机器学习实战教程，小项目

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【指静脉识别技术】 指静脉识别技术是一种生物特征识别技术，它是基于人体内部的生物特征进行身份认证，相比指纹、面部识别等外部特征，具有更高的安全性与防伪性。这项技术利用了人体手指内部的静脉分布图案作为独特的生物特征，因为静脉结构不易被复制，且在体内，因此不易受到外界环境的影响。 【山东大学的贡献】 山东大学在生物识别领域，特别是指静脉数据库的建设上，做出了重要贡献。这个数据库包含了大量的指静脉图像数据，为科研人员提供了丰富的资源，以便进行算法研发、系统优化和性能评估。这些数据可能经过严格的采集流程，包括受试者的同意、专业的图像获取设备以及标准化的数据处理，确保了数据的质量和可靠性。 【数据库设计与管理】 数据库的设计和管理是信息科技中的核心部分。在这个指静脉数据库中，可能包括了多个表，如用户信息表、静脉图像表、采集时间戳等，以结构化的方式存储数据，便于查询和分析。同时，数据库还需要考虑数据的完整性、安全性和隐私保护，可能采用了加密技术来保护敏感的生物特征信息。 【生物特征识别研究】 在生物特征识别领域，算法是关键技术。针对指静脉数据库，研究人员可能会开发各种机器学习或深度学习模型，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等，用于特征提取和分类。这些模型的训练和验证都离不开大量的数据，山东大学的指静脉数据库为此提供了宝贵的实验平台。 【应用前景】 指静脉识别技术因其独特的优势，有着广阔的应用前景。在安全要求较高的领域，如金融、军事、医疗、数据中心访问等，可以替代传统的密码或钥匙，提高安全性。此外，随着物联网和智能家居的发展，指静脉识别也可能成为便捷的身份验证方式，提升用户体验。 【挑战与未来趋势】 尽管指静脉识别技术表现出色，但仍然面临一些挑战，如设备小型化、识别速度、误识率等。随着技术的进步，预计这些问题将逐步得到解决，指静脉识别将会更加普及和成熟。未来的趋势可能包括与其他生物特征识别技术的融合，以及在云计算和大数据环境下，如何高效、安全地管理和使用生物特征数据。 山东大学的指静脉数据库不仅推动了生物识别技术的研究，也为相关领域的创新和发展提供了坚实的基础。通过对这一数据库的研究，我们可以期待更智能、更安全的身份认证解决方案出现在我们的生活中。

毕业设计基于Java的房屋租赁系统源码+运行说明+数据库.高分通过项目，已获导师指导。 本项目是一套基于Java的房屋租赁系统，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的Java学习者。也可作为课程设计、期末大作业 包含：源码+运行说明+数据库等，该项目可以直接作为毕设使用。 项目都经过严格调试，确保可以运行！ 本系统使用Java语言和MySQL数据库，采用B/S模式结构，开发工具采用Navicat和IDEA。选择目前主流的框架SpringBoot进行开发，前端页面呈现技术选择VUE技术实现了房屋租赁系统功能。通过房屋租赁系统，可以建立在线租房平台，使租户可以方便地浏览房源信息、预约看房、在线签订合同，提升租房体验。开发房屋租赁系统有助于提升房屋租赁市场的规范化和透明度，提高租户和房东的体验和权益保障，推动房屋租赁行业向智能化、数字化方向发展，为城市居民提供更好的居住环境和服务。 本系统中管理员功能包括用户管理，房屋信息管理，预约看房管理，在线签约管理，系统管理 用户主要功能模块有登录注册、房屋信息浏览、房屋资讯浏览、交流论坛、个人中心五大功能模块

FreeLAB提供了创新的方式，如何从色谱，光谱或其他实验室设备等分析仪器中自动获取样品，设备和分析结果数据。 FreeLAB是基于Web的应用程序，基于CMS Drupal和项目Open Atrium。 FreeLAB本机支持由OpenLAB CDS和MassHunter GCMS软件控制的安捷伦科技仪器。 通过自动解析器，可以定期将任何xml，txt，csv格式导入FreeLAB数据库，因此您可以将其与任何其他允许将活动导出为这些格式的第三方控制软件一起使用。 另外，它提供了内置的Wiki，共享日历和设备清单。 可以通过多种方式自定义FreeLAB，以启用实验室所需的功能。 作者提供官方支持和付费服务。 您可以在https://freelab.hpst.cz上查看更多信息。您可以在https://freelab.demo.hpst.cz上尝试在线演示。 登录名：操作员，通行证：操作员

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《3D WebView for Windows and macOS Web Browser [4.5].unitypackage》是一款针对Unity3D（U3D）开发的高级浏览器插件，旨在为游戏和应用程序提供更丰富的交互体验。这款插件特别关注于在Windows和MacOS操作系统上的3D环境中的网页展示 修复了v4.4中引入的回归，在使用默认的DragToScroll拖动模式时，闪烁的文本插入符号有时在聚焦的文本字段中不可见。 修复了用户无法调整“启用专有视频编解码器”窗口大小的问题。 修复了当像素密度乘以宽度或高度等于非整数时，阻止Web视图渲染的问题。 修复了在某些情况下iframe中滚动不正确的问题。 更新了弹出窗口，使H.264视频编解码器能够将MPEG-LA的名称更改为Via LA，因为该组织更改了名称。 Windows：更新了3D WebView的Chromium进程可执行文件，使“Vuplex”显示为发布者，而不是“未知”。 Windows：修复了一个问题，即如果系统的键盘布局设置为非拉丁布局（例如：俄语），则复制、粘贴、剪切和全选的键盘快捷键不起作用。

Unity 3D WebView for Windows and macOS Web Browser 4.8 Unity 浏览器插件

人脸采集与识别系统是计算机视觉领域的一个重要应用，它基于深度学习和图像处理技术来捕捉、分析和识别个体的人脸特征。在这个系统中，Python语言作为主要开发工具，结合PyQt5库创建用户界面，提供了易用且高效的交互体验。同时，系统利用face_recognition库进行人脸识别，该库是基于dlib的高效人脸识别算法实现。 让我们深入了解一下Python。Python是一种高级编程语言，以其简洁的语法和丰富的库资源受到广大开发者的喜爱。在本项目中，Python作为核心开发语言，负责处理数据和控制系统的运行流程。 PyQt5是一个用于创建图形用户界面（GUI）的Python模块，它是Qt库的Python绑定。通过PyQt5，开发者可以构建美观、功能丰富的界面，使用户能够直观地与系统进行交互。例如，设置摄像头捕获人脸，显示识别结果，以及进行其他操作。 数据库方面，项目支持两种常见的关系型数据库——SQLite和MySQL。SQLite是一个轻量级的嵌入式数据库，无需单独的服务器进程，适合于小型应用程序。而MySQL则是一种广泛使用的开源数据库，适用于大型、高性能的应用，可提供更好的并发性和数据管理能力。在这套系统中，数据库可能用于存储人脸模板、用户信息等，以便后续的识别和管理。 face_recognition库是基于dlib的预训练模型，能进行人脸识别和面部特征定位。它能够处理JPEG或PNG图像，甚至实时视频流，找出图片中的人脸，并计算出每个人脸相对于图片的坐标。此外，该库还可以进行人脸识别，将新的人脸与已知的人脸模板进行比对，从而判断是否为同一人。 在实际应用中，这个系统可能包括以下几个关键步骤： 1. **人脸检测**：使用face_recognition库检测图像或视频流中的所有人脸。 2. **特征提取**：对检测到的人脸提取特征向量，这些特征向量是人脸识别的基础。 3. **人脸识别**：通过计算特征向量之间的距离，确定两个人脸是否匹配。 4. **数据库交互**：将新的人脸信息存储到数据库，或者查询数据库以进行身份验证。 5. **用户界面**：PyQt5界面展示捕获的图像，识别结果以及相应的操作选项。 这个项目结合了Python的编程灵活性、PyQt5的GUI设计能力、SQLite和MySQL的数据库管理，以及face_recognition库的先进人脸识别技术，构建了一个全面的人脸采集与识别系统。对于学习和实践计算机视觉、数据库管理和Python GUI编程的开发者来说，这是一个很好的实战案例。

Budi Kurniawan的经典之作，servlet/jsp程序员的圣经！