救救孩子的python 大佬们

2024中美创客大赛一等奖-基于AI大模型的青少年心理危机预防智能体+python源码+技术文档+演示视频+ppt

<项目介绍> ## 项目介绍 作品简介 IOOI蛋---青春期情绪认知助手 痛点： 青春期阶段的青少年心理行为自控能力较弱，易受情绪波动影响 青春期是一个充满变化和挑战的时期，青少年在这一阶段会经历身体、心理和社会角色的多重转变，导致情绪的波动变化，往往会带来心理摩擦，影响他们的心理行为自控能力。根据调查数据知，不论是否处于青春期，每个年龄段情绪的复杂程度也在不断地变化，为了帮助青少年更好地管理这些情绪波动，我们创造一种名为IOOI蛋（情绪蛋）的工具。IOOI蛋是一种创新的辅助工具，旨在帮助青少年识别、理解和调节自己的情绪。 IOOI蛋的功能--“情绪的雕刻者、记录者” 情绪识别与动画生成：根据面部识别检测到的情绪，制作用户AI动画生成的情绪小人（不同颜色代表不同情绪，red-愤怒；blue-忧伤；green-厌恶；purple-害怕；orange-快乐）； 情绪互动体验：根据语音识别检测情绪，根据情绪产生的可爱情绪小人与用户进行互动，提供即时的情绪反馈和支持。同时增强场景性，如检测愤怒生成愤怒小人时，其小人会发出“救救我”的信号（因其愤怒值不断升高，其身体会不断地膨胀），这时需用户稳定冷静下情绪，才能停止继续膨胀恢复原来的身体形状； 情绪记录与分析：建立APP实时记录保 - 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学 该资源内项目源码是个人的参赛作品，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，放心下载使用！ 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。

从注意力到行动 pdf Agent

从注意力到行动 pdf

同步电机与构网型变流器的频率稳定特性及多时间尺度交互机理研究（Simulink仿真实现）

内容概要：本文系统解读了一套完整的多机器人路径规划（MAPF）MATLAB代码库，重点围绕优先级规划算法展开，涵盖从地图解析、拓扑构建、路径规划、冲突消解到可视化呈现的全流程。文章提出四层架构设计：几何层负责地图解析与栅格化；拓扑层构建四邻域图与Petri网模型；调度层实现基于动态边权膨胀的优先级路径规划与时间同步冲突消解；呈现层完成动画与视频输出。核心创新包括动态边权膨胀机制避免硬封锁导致的虚假不可解、节点预留历史实现高效冲突查询、几何惩罚驱动的局部同步提升效率，以及Petri网双阶段优化支持解的存在性与最优性分离判断。框架兼顾实用性与可扩展性，适用于大规模智能体场景。; 适合人群：具备MATLAB编程基础，从事机器人、自动化、智能交通或路径规划相关研究的科研人员与研究生。; 使用场景及目标：① 学习并复现多机器人无冲突路径规划的经典与先进算法；② 掌握动态边权膨胀、时间同步、冲突消解等关键技术的工程实现；③ 借助模块化框架进行算法改进与性能优化，支撑仓储物流、无人机编队等应用场景的仿真研究。; 阅读建议：建议按文中所述的数据流顺序逐步阅读，重点关注各模块接口设计与算法取舍逻辑，结合提供的完整资源进行代码调试与实验验证，深入理解“空间规划-时间消解”分离的设计思想。

huashu-motion 让编码 Agent 直出商业宣传片-一个专门给 Claude Code、Codex 等工具使用的 Skill

huashu-motion 一个专门给 Claude Code、Codex 等工具使用的 Skill。它不跑黑盒视频生成模型，而是让 Agent 直接用代码绘制动画，成片就是一个网页。 项目最大的特色是“先写谱再拍片”，Agent 能写纯文本乐谱配合乐器采样在本地配乐，并精准对齐每帧音效。在浏览器里按 C 键点击画面就能直接留批注，Agent 会定位源码只改动那一处，也可以在右侧表单手动调参。 它还内置了从顶级发布片提炼的 20 种运动语言、自动化质检与并行渲染机制，小模型同样能做出高级感。

YOLO26算法校园作业场景锚目标检测+训练好的模型+103张数据集+pyqt可视化界面.zip

附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面，页面底部含可视化效果预览，毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别（中文）：[锚(anchor)] · 训练集：90 张 · 验证集：9 张 · 测试集：4 张 · 总计：103 张 该数据集聚焦校园作业场景，通过精准标注手写文字中的锚元素，为教育场景下的文本识别与作业分析提供高质量数据支撑，助力教学评估与学生书写质量研究。该数据集训练集占比90%，验证集与测试集分别占9%和4%，符合目标检测任务数据划分的常规比例，训练集规模充足以保障模型学习能力，验证集与测试集合理分配用于模型性能评估，确保数据分布科学合理。该数据集标注工作严格遵循规范，所有锚元素的边界框标注精准，标注内容与... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 100 个 epoch，最终轮指标： 指标 | 数值 mAP50 | **0.6351** mAP50-95 | 0.1958 Precision | 0.6436 Recall | 0.5714 train/box_loss | 1.6649 train/cls_loss | 1.3181 val/box_loss | 2.3156 val/cls_loss | 2.5145 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 仅 0.6351，模型收敛不充分。Loss 曲线前期下降后进入平台期，mAP 提升缓慢。mAP50-95 为 0.1958，定位精度同样偏低。 【模型性能评估】 Precision 0.643... 使用场景：毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。