基于Flask+Yolov5+Redis的深度学习车辆行人在线监测网站python源码+项目说明+模型.zip下载

weixin_39820535 2023-11-19 14:00:41
【资源介绍】 基于Flask+Yolov5+Redis的深度学习车辆行人在线监测网站python源码+项目说明+模型.zip 数据集划分 如图1.1,数据集中包含3000张真实场景下行车记录仪采集的图片, 其中训练集包含2600张带有标签的图片,测试集包含400张不带有标签的测试集图片。数据集中共有22种细分的人车类型标签。其中,yolov5支持yolo的.txt标签格式,故将json的标签格式先转化为yolo格式,即标签、xy中心坐标、物体宽高,其中后四者均为归一化后的坐标。 在划分训练集和测试集时,以8:2划分训练集和测试集,并采用随机划分的方式,保证数据集的随机性。 | | | | ---- | ------------------------------------- | | | ![](/imgs/clip_image002-1669519970038.jpg) | > 图1.1 数据集样例图 数据增强 获得一个表现良好的神经网络模型,往往需要大量的数据作支撑,然而获取新的数据这项工作往往需要花费大量的时间与人工成本。使用数据增强技术,可以充分利用计算机来生成数据 , 相关下载链接:https://download.csdn.net/download/ma_nong33/88500236?utm_source=bbsseo
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【资源说明】 该项目是个人毕设项目源码,评审分达到94分,都经过严格调试,确保可以运行!放心下载使用。 该项目资源主要针对计算机、自动化等相关专业的学生或从业者下载使用,也可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。 具有较高的学习借鉴价值!基础能力强的可以在此基础上修改调整,以实现类似其他功能。 ## 技术环境: PyCharm + Flask + Python3.7 + Redis + mysql ## 功能说明: 1.用户在没有登录的时候点击买东西,会弹出首先登录,同时也可以选择注册,注册需要邮箱验证码 2.商品有二级分类,可以按照大类或小类列表展示商品 3.加入购物车之后,用户可以去个人中心查看,由于二手商品数量每件比较少,所以限定用户在提交到购物车20分钟内完成结算,否则商品会从购物车内清除 4.如果用户没有完成结算的话,会在订单中,同样也有时间限制,每件商品都有根据当初进入订单那个时间算起至三十分钟后自动从订单中取消 5.在二手商城中难免有些买家觉着卖家定价不合适,会跟商家交谈,所以做了一个商品议价的模块,可以实现回复再回复的问题 6.卖东西的界面使用了可以拖拽的方式让用户上传商品更方便 7.用户发布的商品需要管理员审核后才能在前端展示出来哦
【资源说明】 基于FlaskPython全国招聘岗位就业可视化系统源码+项目部署说明+详细注释.zip 1、该资源内项目代码都是经过测试运行成功,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使用,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。 1 开发环境** * 1 系统:Window 10 家庭中文版。 * 2 语言:Python(3.8.5)、MySQL(5.5)。 * 3 Python所需的库:flask、pymysql、pandas、numpy、time、datetime、requests、etree、jieba、re、json、decimal(没有的话pip或conda安装一下~)。 * 4 编辑器:jupyter Lab(jupyter notebook)、Pycharm(主用)、Navicat。 2 运行说明** 本项目下面有五个.py的文件,下面分别阐述各个文件所对应的功能:
* 1 data_collection:分别从前程无忧网站和猎聘网上以关键词`job_name`爬取相关数据。其中,前程无忧爬取的数据主要用来进行相关图表的绘制;而猎聘网上主要为岗位要求文本数据,这部分进行词云的可视化展示。 * 2 data_clean:对爬取到的数据进行清洗,包括去重去缺失值、变量重编码、特征字段创造、文本分词等。 * 3 data_store:将清洗后的数据全部储存到`MySQL`中,其中对文本数据使用`jieba.analyse`下的`extract_tags`来获取文本中的关键词和权重大小,方便绘制词云。 * 4 utils:大多为app调用MySQL数据库中的工具类函数;同时,里面也有引用data_collection、data_clean、data_store等函数,我们也主要使用该工具类进行岗位数据的爬取、清洗和存储。 * 5 app:使用`Python`一个小型轻量的`Flask`框架来进行`Web`可视化系统的搭建,在static中有css和js文件,js中大多为百度开源的[ECharts](https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html),再通过自定义`controller.js`来使用ajax调用flask已设定好的路由,将数据异步刷新到templates下的`main.html`中。 * 6 如何运行:先运行utils,提前进行数据采集、数据清洗、数据存储操作,之后更改app修改好`datatable`和`job_name`,这部分信息务必与utils中输入的保持一致(因为发现app一运行的话就会直接给出网页,所以没法在控制台上同步将变量赋值过去*_*)。 * 7 温馨提示:由于我在数据采集部分使用了一个用redis搭建的代理IP池,所以一开始运行的话需要将里面的proxies删掉,使用time.sleep即可(使用代理池能防止被封IP,同时可以更快爬取数据,实现可视化操作)。 3 你将会学到** * 1 Python爬虫:盗亦有道,掌握requests和xpath的相关用法。 * 2 数据清洗:能详细知道项目中数据预处理的步骤,包括去重去缺失值、变量重编码、特征字段创造和文本数据预处理,玩转pandas、numpy相关用法。 * 3 数据库知识:select、insert等操作,掌握pymysql相关用法。 * 4 前后端知识:了解到HTML、JQuery、JavaScript、Ajax的相关用法。 * 5 Flask知识:能快速建立起一个轻量级的Web框架,利用Python实现前后端交互。

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