基于Python智能停车场管理系统的设计与实现(论文+源码)-kaic.zip下载

weixin_39821228 2023-11-17 09:30:45
摘 要 1 系统概述 1.1 概述 1.2课题意义 1.3 主要内容 2 系统开发环境 2.1 B/S架构 2.2 Python简介 2.3 Django框架 2.4 MySQL 介绍 2.5 MySQL环境配置 3 需求分析 3.1技术可行性:技术背景 3.2经济可行性 3.3操作可行性 3.4系统设计规则 3.5系统流程和逻辑 4系统概要设计 4.1概述 4.2系统结构 4.3数据库设计 4.3.1 数据库实体 4.3.2 数据库设计表 5 系统详细设计 5.1系统功能模块 5.2 管理员功能模块 5.3 用户功能模块 6 系统测试 6.1系统测试的目的 6.2系统测试方法 6.3 测试结果 结论 致 谢 参考文献 , 相关下载链接:https://download.csdn.net/download/weixin_39563171/88493368?utm_source=bbsseo
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边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略”展开,提出了一种利用启发式算法优化深度神经网络任务在边缘计算环境中的计算卸载方案。通过Matlab代码实现,研究如何将复杂的神经网络任务合理分配到边缘设备与云端,以降低延迟、节省能耗并提高系统效率。文中重点探讨了任务分割、资源调度、通信开销与计算能力之间的权衡,并借助启发式算法(如遗传算法、粒子群优化等)寻找近似最优的卸载决策。该方法适用于资源受限的边缘计算场景,具有较强的工程应用价值。; 适合人群:具备一定编程基础和算法知识,熟悉Matlab工具,从事边缘计算、物联网、人工智能智能优化方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于解决边缘智能中深度学习任务的高效部署问题;②为移动端或嵌入式设备上的AI应用提供低延迟、低功耗的任务卸载策略;③支撑智慧城市、自动驾驶、工业物联网等实时性要求高的应用场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实验复现,深入理解算法实现细节与系统建模过程,同时可尝试替换不同启发式算法或调整网络结构以进一步优化性能。
航拍图像多类别实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:航拍图像多类别实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:1283张图片 验证集:416张图片 总计:1699张航拍图片 • 训练集:1283张图片 • 验证集:416张图片 • 总计:1699张航拍图片 • 分类类别: 桥梁(Bridge) 田径场(GroundTrackField) 港口(Harbor) 直升机(Helicopter) 大型车辆(LargeVehicle) 环岛(Roundabout) 小型车辆(SmallVehicle) 足球场(Soccerballfield) 游泳池(Swimmingpool) 棒球场(baseballdiamond) 篮球场(basketballcourt) 飞机(plane) 船只(ship) 储罐(storagetank) 网球场(tennis_court) • 桥梁(Bridge) • 田径场(GroundTrackField) • 港口(Harbor) • 直升机(Helicopter) • 大型车辆(LargeVehicle) • 环岛(Roundabout) • 小型车辆(SmallVehicle) • 足球场(Soccerballfield) • 游泳池(Swimmingpool) • 棒球场(baseballdiamond) • 篮球场(basketballcourt) • 飞机(plane) • 船只(ship) • 储罐(storagetank) • 网球场(tennis_court) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:航拍图像数据。 二、适用场景 • 航拍图像分析系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割航拍图像中各种物体的AI模型,用于地理信息系统、环境监测等。 • 城市

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