基于yolo11实现对消防车的识别和检测任务（源码）
基于yolo11实现对消防车的识别和检测任务（源码）
python >=3.12
安装依赖 uv sync
运行模型进行目标检测 , 将检测的图片保存到 img目录
uv run demo.py
如需重新训练模型, 可以修改fire_truck_yolov11 的数据集,
修改 train.py的 训练参数 uv run train.py
python flask 调用百度api翻译项目（源码）
python flask 调用百度api翻译项目（源码）
Python游戏（gaoqian，PvZ-AutoCoin，ShootAtZombies和zhaocx）助手脚本（源码）
Python游戏（gaoqian，PvZ_AutoCoin，ShootAtZombies和zhaocx）助手脚本（源码）
数据结构课程设计-停车场管理系统（C++源码）
数据结构课程设计-停车场管理系统（C++源码）
python课设 基于python开发的flask-spark项目（源码）
python课设 基于python开发的flask_spark项目（源码）
基于opencv + qt + yolo 实现的简单检测系统(源码)
基于opencv + qt + yolo 实现的简单检测系统(源码)
说明
1、在导入onnx文件的同时，也要导入与onnx同名的txt文件，txt文件中记录了所有检测类别。
2、确保onnx文件训练时，图像尺寸为640x640。
3、检测文件不要使用中文路径。
植物大作战软件挂机脚本，自动开始精英模式战斗（源码）
植物大作战软件挂机脚本，自动开始精英模式战斗（源码）
使用说明
打开游戏后，选择好关卡
执行方式1
使用 Pycharm 打开此项目
打开 autoFight.py 文件，在代码编辑器中右键运行
执行方式2
在当前目录打开 cmd 命令
执行 python autoFight.py
执行方式3
创建 .bat 文件并编辑
内容如下：
@echo off
start cmd /k "python autoFight.py"
保存后，双击此文件执行
此方式也可将执行文件放置在桌面，需要修改 .bat 文件内容，增加切换目录命令，例如：
@echo off
start cmd /k "cd/d D:\workspace\python\python-plant-battle\ &&python autoFight.py"
停止脚本
Pycharm 执行的，可以按编辑器内的停止按钮
cmd 执行方式的，可以关闭 cmd 窗口
按 F8 按键停止，支持以上所有开启方式
基于python开发的贪食蛇（源码）
基于python开发的贪食蛇（源码）
基于python开发的大模型调用基础框架（源码）
介绍
基于python开发的大模型调用基础框架（源码）
使用说明
修改配置文件
cd config
vim __init__.py # 在配置文件中添加大模型调用地址，模型名称，API_KEY等配置
启动应用 应用启动分为两种模式，命令行模式和web模式 命令行模式
python main.py cli
web模式
python main.py api
使用 Python + pygame 实现植物大战僵尸游戏（源码）
使用 Python + pygame 实现植物大战僵尸游戏（源码）
基于python开发的结合姿态识别实现的切水果小游戏（源码）
基于python开发的结合姿态识别实现的切水果小游戏（源码）
基于vue+python开发的全网热搜排行榜榜单，支持微博热搜、知乎热榜、抖音热点、百度热搜、搜狗热榜（源码）
基于vue+python开发的全网热搜排行榜榜单，支持微博热搜、知乎热榜、抖音热点、百度热搜、搜狗热榜（源码）
快速定制中国传统节日头像（全套源码） 开箱即用
快速定制中国传统节日头像（全套源码）。开箱即用
前言
在娱乐的同时弘扬中国传统节日文化！ 大家定制了精美的头像，在使用过程中会被更多的人们看到，吸引大家都来定制自己专属的中国传统节日头像，潜移默化的加深人们对于传统节日的印象！
项目描述
该项目是基于vue3、typescript、Element UI、fabric.js的一款定制头像工具。 当前版本为2.0，在1.0（定制春节头像）上迭代。 推出定制中秋节、国庆节、春节等多风格头像定制， 内置诸多精美贴纸可供选择。 用户上传头像即可快速得出专属头像，支持保存、以海报的形式分享。开设头像墙区域，用户定制过的头像都会保留在头详墙上。
特点
操作简单，用户可定制，灵活性高。
基于lstm的情绪识别（Python源码），开箱即用
lstm
基于lstm的情绪识别（Python源码），开箱即用
基于lstm的情绪识别（Python源码），开箱即用
基于lstm的情绪识别（Python源码），开箱即用
运用 LSTM 网络进行古诗生成，探索人工智能于古典文学创作之应用 （Python源码）
lstm
电脑配置
Macbook air M1（8+256）
环境配置
在开始之前，确保你的电脑已经安装了必要的依赖库：PyTorch、NumPy和gradio 。安装命令如下：
pip install torch torchvision torchaudio numpy gradio
训练模型
训练模型，运行train.py文件。
想直接体验AI作诗，运行test.py文件。
如果不想从头训练，可以直接使用预训练好的模型参数，这些参数已经保存在文件中，只需下载仓库的所有代码和文件即可。
可视化界面
如果你觉得控制台输出结果太单调了，
可以运行main.py文件，然后点击控制台输出的网址，即可体验网页版的AI作诗功能了。
然你也可以将项目部署到服务器，邀请其他小伙伴体验一下这个有趣的项目。
深度学习：基于单变量的lstm网络上证指数预测（Python源码）
lstm
深度学习：基于单变量的lstm网络上证指数预测（Python源码）
软件架构
python3.9.13、torch1.10.2+cu113、pandas2.1.4、numnpy1.26.3、matplotlib3.9.2
安装库包
import pandas as pd import numpy as np import torch.nn as nn import torch import matplotlib.pyplot as plt
使用说明
安装python
安装pytorch
安装pycharm
DeepLearning量化交易项目,使用深度学习技术（CNN、RNN、LSTM以及复合神经网络）对价格数据进行预测（全套源码）
lstm
DeepLearning量化交易项目,使用深度学习技术（CNN、RNN、LSTM以及复合神经网络）对价格数据进行预测（全套源码）
1、使用深度学习技术（CNN、RNN、LSTM以及复合神经网络）对价格数据进行预测。 2、开发语言：Python，人工智能框架：Keras，数据接口：Tushare。（全套源码）
西北工业大学2023年noj100题代码参考（C/C++源码），开箱即用
西工大noj100题答案
西北工业大学2023年noj100题代码参考（C/C++源码），开箱即用
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西工大人工智能程序设计Python 西工大nojNOJ解答（1-60题，全套Python源码），开箱即用
西工大noj
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水晶球圣诞树（源码），开箱即用
圣诞树html网页代码
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圣诞贺卡（全套网页源码），开箱即用
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圣诞贺卡（全套网页源码）
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纯CSS流星圣诞树(网页源码)
圣诞树html网页代码
纯CSS流星圣诞树(网页源码)
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2024年能源行业人工智能应用大赛-基于多模态大模型的电力现场安监管控竞赛（python源码）
2024年能源行业人工智能应用大赛——基于多模态大模型的电力现场安监管控竞赛（python源码）
人工智能课设作业，基于知识图谱的电影推荐系统（Python源码）
人工智能课设作业，基于知识图谱的电影推荐系统（Python源码）
使用pyqt开发区域交通管理界面，包括实时路况刷新和倒计时显示（python源码）
使用pyqt开发区域交通管理界面，包括实时路况刷新和倒计时显示（python源码）
城市道路智慧交通管理系统，兼容windows、ubuntu操作系统（Python源码+安装说明文档），非常优质的资源
一、本项目快速安装
【Windows 10】
方法1：
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.douban.com/simple/
python main.py
方法2：
运行install_module.bat
【Linux(Ubuntu 20.04)】
方法1：
sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
sudo cp sources.list /etc/apt/sources.list
sudo apt update
sudo apt upgrade
sudo apt install python3-pip python3-opencv libxcb-xinerama0
sudo apt install xchm
pip3 install -r requirements.txt -i https://pypi.douban.com/simple/
pip3 uninstall opencv-python
python3 main.py
基于计算机视觉的交通监测系统将视频检测器的实时视频流（或视频文件）作为输入，在工控机平台上编写Python程序，利用opencv库处理视频图像，最终提取车流量、车速、排队长度三个交通参数（源码+文档）
介绍
基于计算机视觉的交通监测系统（traffic monitoring system based on computer vision） 将视频检测器的实时视频流（或视频文件）作为输入，在工控机平台上编写Python程序，利用opencv库处理视频图像，最终提取车流量、车速、排队长度三个交通参数
软件架构
软件架构说明
安装教程
更换国内镜像，可加快安装速度
阿里云 https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 豆瓣(douban) https://pypi.douban.com/simple/ 清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 中国科学技术大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
pip3 install -r requirements.txt
pip3 freeze > requirements.txt
xxxx
开发基于机器视觉技术的交叉口交通监测项目，项目使用核心技术为Yolox目标检测、Deepsort多目标跟踪（ Python源码+文档）
开发基于机器视觉技术的交叉口交通监测项目，监测参数有车流量、车速、排队长度。监控视频由三脚架稳定夹持的手机拍摄，拍摄车流为西安市雁塔区小寨交叉口的长安中路的北->南方向。项目使用核心技术为Yolox目标检测、Deepsort多目标跟踪（ Python源码+文档）
python项目中最好包含一个 requirements.txt 文件，用于记录所有依赖包及其精确的版本号。以便新环境部署。
requirements.txt可以通过pip命令自动生成和安装
生成requirements.txt文件命令
pip freeze > requirements.txt
安装requirements.txt依赖命令
pip install -r requirements.txt
ros机器人控制演示，本项目基于ROS平台，完成了仿真机器人加载、SLAM建图、单机器人导航、多机器人导航等程序演示（源码+说明文档）
软件架构
项目采用模块化的设计思想，共分为launch、maps、rviz、scripts、urdf这几个目录
1.launch目录存放项目的启动文件，其中
simulation.launch文件，加载word仿真模块
robot.launch文件，加载机器人模块
amcl.launch文件，加载amcl定位模块
gmapping.launch文件，加载建图程序
single_nav.launch文件，加载单机器人导航程序
robots_navigation.launch文件，加载多机器人导航程序
2.maps目录存放项目的地图文件
3.rviz目录存放项目的可视化配置文件
4.scripts目录存放python节点程序
5.urdf目录存放机器人的模型描述文件
安装教程
ROS环境配置
安装ros
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y ros-noetic-desktop-full
更新bashrc文件
echo "source /opt/ros/noetic/setup.bash" >
基于Vissim交通仿真软件，使用Python完成COM接口开发，封装为Gym环境，设计PyQt界面，完成PyTorch框架的DQN算法（源码+说明文档）
介绍
针对常见的双向六车道四相位单交叉口，使用深度强化学习研究自适应交通信号控制，只考虑直行和左转车道。本文与一般的DRL控制方法不同。状态为目前实际检测器能够获取的每周期的车流量、平均车速、排队长度数据，动作为适合有倒计时显示器的固定周期下的不同绿信比。基于Vissim交通仿真软件，使用Python完成COM接口开发，封装为Gym环境，设计PyQt界面，完成PyTorch框架的DQN算法。（源码+说明文档）
安装教程
安装依赖包
pip3 install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ PyQt5 numpy matplotlib pandas
pip3 install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ pywin32 gym psutil
安装Pytorch 安装cpu版本命令如下：
pip3 install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ torch torchvision torchaudio
汽车行驶防碰撞系统，基于双目相机测距，进行行人检测，用于倒车辅助系统（python 源码+说明文档）
汽车行驶防碰撞系统，基于双目相机测距，进行行人检测，用于倒车辅助系统（python 源码+说明文档）
硬件环境：
1、带windows或Linux操作系统的控制设备（笔记本电脑、台式机、工控机均可）
2、设备需连接2个USB相机（后方2个）
3、设备带扬声器（播放语音）
4、设备带显示器（显示画面）
5、设备带键盘输入（按下左上角Esc键退出程序）
软件环境
前提：请安装一个python解释器（python 3.7版本以上均可）
1、requirements.txt文件中显示了部署项目所需要的外部模块
2、点击install.bat自动安装模块
3、点击run_test.bat运行摄像头测试程序，点击图像，按Esc退出
4、点击run_main.bat运行主程序，点击图像，按Esc退出
5、点击run_debug.bat运行调试界面程序，点击图像，按Esc退出
5、点击run_imageCollectbat采集双目图像，可用于相机标定，点击图像，按s拍照，按q退出
基于Qt框架，使用C++调用本地Python.exe执行深度学习脚本，生成热图和预测结果（QT源码）
基于Qt框架，使用C++调用本地Python.exe执行深度学习脚本，生成热图和预测结果（QT源码）
HALCON24.05文件，目录替换DLL，替换即用
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HALCON23.05文件，目录替换DLL，替换即用
HALCON23.05文件，目录替换DLL，替换即用
HALCON22.11文件，目录替换DLL，替换即用
HALCON22.11文件，目录替换DLL，替换即用
HALCON21.05文件，目录替换DLL，替换即用
HALCON21.05文件，目录替换DLL，替换即用
HALCON20.11文件，目录替换DLL，替换即用
HALCON20.11文件，目录替换DLL，替换即用
HALCON19.11文件，目录替换DLL，替换即用
HALCON19.11文件，目录替换DLL，替换即用
python日志类，类似springboot的日志样式，非常非常好用，强烈推荐（源码）
python
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基于python3.10(Aibot库)和aibote框架的pjsk自动刷队长次数脚本（源码）
python
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