摘要 近年来，由于大数据、计算能力等各方面科学技术的稳步提高，加之国家政策的大 力扶持，越来越多的资金涌入深度学习领域，通过深度学习技术研发的各种人工智能应 用数不胜数， 不论是在工业领域还是日常生活领域， 很大程度上都带来了便利。 从 AlphaGo 击败韩国选手李世石，到近些年国内 AI 独角兽公司层出不穷的 AI 应用，在到 AI 算力在此次疫情中强有力的支撑，无不昭示着人工智能时代正在朝我们走来。 本论文以 MNIST 手写字为研究对象，在使用 AlexNet 卷积神经网络的基础上，通过 修改相关层级结构，对 MNIST 手写字识别的准确率高达 98%；此外， 为丰富论文成果， 论文最后特地附加了花卉识别的例子，由于花卉样本数据集是通过爬虫技术获取，且总 量仅为 3000 余张， 加之样本数据集的质量参差不齐， 故对花卉识别的准确率仅在 70%-80%，值得一提的是，关于花卉识别的例子还在华为云 AI 开发平台 ModelArts 上进 行了部署测试，且最终识别率稳定在 70%。 主要内容及论文结构 本文在以深度学习为大背景的条件下，通过对经典卷积神经网络 AlexNet 的学习， 进而在一定的基础上修改标准 AlexNet 中的某些特定参数，结合使用当前较为火爆的编 2 程语言Python来完成对机器学习领域入门级数据集MNIST手写字的识别（第一个例子）， 并最终按照要求保证识别准确率在 95%以上；在第二个例子中， 我们为了弥补第一个例 子的两点不足（数据集为灰度图；未使用标准的 AlexNet 卷积神经网络结构），特别引 入利用 AlexNet 对 5 种花的识别，并最终借助华为云 AI 开发平台 ModelArts 将此项目进 行部署测试。 根据内容整体框架，我将论文分为 5 个章节来讲述，各个章节内容概述如下所示： 第一章：通过对深度学习在各领域的应用以及对当今世界科技领域的重要性的了解， 进一步明确选题的目的及意义，并最终给出本文的目录结构； 第二章：对 TensorFlow 2.0 版本中的基础概念及代码实现中可能用到的 API 进行介 绍； 第三章：对神经网络与深度学习的部分基础概念进行简单的介绍。（注：第二、三、 四章节中只会介绍与本论文项目展示部分所涉及知识点相关的部分，其余部分不再赘述） 第四章：在掌握前几章基本知识的基础上，本节开始首先会对 AlexNet 卷积神经网 络的细节进行讲解，接着将在此章节中将引入两个例子（手写字的识别和五种花分类的 识别）从而更好的理解 AlexNet 在项目中的应用； 第五章：在完成本论文中的项目之后，我们将对本论文进行全面的总结工作，指出 论文中的不足，并对下一步的工作做出展望。 目录 声明：本毕业设计转载自公众号 “ hahaCoder”，欢迎大家关注。

摘要 随着我国信息科技影响力的日益扩大，网络科技可以用于帮助弱势群体生活正常、融入主流社会，让他们可以和普通人一样平等地享受科技福利。 本研究旨在设计一款为盲人群体提供生活便利的人脸识别交互系统，希望能够通过这款最终可能会集成到盲人智能设备上的人脸识别设计系统，解决盲人群体由于视觉障碍而遇到的生活难题，提高盲人群体的生活质量，帮助盲人更便捷地获取日常生活信息，有更多的机会感知真实世界。 本文主要内容包括人脸识别学习和语音识别开源平台的选择，程序主要接口的设计思路，设计过程中遇到的困难及解决方案，成果预期与实际结果的对比，以及一部分基于深度学习人脸识别的工作。 声明：本资源为本科生毕业设计，包含设计任务书与答辩意见记录表，转载自浙江大学汪凯巍教授课题组：http://wangkaiwei.org/index.html

研究背景 视觉是人类与外界发生联系、获取信息的重要渠道，人类从外界获得的信 息中80%左右是从视觉输入的。而盲人这一特殊群体，由于视觉的缺失，其日 常生活，特别是外出活动，受到了很大的限制。在当下，盲人群体人数众多。 世界卫生组织的统计数显示，当前全球有2.85亿人有视觉障碍，其中3,900万人 为全盲，24,600万人视力低下[1] 。目前，盲人的日常行动普遍需要人员陪护，或 者需要依靠手杖、导盲犬等传统工具的帮助。这不但限制了盲人的自主行动， 而且给他们的出行增加了成本。同时，手杖等传统工具的探测范围、获取的信 息都十分有限，无法为盲人提供充分的协助。因此，亟需一种新型的高效的视 障辅助设备，来代替这些传统的低效的设备，为盲人的出行提供方便。 英特尔RealSense等RGB-D传感器的引入为实现新型高效的视障辅助设备提 供了技术基础[2] 。虽然RGB-D传感器的设计初衷大多是作为室内体感游戏的接 口（如微软Kinect），但由于其可以获得高质量、高帧率的深度图，在计算机 视觉方面的应用迅速铺开[3] 。通过RGB-D传感器可以获取当前场景的深度信 息，利用此深度信息，经计算机处理后，可以识别出障碍物并计算最佳通路， 然后通过某种交互方式将处理后的信息传递给盲人，实现导盲的功能。这样就 解决了传统导盲方式的低效问题，为盲人出行提供了极大的便利。目前市场上 的RGB-D传感器主要有微软Kinect，Intel RealSense，以及华硕Xtion等。 但是目前利用 RGB-D 传感器实现导盲还并非完美无缺。由于视障辅助设备 使用场景复杂多变，鲁棒性要求高；而目前的 RGB-D 传感器自身存在的探测局 限性会使其无法完全满足要求。以 RealSense R200 为例，其深度探测的最近距离 约为 0.5m 左右，小于此距离则无法探测出物体的深度信息；对含有透明表面、 镜面等物体也无法有效探测到深度；图像传感器的视场角也比较有限。这些局限 性会使得其用于视障辅助系统时，会导致某些特殊情况下障碍物无法识别，出现 误判的情况，使整个系统的可靠性和实用性下降。 通过对 RGB-D 传感器的优化，可以在一定程度上克服上述局限性，大大减 少其探测盲区，进而增强其用于视障辅助系统时的可靠性，提高视障辅助系统性 能，帮助视障人士更加全面、有效地获取当前路面情况，识别周围的障碍物并规 划行走路线，实现视障人士行走、过马路等活动的自主化，从而极大地方便视障 人士的生活。 目录 声明：本资源为本科生毕业设计，包含答辩PPT，转载自浙江大学汪凯巍教授课题组：http://wangkaiwei.org/index.html

引言 本次毕业设计实现一种实时高精度在线纸币识别系统，旨在帮助视障朋友识别手中纸币的面值，为其生活工作带来便利。 选用普通 RGB 相机，实时读取视频流，利用模式识别原理，结合机器学习的方法，快速准确给出图像中纸币的面值，并通过语音系统告知使用者面值以及传达指令。 本文提出矢量模板匹配算法识别纸币特征数字 2,5、卷积滤波远近寻找法判断 0 及其个数、通过神经网络学习识别纸币上毛主席的头像（下文简称毛像）、 识别数字 1、纸币背面英文字母 YU 等，保证算法速度与精度。本文展示在不同 的光照环境及复杂的背景下，纸币不同距离、旋转角度、部分遮盖等情况下的识 别情况。经测试，总体正确率达 95%以上，并在 500ms 给出纸币面值，3s 内完成语音提示，本系统具有鲁棒性好、准确度高、实时性好、使用简便等特性。 目录 声明：本资源为本科生毕业论文，包含答辩PPT及源码，转载自浙江大学汪凯巍教授课题组：http://wangkaiwei.org/index.html

摘要 由于现有定位技术在室内的局限性， 室内实时高精度定位和导航一直是人们 （尤其是盲人）生活中一项难以攻克的技术难关。视觉定位能够直接利用图像传感器，模仿人眼的视觉定位，定位精度相较于其他定位技术精度高许多。二维图像由于只有平面图像信息，无法获得现实世界的深度信息，用于视觉定位有较大缺陷。 随着 RGB-D 相机（深度相机）近年来的迅速发展，基于三维图像的定位算法也不断被提出，能够应用于室内高精度定位。 本文首先对图像特征点选取算法进行了介绍，并根据测试代码比较了 SURF 特 征和 ORB 特征的稳定性和运行速度，由于 ORB 特征拥有较高的稳定性和较高的速度，选择了 ORB 特征作为视觉定位的特征。使用开源库 librealsense、OpenCV 和 ORB-SLAM2 作为代码总框架，实现三维地图的重建和地图实时重定位以及导航。 最后从平移和旋转两个方面测试了视觉定位的精度，证实了本系统能够用于室内高精度定位。并测试帧率，验证本系统用于实时定位和导航的可靠性。 目录 1.引言 1.1 研究背景及意义 1.2 国内外研究现状 1.3 主要研究内容 2.RGBD 相机模型及数据获取 2.1 RealSense R200 介绍 2.2 相机内参与畸变 2.3 相机外参 2.4 深度图与 RGB图像的配准 3.主要算法 3.1 ORB特征与 SURF、SIFT特征 3.2 ICP 算法求解位姿 4.ORBSLAM2 详解 4.1 地图构建 4.2 跟踪（Tracking）模块 4.3 局部建图 5.linux 下版本库的比较与配置 5.1 OpenCV 配置 5.2 librealsense 配置 5.3 ORB-SLAM2 的修改与安装 6.数据及结果 6.1 三维地图构建 6.2 二维导航地图 6.3 精度测试与速度测试 7.结论与展望 7.1 毕业设计总结 7.2 工作展望 参考文献 附件 声明：本资源为本科生毕业论文&答辩PPT，转载自浙江大学汪凯巍老师课题组：http://wangkaiwei.org/index.html

摘要 本课题面向盲人辅助设备开发物体识别算法。目前在全世界，视力残疾患者数 量达到了 2.85 亿，而开发识别算法的目的在于帮助盲人轻松找到周围的常用物品，方便生活。 但是由于图像中的背景环境复杂，物体本身多变等因素， 物体识别一直非常困难，目前世界顶尖的物体识别算法大多采用深度学习的方式实现。本文中算 法基于 Darknet 深度学习框架以及 YOLOv2 物体识别框架开发，使用具有 9 层卷积 层的卷积神经网络作为模型，并自行构建包含 8 类物体的图像数据库用于训练神经网络。使用 RealSense R200 获取彩色图和视野中环境的三维信息，并将识别到物体 的二维位置映射到空间中，最后使用语音播报出识别到的物体种类和空间位置。 声明：本资源为本科生毕业论文，转载自浙江大学汪凯巍老师课题组：http://wangkaiwei.org/index.html

本资源包含毕业论文与答辩PPT。 摘要 近年来计算机视觉在越来越多的领域取得了进展，智能硬件中集成的视觉算法正在深 刻地改变着我们的生活。全世界约有 2.53 亿视障人士，由于视觉受损，他们的日常生活 面临很多不便，传统的助盲手段，如盲杖和导盲犬等，仅能提供有限的帮助。出行、社交、 学习、工作等各方面的困难使得他们迫切希望有一款辅助出行、帮助他们感受世界的智能 设备。 听声辨人是视障人士判断周围人身份的主要手段，但这种方式只在近距离下有效，而 且在嘈杂的环境中，依靠声音进行人物身份辨认会变得更加困难。近年来人脸识别技术取 得了很快的发展，然而其在实际自然场景中的应用仍然面临诸多需要解决的问题。人脸的 姿态、光照、分辨率等因素要求算法具有更高的环境适应性；人脸识别模型的训练样本的 获取需要更少的人为干预；随着新类别人脸的出现，识别模型需要能够自动更新；智能便 携式设备中的人脸识别还需要考虑实时性。本文结合人脸识别技术的研究现状，研究非限 制条件下的人脸识别技术，并将其应用于盲人辅助设备中，为视障人士提供周围人物感知 和人物身份辨别的帮助。 本文首先总结了目前人脸识别技术的发展现状，尤其是非限制条件下和用于盲人视觉 辅助的人脸识别。其次，梳理了和人脸识别相关的机器学习算法。在此基础上，本文针对 人脸识别系统需要人工干预准备训练数据集的限制条件，提出了人脸跟踪和自动预分类算 法，可以在非人工干预的情况下由算法自动生成训练数据库，并通过和视障用户交互的方 式获取真实标签。本文将基于人脸关键点和三维人脸模型的人脸图像矫正算法应用于训练 样本的预处理，减小类间样本差异，并在实际场景中的人脸图片上实验了算法的表现，提 高了识别准确率。针对计算资源有限并且有实时性要求的盲人辅助设备，本文提出了三种 人脸识别（分类）算法，并对既有人脸数据库和实际场景中的人脸分别进行了实验。本文 还介绍了将图像数据获取、人脸检测、人脸矫正和人脸分类结合在一起的人脸识别系统的 多线程程序框架。 本文最后对当前人脸识别系统进行了总结，对未来的发展方向作出展望。 声明：本资源为硕士毕业论文，转载自浙江大学汪凯巍老师课题组：http://wangkaiwei.org/index.html

研究背景 计算机视觉作为一门基于图像处理、机器学习和模式 学科 ，是近年来快速发展的一个研究领域。其主要任务是模拟人的视觉能力， 试图建立能够从图像或者多维数据中获取“信息”的人工智能系统。 建立用于检测图像或视频中是否有行人的人工智能系统，被称为行人检测。行人检测是计算机视觉一个重要并具有挑战性的研究领域，其定义为：判断输入图片或视频帧是否具有行人，如果有，给出位置信息。 行人检测作为目标检测的一个特例，也成为了用来测试目标检测算法是否足够有效的试验田。行人检测是行人跟踪，行为分析，步态分析，行人身份识别等研究的基础和前提，好的行人检测算 法能够为这些研究提供有力的支持和保障。 行人检测在工业界的主要应用包括车辆辅助驾驶、智能视频监控和行人行为分析等，近年也被应用于航拍图像、受害者营救等新兴领域中。由于行人作为物体兼具刚性和柔性，外观易受衣着、尺度、遮挡、姿态和视角等影响，使得行人检测成为计算机视觉的研究热点和难点。 声明：本资源为本科生毕业论文，转载自浙江大学汪凯巍老师课题组：http://wangkaiwei.org/index.html

本资源为计算机专业本科毕业设计，包含毕业论文、源码等详细资料。 摘要 随着我国高校的不断发展，大学毕业生都面临找工作困难和就业压力，除了学校校内举办的招聘会，其他途径找工作只能进人才市场。为了更好的服务于毕业生需要设计开发一个基于企业与毕业学生实习就业系统平台，来服务于企业与学生。 本网站主要是运用Microsoft Visual Studio.NET2010开发工具基于B/S架构的毕业生就业管理系统，用户可以登录本网站了解最新招聘实习信息和人才求职信息，可以查看相关求职者简历信息，查询实习岗位信息，学生发布简历或申请职位等操作。 目录 摘 要 第1章 绪论 1.1 选题背景 1.2 设计目标 1.3 系统软硬件配置 1.3.1系统软件配置 1.3.2系统硬件配置 第2章 系统分析 2.1 需求分析 2.2技术分析 2.2.1 asp.net技术介绍 2.2.2浏览器与服务器结构 第3 章 需求分析系统需求 3.1 功能要求 3.2性能要求 3.3约束条件 3.4系统用例图 第4章 数据库结构设计与数据库设计 4.1系统总体结构图 4.2数据库的设计 4.2.1数据库需求分析 4.2.2 数据库设计 第5章 系统详细设计 5.1 系统首页设计 5.2 用户登录页面设计 5.3会员注册页面设计 5.4 学生用户中心设计 5.5 企业用户中心页面设计 5.6 用户留言页面设计 5.7 管理员登录页面设计 5.8 管理员管理中心模块设计 5.9 系统用户管理页面设计 5.10 注册会员管理块设计 5.11职位分类管理设计 5.12实习就业管理模块 5.13 系统管理设计 第6章 系统测试 6.1测试的任务和目的 6.1.1 测试的任务 6.1.2 测试的目的 6.2系统整体测试步骤 6.3本系统的测试 6.3.1用户登录模块测试 6.3.2添加用户模块测试 结 论 致 谢 参 考 文 献

这是一个作者毕业设计的爬虫，爬取58同城、赶集网、链家、安居客、我爱我家网站的房价交易数据。 欢迎使用！ 恳请上面网站的鹳狸猿不要和谐我，我没有天天开着爬的～～～ 关于AWK文的使用方法 File_catalog.awk提供了一套处理爬虫数据的算法。算法使用GNU工具awk语言实现。 使用awk程序用此算法处理后数据可以按月和房屋类型拆分为不同文件。 使用方法： Linux/Unix（或者其他可以使用awk程序的平台） awk -f [File_catalog.awk的位置] [需要处理的爬虫数据（文件名必须包含xinfang/ershoufang/zufang，数据第一列必须为年月的六位数字如201604）] 来源：https://github.com/lihansunbai/Fang_Scrapy 注：该代码分享于5年前，应该已经无法爬取上述网站的数据了，仅供学习交流使用。

一个后台文章管理系统cms，前台别人做 部分界面展示： 来源：https://github.com/rootphantomer/bishe

快速记（个人记账安卓app） 特色功能是：语音记账，地点记账，照片/图片记账 毕设题目为《基于Android平台的个人理财软件的设计与实现》 项目目录： -MoneyCharge (主目录) --com.cwp.chart (饼图统计库) --com.cwp.cmoneycharge (主界面逻辑) --com.cwp.pattern (手势密码库) --com.example.testpic (图片记账库) --com.slidingmenu.lib (侧滑栏库) --com.slidingmenu.lib.app (侧滑栏库) --com.umeng.fb.example (友盟，用户反馈库) --com.zhy.view (环形进度条库) --cwp.moneycharge.dao (业务类) --cwp.moneycharge.model (数据库类) 基于安卓的个人理财软件的设计与实现--项目心得 快速记更新日志 基于安卓的个人理财软件的设计与实现--动图预览 基于安卓的个人理财软件的设计与实现--动图预览2 图片预览： 来源：https://github.com/linmp4/quickmark