反应挤出改性PET的熔融发泡行为，夏天，奚桢浩，通过与均苯四甲酸酐(pyromellitic dianhydride, PMDA)反应挤出改性聚对苯二甲酸乙二醇酯(poly(ethylene terephthalate), PET)，提高PET的分子量、拓宽其�

芋道是一款基于Java的开源项目，旨在提供企业级管理系统的基础架构。它通过模块化设计降低了系统开发的复杂度，帮助开发者快速构建后台管理与移动端应用。项目的核心价值在于为预算有限的年轻开发者提供免费、透明的技术解决方案，推动真正的开源精神。 【核心功能】 - 多模块化管理：支持系统、会员、支付、商城等业务模块的独立开发与集成。 - 工作流引擎：内置BPM模块，实现业务流程的可视化配置与审批。 - 权限控制：提供基于角色的访问权限管理，保障系统安全性。 - 基础设施集成：整合消息队列、监控报表等常用中间件与工具。 【适用场景/人群】 本项目特别适合在校学生、初创团队及个人开发者，用于快速搭建企业级后台管理系统（如OA、CRM、ERP）或移动应用服务端。适用于教学实践、原型验证及中小型商业项目开发场景。 【快速上手】 1. 克隆代码库并导入IDE，安装Maven依赖。 2. 配置数据库连接，运行SQL初始化脚本。 3. 启动主服务模块（yudao-server），通过本地端口访问管理后台。 4. 按需启用其他模块，参考文档进行功能配置。【版权与免责声明】 本文件由程序利用AI辅助自动生成，内容整理自项目官方开源文档。 资源来自开源社区，仅供个人学习、研究和技术交流使用，请在使用时严格遵守原项目的开源许可协议。 下载后建议在24小时内完成学习与测试，并及时清理相关文件。 严禁将此资源用于任何商业目的或非法活动。任何因使用、修改或分发本资源而引起的法律纠纷或责任，均由使用者自行承担。 如本文档内容侵犯了您的合法权益，请联系开发者予以删除。

YOLOv11目标检测实战项目 本项目是一个基于深度学习的实时异常行为检测系统，专注于人体摔倒检测。系统使用YOLOv11姿态估计模型进行人体关键点检测，并结合BYTETrack多目标跟踪算法实现对多个目标的持续跟踪和状态判断。

在无线通信安全领域，信道状态信息（CSI）分析与深度学习模型训练的结合为网络安全性带来了新的研究方向。当前，基于WiFi信号的非接触式键盘输入监测系统，以及用于网络安全审计与隐私保护的击键特征提取算法研究，正在成为热点。这些研究主要关注如何通过深度学习技术，实现对通过无线网络传输的数据包进行分析，并从中提取出击键行为的特征信息。 非接触式键盘输入监测系统能够通过WiFi信号的细微变化，捕捉用户在键盘上的敲击动作。由于每个人敲击键盘的方式具有唯一性，因此可以将这些信息作为区分不同用户击键行为的依据。此外，深度学习模型被用来训练系统，以识别和分类这些击键行为，提高系统的精确度和效率。 在击键行为的识别与分类过程中，深度学习模型能够处理来自信道状态信息的海量数据，并通过学习大量的击键样本数据，自动识别不同用户的击键模式。通过这种方式，系统不仅能够监控键盘输入活动，还能通过分析和比较击键特征，准确地识别出不同的用户。 该技术在网络安全审计和隐私保护方面有着重要应用。在审计过程中，该系统可以作为监控工具，及时发现非授权的键盘活动，进而采取措施保护敏感数据不被非法访问。同时，对于个人隐私保护来说，该技术能够阻止不法分子通过键盘记录器等方式非法获取用户的击键信息。 除了提供网络安全审计与隐私保护功能外，这些研究还促进了高精度击键位的实现。通过深度学习模型的训练，系统能够精确地定位每个击键动作，为未来提升无线网络安全和隐私保护水平提供了技术保障。 这些研究工作为无线通信安全领域的专家和技术人员提供了新的视角和解决方案。随着技术的不断进步和深度学习模型的持续优化，未来的网络安全和隐私保护技术将更加成熟和高效。

在当今信息化时代，信息安全变得尤为重要，尤其是对于个人和企业的敏感信息保护。恶意键盘记录软件，即键盘记录器，是一种能够记录用户键盘输入的恶意软件，这种软件的出现给信息安全带来了极大的威胁。键盘记录器能够悄无声息地记录用户在计算机上的每一次按键操作，进而获取用户的账号密码、银行信息、电子邮件和其他敏感数据，使用户面临重大的隐私泄露和财产安全风险。 为了应对这种威胁，研究者们开发了基于Python的实时键盘输入行为分析与安全审计系统。该系统的主要功能包括实时监测键盘输入行为，及时检测并防范键盘记录软件。通过强大的分析算法，系统能够对键盘输入行为进行实时监测，并通过行为分析技术识别出键盘记录软件的行为特征，从而实现有效的防护。 此外，该系统还提供了键盘输入行为的可视化分析功能。通过图形化界面，用户可以清晰地看到自己的键盘输入行为模式，包括输入频率、按键习惯等，这不仅帮助用户更好地了解自己的输入习惯，还有助于用户及时发现异常的输入行为，增强个人的数据保护意识。 异常输入模式的识别是该系统的重要组成部分。系统能够根据用户正常的输入行为建立模型，并对比实时输入数据，一旦发现偏离正常模式的行为，系统将立即进行警报提示。这种异常检测机制确保了用户在遭受键盘记录器攻击时能够第一时间得到通知，从而采取相应的防护措施。 对于系统开发者来说，Python语言的灵活性和强大的库支持是实现复杂功能的关键。Python编程语言的简洁性和易读性使开发人员能够更加高效地编写代码，实现复杂的数据处理和算法逻辑。同时，Python拥有一系列成熟的库，如PyQt或Tkinter用于界面开发，Scikit-learn用于机器学习算法实现，这些都为安全系统的开发提供了强大的技术支持。 基于Python开发的实时键盘输入行为分析与安全审计系统，不仅能够实时监测和防范恶意键盘记录软件，还通过可视化分析和异常输入模式识别，为用户提供了一个全面、直观的键盘输入安全解决方案。这一系统对于保护用户敏感输入信息，维护计算机系统的安全运行具有极其重要的意义。

《基于YOLOv8的智慧农场牲畜异常行为监测系统》是一项结合了深度学习技术和智慧农业的创新项目，旨在通过先进的计算机视觉技术对农场中的牲畜进行实时监控，并识别出异常行为，以提高牲畜养殖的管理水平和动物福利。YOLOv8（You Only Look Once version 8）作为该系统的视觉检测模型，是YOLO系列算法的最新版本，以其速度快、准确度高、易于部署而著称，在处理实时视频流中的目标检测任务方面表现出色。 本系统通过整合源码、可视化界面、完整数据集和部署教程，为用户提供了一套完备的解决方案。用户只需简单部署，便可以运行系统，并进行牲畜行为的实时监测。系统中的可视化界面允许用户直观地查看监测结果，极大地降低了操作复杂性，使得非专业人士也能方便地使用系统。此外，所提供的完整数据集为模型训练提供了必要的标注信息，有助于提高模型的泛化能力和检测效果。 在技术实现方面，模型训练是一个核心环节，涉及到数据预处理、网络结构设计、参数调优和验证等多个步骤。由于YOLOv8的高效性，模型可以在较短的时间内完成训练过程，同时保持较高的准确率。这一点对于要求实时反馈的牲畜行为监测系统来说至关重要。 部署教程的提供，进一步确保了用户即便缺乏深度技术背景，也能够顺利完成系统的搭建和运行。教程可能包括环境配置、软件安装、代码导入、界面操作等方面的内容，确保用户能够按照既定步骤快速上手。 本系统在实际应用中，可广泛适用于牧场、养殖场等农业场景。它可以监测牲畜的运动模式，及时发现疾病、受伤或其他异常行为，从而为牲畜的健康管理提供有力的技术支持。同时，系统还能够帮助农场主更好地安排饲养计划，提升生产效率和质量。 《基于YOLOv8的智慧农场牲畜异常行为监测系统》不仅为智慧农业领域提供了一种高效的监测手段，也展现了计算机视觉技术在非传统领域的巨大潜力和应用价值。通过本系统的部署和使用，有望极大推动农业现代化进程，实现畜牧业的可持续发展。

猫行为检测数据集是一种专门用于训练和测试计算机视觉算法的目标检测数据集。该数据集包含了5997张图片，这些图片均为jpg格式，且附有精确的标注信息。标注工作遵循了Pascal VOC格式和YOLO格式的规范，其中不包含分割路径的txt文件，仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和YOLO格式txt文件。每张图片都经过了精确的手动标注，以确保训练出来的模型能够准确识别图片中猫的不同行为。 该数据集的标注信息包括了五种类别的标签，分别是"belly"（匍匐）、"fight"（打闹）、"play"（玩耍）、"stretch"（伸展身体）以及"yawn"（打哈欠）。每个类别都对应有相应的矩形框标注，用以指示图片中猫的具体行为动作区域。具体到每个类别的框数分别为：belly有1193个框、fight有768个框、play有1393个框、stretch有1322个框、yawn有1338个框，总计框数达到了6014个。这些标注是使用labelImg工具进行的，且每个矩形框都准确地对应了猫的行为动作。 数据集的标注工作严格遵守了相应的规则，即对每一种猫的行为类别都进行了画矩形框的操作。这使得使用该数据集训练出来的目标检测模型能够准确地识别和定位图片中猫的行为状态。此外，数据集的制作方还提供了图片预览和标注例子，以便用户更好地理解数据集的具体内容和使用方法。 值得注意的是，本数据集不包含任何针对训练模型的精度保证，也不包含任何模型或权重文件，它仅仅是一个带有精确标注的猫行为图片集合。数据集的使用者在使用过程中应当自行确保训练模型的精度和准确性，同时也要理解该数据集仅提供准确且合理的标注图片，使用者应对此有充分的认知。 通过使用这样的数据集，研究者和开发者可以训练出能够识别猫的不同行为的智能系统。这不仅对宠物行为研究有重大意义，对于开发宠物监控设备、提升智能宠物陪伴质量以及在人工智能领域进行深度学习模型开发等方面都有着重要价值。由于数据集的标注质量和丰富度较高，它可以显著提高目标检测模型的性能，特别是在处理与猫相关行为识别任务时。此外，使用本数据集进行训练和测试，可以帮助开发者获取更多关于如何改进算法和优化模型结构的见解，从而推动目标检测技术的进步。

内容概要：本文围绕K-means聚类分析在用户行为细分与精准营销中的应用展开，系统介绍了K-means算法的核心概念与关键技术，包括K值选择的手肘法和轮廓系数法、数据预处理中的标准化方法等。通过Python代码实例，演示了从数据模拟、标准化、聚类建模到结果分析与可视化的完整流程，并基于聚类结果为不同用户群体制定差异化的营销策略，如针对低、中、高价值用户分别采取唤醒、推荐和专属服务等措施。文章还展望了K-means与深度学习融合、实时化分析及自动化K值选择等未来发展方向。; 适合人群：具备基本数据分析与机器学习知识，熟悉Python编程的数据分析师、市场营销人员及企业运营从业者；适合从事用户画像、精准营销等相关工作的1-3年经验技术人员； 使用场景及目标：①应用于电商、零售、互联网等行业中的用户分群与精细化运营；②帮助企业识别用户行为模式，提升营销转化率与客户忠诚度；③作为学习K-means算法实战应用的教学案例； 阅读建议：建议读者结合代码动手实践，重点关注数据预处理与K值选择对聚类结果的影响，同时根据实际业务背景调整营销策略设计，增强模型的实用性与可解释性。

基于大蔗鼠优化策略：改进的大蔗鼠优化算法IGCRA与自然觅食行为结合的元启发式算法研究,改进的IGCRA：三大策略驱动的大蔗鼠优化算法(Greater Cane Rat Algorithm with Enhanced Strategies)在CEC2005测试中的表现及展望,改进的大蔗鼠优化算法（IGCRA），三个改进策略。 快人一步发paper 2024新算法——蔗鼠优化算法Greater Cane Rat Algorithm，GCRA，蔗鼠算法(GCRA)是受蔗鼠觅食和交配行为启发而提出的一种新的元启发式算法，该成果于2024年5月23日在线发表。 GCRA优化过程的灵感来自于大蔗鼠交配季节和非交配季节的智能觅食行为。 它们是高度夜行性的动物，当它们在芦苇和草丛中觅食时，它们会留下痕迹。 这些小路随后会通向食物、水源和住所。 探索阶段是当它们离开分散在它们领地周围的不同避难所去觅食和留下踪迹时。 据推测，雄性首领保留了这些路线的知识，因此，其他老鼠根据这些信息修改它们的位置。 在cec2005测试函数进行测试，有最优值，最差值，标准差和平均值和四个指标。 由于代码本身原因F14-F

学生行为StudentBehavior​​Dataset 数 据 集共1810张学生课堂 图像，包括“ Focused 专注听讲”、“ Reading 阅读 ”、“ Hand Movement 手部动作 ”、 “ Head Down 低头 ”、 “ Looking Aside 侧视 ”和“ Sleeping 睡觉 ” 等六种 类型，每张图像 的大小为640像素x640 像素。图像数据集划分为1268 张图像作为训练集，361 张图像作为验证集，181张图像作为测试集。