一、具备的功能 好友之间聊天,支持问题、图片、表情、音视频通话以及白板(适用WebRTC实现)。 对好友支持备注、分组功能,分组可以添加、修改、删除。 好友之间的消息支持已读状态提醒,可以即时的知道对方是否已读消息。 在线好友统计,在每个分组中可以查看当前在线好友的数量,并对在线好友的头像做高亮处理。 群聊,群聊目前只支持文字、图片、表情的形式,目前群聊消息也不支持已读提醒(后续完善)。 空间,类似于QQ空间,可以发表自己的动态、查看好友的动态。 动态编辑,支持对空间进行删除、编辑的操作。 动态互动,支持点赞、评论、评论回复功能。 添加好友、添加群聊,在添加后需要对方同意。 日程管理,支持新建日程、删除日程的功能。 后台管理:独立的项目,使用React实现。 二、技术栈 Vue、Vuex、Element-UI、React、axios、sass、ES6、WebSocket、Node等。
2025-03-27 13:16:54 29.21MB 毕业设计 Vue React 实时聊天
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随着共享单车在全球范围内的普及,城市交通出行模式发生了巨大变化。伦敦作为国际化大都市,交通拥堵问题日益严重,共享单车作为一种绿色、环保、便捷的出行方式,逐渐成为解决交通问题的重要组成部分,然而,要实现共享单车系统的高效运营,必须深入了解用户的使用习惯和需求。本项目对伦敦共享单车数据进行了全面分析,涵盖了数据清洗、特征工程(构建新特征)、骑行高峰期分析、站点流量分析,以及通过聚类分析将800个站点划分为5类,并对每一类站点提出建议,最后通过方差分析探讨了影响共享单车流量的因素,通过这些步骤,可以识别高频使用的时间段和站点,为运营商提供优化调度和资源分配的科学依据。
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深度学习车牌识别系统在当前社会中具有极其重要的作用,随着中国经济水平的提升和私家车数量的激增,仅依靠传统人工方式进行车牌识别已变得不切实际。特别是在车辆违法行为监测、高速公路收费站等重要区域,采用软件系统进行车牌识别的需求尤为迫切。传统的车牌识别技术虽然在一定程度上可以满足需求,但已无法应对日益增长的数据量和复杂环境。 深度学习的出现为车牌识别带来了革命性的改变。利用深度学习模型,如YOLOv5(You Only Look Once version 5),我们可以构建一个高效的车牌识别系统。YOLOv5是一种先进的实时目标检测系统,它能在图像中直接定位和识别出车辆的牌照。相比于传统的目标检测模型,YOLOv5的优势在于其处理速度快、准确性高、实时性强,非常适合用于需要快速响应的车牌识别场合。 在设计和实现基于YOLOv5的车牌识别系统时,需要考虑到多个关键技术环节,例如图像采集、预处理、模型训练、车牌定位、字符分割、字符识别等。图像采集主要依赖于高清摄像头,能够在不同光照、天气条件下稳定地捕捉到车辆图像。预处理过程通常包括图像的缩放、去噪、增强等操作,目的是减少外部干扰,提高识别准确率。 模型训练则是整个系统的核心,需要使用大量的车牌图像数据集对YOLOv5进行训练。这些数据集既包括不同地区、不同型号车辆的车牌,也包括各种天气、光照条件下的车牌图像。通过深度学习技术,YOLOv5能够自主学习到车牌的特征,并将其用于未来的识别任务中。 车牌定位是确定车牌在图像中的具体位置,这一步骤对于提高整个系统的效率至关重要。字符分割则是将车牌上的每个字符从背景中分离出来,为后续的字符识别做准备。字符识别部分则是利用训练好的模型对分割出的字符进行识别,最终输出车牌号码。 Python语言在开发此次车牌识别系统中起到了关键作用。Python具有丰富的库支持,如OpenCV用于图像处理,Pandas用于数据处理等,使得开发过程更为高效。同时,Python简洁的语法和强大的功能也便于实现复杂的算法和模型。 目前,车牌识别技术的应用范围非常广泛,从车辆进出管理、交通监控到智能停车系统等,都可利用车牌识别技术来提高运行效率。在未来,随着深度学习技术的进一步发展,车牌识别系统将会更加智能、准确和高效,为智能交通管理、智慧城市构建提供有力的技术支持。 基于YOLOv5的深度学习车牌识别系统不仅能够极大提升车牌识别的准确率和效率,而且对于推动交通管理自动化和智能化具有重要意义。随着技术的不断进步和创新,我们有理由相信,未来的车牌识别技术将会更加成熟和普及,为人们的生活带来更多的便利。
2025-03-26 15:26:46 1.14MB 深度学习 毕业设计
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由于很多网友使用Java jdk1.8版本,所以单独为1.8版本打一个jar包
2025-03-26 15:20:10 42.27MB
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1、前端环境 node(14.21.3) VueCli 2 element-ui(^2.15.14) axios node-sass(^4.14.1) sass-loader(^7.3.1) js-md5(^0.8.3) 2、后端环境 Maven JDK8 springboot
2025-03-26 14:59:26 227KB vue.js java 人工智能
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标题中的“于基pic单片机的指纹识别系统设计”是指使用PIC单片机作为核心处理器,构建一个指纹识别系统。这种系统常用于安全防护和身份验证,如毕业设计中的指纹识别门锁。描述中提到的“计算机”标签进一步表明这个设计与计算机科学和技术密切相关,特别是嵌入式系统和安全技术领域。 1. **指纹识别技术** - **背景与意义**:随着传统身份认证方式(如密码)的安全性受到挑战,指纹识别技术因其独特性和安全性日益受到重视。指纹识别可以用于保护重要文件、个人隐私,并提供高效的身份验证方式。 - **技术原理**:指纹识别包括指纹采集、特征提取和特征匹配三个步骤。采集通过传感器获取指纹图像,特征提取则从图像中识别出独特的纹路和细节,最后通过匹配算法对比指纹特征值来确定身份。 2. **单片机技术** - **单片机应用**:单片机广泛应用于各个领域,因其实时性强、可靠性和实用性高。在指纹识别系统中,单片机负责控制指纹识别模块和其他外围设备。 - **51单片机系列**:MCS-51系列是Intel公司推出的高性能微处理器,拥有高集成度、高可靠性、处理能力强等特点,适合复杂的控制任务。 - **AVR单片机系列**:相较于51系列,AVR单片机更现代,具有更丰富的内部资源和更强的接口能力,价格较低,常常作为51系列的替代品。 3. **系统设计** - **系统架构**:基于PIC单片机的指纹识别系统,会包含指纹传感器、数据处理单元(由PIC单片机组成)、存储模块(存储指纹模板)、以及可能的显示和用户交互界面。 - **技术挑战**:实现指纹识别需要解决图像处理、快速匹配算法以及安全存储等问题,同时要确保系统的响应速度和准确性。 4. **应用前景** - 随着信息技术的发展,指纹识别技术在互联网安全、金融、政府、军事和电子商务等领域有广阔的前景。单片机结合指纹识别技术,提供了更安全、便捷的身份验证解决方案。 这个毕业设计项目展示了如何利用单片机(如PIC系列)构建一个指纹识别系统,涉及到硬件选择、软件设计、指纹识别算法等多个方面,是计算机科学和嵌入式系统教育中的一个重要实践案例。
2025-03-26 11:09:47 3.45MB
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1jmeter-plugins-manager-1.4.jar包 2JMeterPlugins-Extras.jar包 3JMeterPlugins-Standard.jar包 4ServerAgent包
2025-03-26 10:53:26 5.62MB java
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Java 8 版本在许多领域,特别是在嵌入式设备编程方面,仍然是广泛使用的软件开发平台。STM32CubMX是STMicroelectronics为STM32微控制器提供的一款配置和初始化代码生成工具,极大地简化了开发者的工作流程。在这个场景中,我们需要Java运行环境来顺利执行STM32CubMX工具。 标题中的“java8版本”指的是Java Development Kit (JDK) 的第8个主要版本。Java 8引入了许多重要的新特性,如lambda表达式、函数式编程、Stream API以及日期与时间API的改进,这些都极大地提升了开发效率和代码的可读性。对于STM32CubMX的运行,Java 8是必需的,因为它可能依赖于这个版本的Java虚拟机(JVM)和相关的类库。 描述中提到的“两个exe文件”是指Java运行环境(Java Runtime Environment, JRE)的安装程序,分别是jre-8u271-windows-x64.exe和jre-8u261-windows-x64.exe。这两个都是64位Windows系统的Java运行环境,版本号分别为8u271和8u261。"u"表示更新(update),数字则代表更新的次序。通常,更高的版本号意味着修复了更多已知问题,增强了安全性和性能。作者选择安装了名字中包含数字7的那个,也就是8u271,因为它是更新的版本。 STM32系列是基于ARM Cortex-M内核的微控制器,广泛应用在各种嵌入式系统中。STM32CubMX是一个图形化配置工具,通过它可以配置微控制器的各种参数,如外设接口、时钟设置、中断、内存分配等,并自动生成初始化代码,使得开发者能快速开始项目。这个工具通常依赖特定版本的Java环境来运行,确保其兼容性和稳定性。 安装JRE后,用户可以运行STM32CubMX来配置他们的STM32项目。在使用过程中,用户需要确保Java环境变量已经正确设置,以便STM32CubMX能够找到并调用Java执行环境。此外,由于Java的跨平台特性,开发者还可以在其他操作系统上(如Linux或MacOS)使用Java 8来运行STM32CubMX,但需要对应平台的JRE。 Java 8环境对于运行STM32CubMX至关重要,尤其是对于Windows 64位系统的用户。通过选择合适的JRE版本(如8u271),开发者可以确保工具的正常运行,从而高效地进行STM32微控制器的开发工作。同时,理解Java版本和STM32CubMX的依赖关系,以及如何正确配置和使用这些工具,是提升开发效率的关键。
2025-03-26 08:55:57 153.5MB stm32 java
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OpenCV(开源计算机视觉库)是一个强大的跨平台计算机视觉库,它包含了众多图像处理和计算机视觉的算法。在本案例中,"opencv.zip" 文件包含了OpenCV 4.1版本针对Java环境编译的动态库和JAR文件,特别适用于Linux,尤其是Ubuntu操作系统。 1. **OpenCV 4.1**: 这是OpenCV的一个特定版本,发布于2019年,提供了许多新特性和性能优化。4.1版本引入了改进的深度学习模块(DNN)、更好的aruco标记检测、实时视频流的增强现实功能以及对最新硬件的支持。 2. **Java支持**: OpenCV不仅有C++接口,还支持Java,使得Java开发者也能利用其强大的功能。`opencv-410.jar` 文件是Java开发所需的库,包含了一组Java绑定,允许Java代码调用OpenCV的函数和类。 3. **动态库(libopencv_java410.so)**: 在Linux系统中,`.so` 文件是动态链接库,这里`libopencv_java410.so`是OpenCV的Java接口的动态链接库,用于运行时连接Java应用程序到OpenCV的核心功能。在Ubuntu环境下,这个库文件需要被正确地链接到Java应用,以便运行时能调用OpenCV的功能。 4. **Ubuntu兼容性**: Ubuntu是一个基于Debian的Linux发行版,广泛用于服务器和开发环境。`opencv.zip` 提供的库文件经过测试,能在Ubuntu环境中正常工作,这意味着开发者可以放心在Ubuntu上构建和运行使用OpenCV的Java项目。 5. **集成与使用**: 在Java项目中使用OpenCV,需要将`opencv-410.jar` 添加到项目的类路径中,并确保系统的`LD_LIBRARY_PATH` 包含`libopencv_java410.so` 所在的目录。对于IDE如IntelliJ IDEA或Eclipse,可以通过配置构建路径来添加JAR依赖。对于命令行编译,可以使用`javac` 的`-cp` 参数和`ldd` 或 `ldconfig` 来管理库路径。 6. **应用实例**: 开发者可以使用OpenCV进行各种视觉任务,如图像处理(例如滤波、色彩转换)、特征检测(SIFT、SURF)、物体识别、人脸识别、视频分析、深度学习模型部署等。Java API 提供了与C++类似的接口,但语法更符合Java的习惯。 7. **示例代码**: 基本的OpenCV Java代码可能包括导入必要的库,加载动态库,然后创建和操作图像: ```java import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; static { System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); } public static void main(String[] args) { Mat src = Imgcodecs.imread("input.jpg"); Mat dst = new Mat(); Imgproc.cvtColor(src, dst, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); Imgcodecs.imwrite("output.jpg", dst); } ``` 这段代码展示了如何读取一个图像,将其转换为灰度,然后保存结果。 8. **调试与优化**: 当遇到问题时,开发者需要检查Java日志输出,确保没有出现链接错误或找不到符号的错误。此外,可以通过调整OpenCV的编译选项来优化性能,比如启用硬件加速,如OpenMP和CUDA支持,如果系统支持的话。 通过理解和使用这些组件,开发者能够在Ubuntu环境下构建和运行基于Java的计算机视觉应用,充分利用OpenCV提供的强大功能。
2025-03-25 23:02:28 29.12MB opencv java
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