格区间、销量排名等维度对数据进行统计分析，并生成可视化图