项目简介 本项目是一个基于机器人控制技术的模拟仿真系统。采用Redis作为后端数据存储，运用OpenGL进行图形渲染和用户交互。主要功能是模拟和控制一个Panda机器人进行目标追踪和球类运动，能让用户直观体验机器人的模拟运动和目标追踪功能。 项目的主要特性和功能 模拟机器人控制：通过controll
项目简介 这是一个基于Python的图像检索系统，能够依据用户提供的图像在数据库中搜索相似图像。系统支持基于颜色、纹理和形状等多种特征进行图像检索，通过不同算法提取图像特征并进行相似度匹配，最后将匹配结果反馈给用户。 项目的主要特性和功能 多种特征检索：支持基于HSV颜色空间的颜色检索、基于灰度共生
项目简介 本项目开发了名为Smart Amoeba（SA）的TinyML推理堆栈，旨在解决将AI迁移到嵌入式应用程序时面临的挑战。该系统采用tflite格式的模型文件，经解析编译成IR后进行两层优化，最终生成符合C99标准的计算图。提供可移植、灵活且易于部署的平台，支持多种AI生态系统和量化压缩方法
项目简介 本项目是基于Flask框架和Neo4j图形数据库构建的番剧推荐系统。借助协同过滤算法、随机推荐和新番推荐等功能，为用户提供个性化的番剧推荐服务。用户可通过网站浏览推荐番剧、进行搜索、评分，还能完成注册登录操作。 项目的主要特性和功能 协同过滤推荐：依据用户评分数据，运用余弦相似度算法为用户
项目简介 本项目是基于Unity和Django框架构建的卫星协同仿真系统，主要用于模拟卫星在轨道上的协同工作。借助Unity ML - Agents框架结合PPO算法进行训练，利用C#和Python实现卫星行为的模拟与控制。同时，包含基于Django的聊天室模块，用于数据展示和通信。 项目的主要特性
项目简介 本项目借助PyTorch框架，利用深度Q学习（Deep Q Learning）算法，训练神经网络模型来操控贪吃蛇游戏。能让贪吃蛇自动寻觅食物并规避碰撞，项目涵盖了贪吃蛇游戏环境的搭建、深度Q学习算法的训练流程以及训练结果的可视化呈现。 项目的主要特性和功能 贪吃蛇游戏环境：实现了贪吃蛇移动
项目简介 本项目致力于测试基于Arduino的机器学习和自动化机器人技术在实际场景中的可行性。所开发的原型机器人可执行诊断和维护任务，展示了机器学习在机器人控制方面的潜力。项目结合硬件与软件开发，展现了自主诊断和维护机器人的开发前景。 项目的主要特性和功能 技术栈 Python 3：用于软件开发与集
项目简介 本项目是基于 Python 和 OpenCV 的滑块验证码匹配工具，名为 Slider Captcha Match。它通过对比滑块和背景图像来计算滑块的正确偏移量，主要用于验证图像处理和匹配算法，为开发者处理滑块验证码相关任务提供了简便工具。 项目的主要特性和功能 具备核心类 Slider
项目简介 ONE·一个阅读器是基于Python和QtQuick框架开发的应用程序，能为用户带来简洁、高效的阅读体验。该应用解析RSS订阅源，展示每日精选的文章、图片和问答内容。它针对SailfishOS平台进行了优化，也适用于其他支持QtQuick的桌面或移动平台。 项目的主要特性和功能 RSS订阅
项目简介 本项目是一个综合性系统，融合了Python和MATLAB技术。它涵盖了流体阻力数据处理、建模与优化的完整流程，同时具备基于Python的实时心跳检测功能。其中，MATLAB负责对流体阻力实验数据进行处理、建模和优化；Python则利用麦克风捕捉声音信号来实现实时心跳检测。 项目的主要特性和
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