python人脸识别门禁

时间: 2023-09-22 22:13:46 浏览: 35
Python可以使用OpenCV库实现人脸识别门禁系统。具体步骤包括: 1. 使用OpenCV中的CascadeClassifier类加载人脸识别的分类器模型。 2. 利用摄像头或者图片输入,获取图像数据。 3. 使用cv2.cvtColor()函数将图像数据转换为灰度图像,以便于后续处理。 4. 利用CascadeClassifier.detectMultiScale()函数对图像进行人脸检测,得到人脸在图像中的位置信息。 5. 利用cv2.rectangle()函数在原始图像上绘制矩形框,标识出人脸的位置。 6. 判断人脸位置是否符合要求,如果符合则开启门禁,否则不予通过。 需要注意的是,人脸识别门禁系统还需要进行人脸特征提取和比对,以确保门禁的安全性和准确性。
相关问题

python人脸识别门禁系统

您好!对于人脸识别门禁系统的开发,您可以使用Python中的一些流行的人脸识别库和框架来实现。以下是一个基本的实现思路: 1. 安装依赖:使用pip安装必要的库,如OpenCV、dlib和face_recognition。 2. 数据收集:准备一些已知身份的人脸图像,可以是照片或视频帧。每个人的图像应该被标记为其对应的身份。 3. 人脸编码:使用face_recognition库加载和编码每个已知人脸图像。编码是将图像转换为特征向量的过程,用于后续的比对。 4. 门禁系统:使用摄像头捕捉实时视频流,并将每个视频帧中的人脸与已知人脸进行比对。可以使用OpenCV库来进行视频处理和人脸检测。 5. 人脸匹配:将每个检测到的人脸编码,并与已知人脸进行比对。可以使用face_recognition库提供的人脸比对函数。 6. 访问控制:根据比对结果判断是否允许访问。如果检测到的人脸与已知人脸相匹配,则允许进入,否则拒绝进入。 需要注意的是,人脸识别技术的准确性和性能取决于所使用的库和硬件条件。您可以根据您的具体需求对系统进行定制和优化。希望以上信息对您有所帮助!如有更多问题,请随时提问。

python人脸识别门禁系统报警模块

对于Python人脸识别门禁系统,你可以通过以下方式来实现报警模块: 1. 检测人脸:使用人脸识别库(如OpenCV、dlib等)来检测摄像头捕捉到的图像中的人脸。这些库提供了人脸检测的功能,可以帮助你找到图像中的人脸区域。 2. 特征提取:使用特征提取算法(如LBPH、Eigenfaces、Fisherfaces等)将每个人脸图像转换成一个向量,以便后续的人脸比对。 3. 人脸比对:将摄像头捕捉到的人脸图像与已知的人脸图像进行比对。可以计算两个人脸向量之间的相似度或距离,并设定一个阈值来判断是否为同一个人。 4. 报警机制:当检测到未经授权或不在白名单中的人脸时,触发报警机制。你可以使用声音(如警报声)、短信通知、邮件通知等方式来进行报警。 你可以根据实际需求选择合适的库和算法,并根据系统的具体要求来设计和实现报警模块。

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人脸识别门禁系统是通过使用树莓派作为终端处理器,使用OpenCV进行人脸识别的一种功能实现。该系统主要包括管理员登录、录入人脸和识别人脸三个功能。管理员可以通过输入用户名和密码登录到管理界面,在管理界面中可以录入人脸信息,包括人脸检测、捕获人脸和人脸训练。最后,通过人脸识别实现开门功能。这个系统的源码可以在Python人脸识别门禁管理系统中下载到。 与传统的人脸检测相比,该系统使用了基于OpenCV的RetinaFace ArcFace模型,可以更准确地检测人脸。通过调整参数,该模型可以在较短的时间内实现人脸检测结果,支持300x300大小的输入图像。 此外,还有其他人脸识别门禁系统版本提供的功能,如人脸考勤、人脸打卡、宿舍管理和人脸信息管理系统等,可以根据需求选择适合自己的版本。 总结来说,人脸识别门禁系统是基于OpenCV和Python开发的一种实现特定人脸开门功能的系统,通过树莓派作为终端处理器,利用人脸识别技术实现对门禁的控制。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [Python人脸识别的门禁管理系统源码,基于OpenCV+PyQt5,带图形界面](https://blog.csdn.net/weixin_42756970/article/details/128581456)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [人脸识别 宿舍门禁系统(python qt opencv带数据库)](https://blog.csdn.net/qq_26696715/article/details/109890766)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
人脸识别门禁系统是一种基于人脸识别技术的门禁系统,可以通过摄像头采集人脸图像,对比数据库中的人脸信息,实现自动开门或拒绝进入的功能。Python作为一种高级编程语言,也可以用来实现人脸识别门禁系统。下面是一个简单的Python人脸识别门禁系统代码示例: import cv2 import numpy as np import os # 加载人脸识别模型 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') # 加载人脸识别模型 recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.read("trainer.yml") # 加载人脸标签 labels = {} with open("labels.txt", "r") as f: lines = f.readlines() for line in lines: label, name = line.strip().split(",") labels[int(label)] = name # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # 读取摄像头图像 ret, frame = cap.read() # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.5, minNeighbors=5) # 遍历每个人脸 for (x, y, w, h) in faces: # 绘制人脸矩形框 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 识别人脸 roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w] id_, confidence = recognizer.predict(roi_gray) # 判断是否识别成功 if confidence < 70: name = labels[id_] cv2.putText(frame, name, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA) else: cv2.putText(frame, "Unknown", (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2, cv2.LINE_AA) # 显示图像 cv2.imshow('frame', frame) # 按下q键退出 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放摄像头 cap.release() # 关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() 这段代码使用OpenCV库实现了人脸识别门禁系统的基本功能,包括人脸检测、人脸识别、标签读取等。但是这只是一个简单的示例,实际的人脸识别门禁系统需要更加完善的功能和安全性保障。如果您需要开发一个真正的人脸识别门禁系统,建议您寻求专业的技术支持。
### 回答1: Python中有很多人脸识别的库,其中比较流行的是OpenCV和dlib。你可以使用它们来实现人脸检测、人脸识别和人脸表情识别等功能。下面是一个基本的人脸识别示例代码: import cv2 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, img = cap.read() gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) for (x,y,w,h) in faces: cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2) cv2.imshow('img',img) k = cv2.waitKey(30) & 0xff if k == 27: break cap.release() cv2.destroyAllWindows() 在上面的代码中,我们使用了OpenCV中的Haar Cascade分类器来检测人脸,并在检测到人脸时在图片上绘制一个矩形框。你可以根据具体需求进行修改和扩展。 ### 回答2: Python人脸识别是一种使用Python编程语言实现的人脸识别技术。它基于人脸的皮肤、底部特征点、眼部、鼻子、嘴巴等特征,通过各种算法实现人脸图像的识别和匹配。 Python人脸识别首先需要通过摄像头或者静态图像获取人脸图像。然后,利用Python的图像处理库,对图像进行预处理,将其转换为灰度图像。接下来,使用Python人脸识别库,如OpenCV或Dlib,对人脸图像进行特征提取,包括人脸的位置、大小和形状等信息。 在得到人脸特征后,Python人脸识别库会使用已经训练好的人脸识别模型进行匹配和识别。这个模型是使用大量的人脸图像进行训练得到的,可以根据输入的人脸特征与已知的人脸特征进行比对,从而找到最匹配的人脸。 Python人脸识别在很多领域都有广泛的应用。它可以用于人脸识别门禁系统、人脸支付、人脸考勤、人脸身份验证等场景。此外,它还可以用于人脸情绪识别、人脸表情分析等研究领域。 Python人脸识别的优势在于其简洁易用的编程语言,以及丰富的开源库支持。Python的语法简单明了,易于学习和使用。同时,有很多成熟的开源人脸识别库可以选择使用,节省了开发人员的时间和精力。 总的来说,Python人脸识别是一种强大而灵活的人脸识别技术。它通过Python编程语言,利用图像处理和机器学习算法,实现了对人脸图像的识别和匹配,并在多个领域有着广泛的应用前景。
很高兴回答你关于Python和OpenCV人脸识别门禁系统的问题!要实现这样的系统,你需要使用OpenCV库中的人脸识别功能和Python编程语言。 首先,你需要安装OpenCV库。你可以使用以下命令在Python环境中安装它: pip install opencv-python 安装完成后,你可以导入OpenCV库并使用其人脸识别功能。以下是一个简单的示例代码: python import cv2 # 加载人脸识别器 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml') # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # 读取摄像头图像 ret, frame = cap.read() # 将图像转换为灰度图 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用人脸识别器检测人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30)) # 在图像上标记检测到的人脸 for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 3) # 显示图像 cv2.imshow('Face Recognition', frame) # 按下 'q' 键退出 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放摄像头和关闭窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows() 这段代码使用摄像头读取图像,并通过人脸识别器检测人脸。检测到的人脸会在图像上用绿色矩形标记出来。按下 'q' 键可以退出程序。 你可以根据你的需求进一步扩展这个基本的示例,例如添加身份验证功能、与门禁系统的集成等。 希望这个示例对你有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
Python人脸识别和PyQt5是一种常用且有趣的组合,可以用于开发图像处理和人脸识别应用程序。 首先,我们可以使用Python中的OpenCV库来进行人脸识别。OpenCV提供了一系列功能强大的图像处理和计算机视觉算法,包括人脸检测和人脸特征提取。我们可以使用OpenCV中的人脸检测算法来在图像或视频中检测人脸,并使用特征提取算法来提取人脸的特征。 然后,我们可以使用PyQt5来创建一个用户界面,用于显示图像、控制人脸识别程序的运行以及显示识别结果。PyQt5是一种Python的GUI库,它提供了丰富的GUI组件和功能,使我们可以轻松地创建用户友好的界面。我们可以使用PyQt5中的布局管理器来布置界面上的各个组件,并使用信号和槽机制来连接用户界面和人脸识别程序的逻辑。 例如,我们可以创建一个简单的界面,包括一个按钮用于开始人脸识别,一个图像显示区域用于显示摄像头捕获的图像和识别结果。当用户点击开始按钮时,我们可以启动一个线程来进行人脸识别,将识别结果显示在界面上。同时,在界面上显示的图像可以使用OpenCV来捕获计算机摄像头的视频流,并实时进行人脸检测和识别。 通过将Python人脸识别和PyQt5相结合,我们可以创建一个功能强大而且易于使用的图像处理和人脸识别应用程序。这种组合不仅可以用于研究和学习人脸识别算法,还可以应用于实际的安全监控、人脸识别门禁系统等领域。
### 回答1: Python人脸识别的PCA算法可以用于进行ORL人脸识别。ORL人脸识别数据库是一个经典的人脸识别数据库,包含了40个人的每个人各10张不同表情变化下的人脸图像。在Python中使用PCA算法进行ORL人脸识别,需要先将ORL数据库进行预处理,包括读取图像,转换为PCA算法输入形式的矩阵,进行标准化,对数据进行降维等步骤。然后,利用Python中的sklearn库进行PCA降维处理,提取出特征向量,并使用k-近邻算法、支持向量机算法,卷积神经网络等算法进行分类和识别。PCA思想是通过线性变换将高维数据降维到低维空间,减少模式识别中分类器的计算时间和存储空间,提高模式分类的准确率。在Python中使用PCA人脸识别算法,可以有效地提取人脸特征,实现高效准确的人脸识别。同时,基于Python的强大科学计算和机器学习库,能够配合使用多种算法,使得人脸识别的效果更加优秀,具有广泛的应用前景。 ### 回答2: Python是一种流行的编程语言,它提供了各种各样的库和工具,用于人脸识别。PCA(主成分分析)是其中一种常见的技术,可以用来提取人脸图像中的主要特征,并将其压缩为低维度。ORL(Olivetti Research Laboratory)是一个公共数据库,其中包含了40个人的400张照片,可用于人脸识别研究。 Python的scikit-learn库提供了一个PCA类,可以使用ORL数据库进行演示。使用该类可以将ORL数据库训练为人脸识别模型,并对新的人脸图像进行预测。在使用PCA进行人脸识别时,可以在执行识别之前使用属性提取方法按比例缩小图像,以使算法在存储和计算时更加有效。此外,还可以使用其他技术来提高性能,例如局部二值模式(LBP)和人脸对齐。 总而言之,Python和PCA可以在人脸识别方面提供很多帮助,ORL数据库是一个常见的基准,可以用来评估算法的准确性。通过使用这些工具和技术,可以在保持高准确性的同时加速人脸识别的过程。 ### 回答3: Python人脸识别是一种通过计算机程序自动检测、识别和比对人脸的技术,可以广泛应用于人脸识别解锁、人脸识别支付、人脸识别门禁等场景中。而PCA(Principal Component Analysis)算法和ORL人脸数据库则是Python人脸识别技术中非常重要的两个部分。 PCA算法是一种基于降维思想的算法,在处理高维数据时非常实用。在Python人脸识别领域,通过PCA算法可以对图像进行降维,减少图像处理的计算量和存储空间,从而提高识别速度和准确率。 而ORL人脸数据库则是一个经典的人脸数据库,包含了40个人的400张面部图像,每个人有10张不同姿态下的面部图像。这个数据库因为它丰富的数据集、易于使用的API以及出色的性能而被广泛使用。 在Python人脸识别中,我们可以利用PCA算法对ORL人脸数据库中的面部图像进行降维处理,并进行人脸识别,从而实现高效准确的人脸识别。因此,Python人脸识别技术中的PCA算法和ORL人脸数据库都具有极其重要的作用。
### 回答1: 人脸识别数据集通常是用于训练和测试人脸识别算法的数据集。Python是一种常用的编程语言,因其易学易用和强大的数据处理能力,广泛应用于数据科学和人工智能领域,也被用于处理人脸识别数据集。 在Python中,有一些常用的人脸识别数据集可以使用,如LFW数据集、CelebA数据集和FERET数据集等。这些数据集包含了很多人脸图像以及相应的标签信息,可以用于训练模型和评估算法性能。 使用Python进行人脸识别数据集的处理可以借助一些开源的库和工具。例如,OpenCV是一个常用的图像处理库,可以用于读取、预处理和显示人脸图像。另外,对于深度学习模型的训练,可以使用TensorFlow或PyTorch等框架,这些框架提供了丰富的函数和接口,方便处理图像数据集。 在处理人脸识别数据集时,常见的任务包括数据预处理、特征提取和模型训练。数据预处理阶段可以包括图像裁剪、大小调整和亮度均衡等操作,以便提高模型性能。特征提取是将图像转换为适合机器学习算法处理的向量表示,可以采用传统的特征提取方法或者使用深度学习模型对图像进行特征编码。模型训练阶段可以使用监督学习算法,如支持向量机、K近邻或者深度神经网络等。 通过Python中的人脸识别数据集处理技术,可以实现人脸识别算法的训练和调优,进而应用于人脸识别、身份验证、安全监控等领域。 ### 回答2: Python人脸识别数据集是一组用于训练和评估人脸识别算法的数据集。这些数据集包含了一系列人脸图像和对应的标签或注释信息。人脸识别数据集是计算机视觉领域的一个重要资源,用于帮助开发人员训练出准确高效的人脸识别模型。 Python人脸识别数据集包含大量的人脸图像,这些图像来自于不同的来源和环境,涵盖了不同的年龄、性别、肤色、表情等因素。数据集中的每个图像都会有对应的标签或注释信息,用于告知计算机哪些图像中的人脸属于同一个人。 使用人脸识别数据集,可以通过使用特定的算法和技术来训练一个模型,使其能够在未来的图像中准确地检测和识别人脸。通过不断改进和优化模型,可以提高人脸识别的准确性和鲁棒性。 Python人脸识别数据集的应用非常广泛。它可以用于安全系统,如人脸识别门禁系统,通过对比图像中的人脸与已知的数据库中的人脸进行匹配来实现安全认证。此外,它还可以用于视频监控和调查犯罪活动。人脸识别数据集还能够用于基于人脸的情绪分析、年龄和性别识别等应用。 总之,Python人脸识别数据集是一个重要的资源,提供了训练和评估人脸识别算法的样本图像和相关标签。通过使用这些数据集,开发者们可以训练出准确和高效的人脸识别模型,实现各种实际应用。
当然,我可以为您提供一个基本的人脸识别门禁的 Python 代码示例。请注意,这只是一个基本的示例,您可能需要根据您的具体需求进行适当的修改和扩展。以下是一个使用 OpenCV 和 face_recognition 库实现人脸识别门禁的示例代码: python import cv2 import face_recognition # 加载已知的人脸图像和姓名 known_faces = [ { "name": "Alice", "image_path": "path_to_alice_image.jpg" }, { "name": "Bob", "image_path": "path_to_bob_image.jpg" } ] # 加载已知人脸的编码和姓名 known_face_encodings = [] known_face_names = [] for face in known_faces: image = face_recognition.load_image_file(face["image_path"]) encoding = face_recognition.face_encodings(image)[0] known_face_encodings.append(encoding) known_face_names.append(face["name"]) # 初始化摄像头 video_capture = cv2.VideoCapture(0) while True: # 读取摄像头图像 ret, frame = video_capture.read() # 将图像转换为RGB格式 rgb_frame = frame[:, :, ::-1] # 在图像中寻找人脸并进行编码 face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_frame) face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_frame, face_locations) # 遍历当前帧中的每个人脸 for (top, right, bottom, left), face_encoding in zip(face_locations, face_encodings): # 进行人脸匹配 matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding) name = "Unknown" # 如果找到匹配的人脸,则获取对应的姓名 if True in matches: first_match_index = matches.index(True) name = known_face_names[first_match_index] # 在图像中绘制人脸框和姓名 cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2) cv2.putText(frame, name, (left, top - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (0, 0, 255), 2) # 显示结果图像 cv2.imshow('Face Recognition', frame) # 按下 'q' 键退出程序 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放资源 video_capture.release() cv2.destroyAllWindows() 这段代码使用 OpenCV 捕获摄像头图像,并使用 face_recognition 库进行人脸识别。它会加载已知的人脸图像和姓名,将摄像头图像中的人脸与已知的人脸进行比较,并在图像中绘制人脸框和姓名。您可以根据您的具体需求进行修改和扩展,例如添加门禁控制逻辑等。请确保安装了相应的库,并将 path_to_alice_image.jpg 和 path_to_bob_image.jpg 替换为实际的人脸图像路径。
### 回答1: OpenCV是一个流行的计算机视觉库,可以使用Python编程语言进行人脸识别。人脸识别是一种基于图像处理和模式识别的技术,可以识别图像或视频中的人脸,并进行分类、识别、跟踪等操作。在Python中使用OpenCV进行人脸识别,需要掌握一些基本的图像处理和机器学习知识,例如图像预处理、特征提取、分类器训练等。通过使用OpenCV和Python,可以实现高效、准确的人脸识别应用,例如人脸识别门禁系统、人脸识别支付等。 ### 回答2: OpenCV是一个基于开源发行提供了各种计算机视觉和机器学习功能的跨平台计算机视觉库。在OpenCV中,通过使用Haar-like特征和级联分类器的方法可以很容易地实现人脸识别,这种技术也被称为人脸检测。 使用Python编程语言和OpenCV库可以实现通过摄像头或者图片中检测人脸并确定人脸的位置。首先,需要从OpenCV中调用级联分类的分类器(Cascade Classifiers),这些分类器是预先培训的,并使用Haar-like特征检测人脸。 使用分类器进行人脸识别需要构建人脸识别器。该识别器从分类器中调用detectMultiScale()函数来捕捉已经训练好的特征,该特征可以检测到眼睛、鼻子等人脸特征。提取特征后,每一个匹配的区域都被认定为人脸的位置,通过重新调整图像大小来统一所有人脸的大小。 通过Python编程语言和OpenCV库,可以快速实现人脸识别技术。人脸检测是许多现代应用程序(比如安全技术、个人验证、社交媒体)的基础,同时这种技术也是计算机视觉和机器学习领域的一个重要研究方向。近年来,不断涌现的新技术不仅增强了人脸识别技术的实用性,同时也加快了识别速度、提高了识别准确度,展示了该技术的广泛应用前景。 ### 回答3: OpenCV(Open Source Computer Vision)是一种开源计算机视觉库,它提供了用于图像和视频处理、物体识别、人脸识别等应用的工具和库。这个库主要支持C、C++、Python、Java和MATLAB等语言,为不同的开发人员提供了更好的选择。在最近的几年中,OpenCV和Python的结合变得越来越流行,并受到了业内许多开发人员的青睐。 人脸识别是计算机视觉领域的一个主要应用,它旨在识别图像或视频中存在的人脸。OpenCV提供了许多人脸检测的算法,包括Haar级联检测器和LBP级联检测器等。这些算法可以在Python中进行调用,并用于执行人脸识别任务。 下面是一些Python中使用OpenCV进行人脸识别的主要点: 1. 导入OpenCV和必要的库:使用import语句导入OpenCV和其他Python库(如numpy和matplotlib)。 2. 准备数据集:准备包含人脸的图像数据集,通常包括文件夹中的多个图像(至少两个)。 3. 加载分类器:现成的Haar级联检测器和LBP级联检测器等分类器已经在OpenCV中实现,用于人脸检测和识别。 4. 为人脸检测设置参数:这涉及许多参数,如检测器的比例因子、邻居数等。 5. 实施人脸检测:使用detectMultiScale函数查找人脸。 6. 获取ROI(Region of Interest)并将其调整为标准大小:用于将来与其他人脸进行比较和识别。 7. 识别人脸:使用训练的分类器将人脸与特定的标识符(例如姓名或ID)进行匹配。 8. 输出结果: 输出人脸匹配结果,可能包括识别的姓名或ID。 总之,Python和OpenCV能够提供人脸识别功能,实现方法简单易懂,只需要按照顺序执行上述步骤即可。这对于需要快速实现人脸识别功能的开发人员,是一种极具便利和效率的选择。

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