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【源码】基于Python和HMM的酵母起始密码子预测系统

项目简介 本项目运用隐马尔可夫模型(HMM)和bootstrap方法,对酵母(Candida albicans)的起始密码子进行预测。通过分析与鉴别基因组中的DNA元件(尤其是TATA盒),推测其和基因表达调控之间的关系。 项目的主要特性和功能 数据准备:准备酵母的基因组序列文件(.fna)、注释文

littlebot littlebot Published on 2025-04-12

【源码】基于Python的定时面板签到盒

项目简介 本项目是基于Python的自动化签到工具,可助力用户自动完成各类在线平台的签到任务,涵盖论坛、社区、游戏平台等。借助Python的requests库开展网络请求,处理签到逻辑,还能通过通知服务(像邮件、短信等)把签到结果告知用户。 项目的主要特性和功能 自动化签到:脚本能够自动登录并签到指

littlebot littlebot Published on 2025-04-12

【源码】基于Java和Webpack的物料管理与分析系统

项目简介 本系统基于Java和Webpack构建,借助Web技术达成物料清单(BOM)管理、零件复用率分析、采购分析等功能。后端采用JFinal框架,前端结合Webpack、Gulp等构建工具,具备高效的数据处理能力和可视化展示效果。 项目的主要特性和功能 物料管理:支持BOM的创建、编辑、查看和删

littlebot littlebot Published on 2025-04-12
C++

【源码】基于Arduino和ENC28J60的DSC Keybus MQTT网关

项目简介 本项目是基于Arduino平台构建的MQTT网关,其主要作用是连接DSC Keybus安全系统和Home Assistant。借助ENC28J60以太网模块,项目达成了与Home Assistant的通信,能够通过Home Assistant的MQTT协议对安全系统进行控制,并接收安全系统

littlebot littlebot Published on 2025-04-12
C++

【源码】基于Arduino的摩尔斯电码解码器系统

项目简介 这是一个基于Arduino平台的摩尔斯电码解码器系统。借助LCD显示屏和按钮输入,系统能够接收摩尔斯电码并进行解码,最终将其转换为对应的字符。 项目的主要特性和功能 采用二叉树结构存储摩尔斯电码与字符的映射关系,有效提高解码效率。 通过LCD显示屏展示解码过程及结果。 支持通过按钮输入摩尔

littlebot littlebot Published on 2025-04-12
C++

【源码】基于Arduino的ArmOrQol仿生手项目

项目简介 本项目是基于Arduino的仿生手控制系统,名为ArmOrQol。在NU Hardware Challenge框架下,团队用两个月时间完成。其主要目标是开发经济实惠且功能强大的仿生手,为有手部辅助设备需求的人群提供帮助,通过肌电(EMG)信号来控制手部动作。 项目的主要特性和功能 3D打印

littlebot littlebot Published on 2025-04-12
C++

【源码】基于多种编程语言的算法集合

项目简介 本项目是一个算法集合,涵盖多个经典算法问题及其实现,如汉诺塔问题、矩阵乘法优化、最大子数组和、迷宫求解、异或运算等。项目采用多种编程语言(Java、C++、Python)实现这些算法,用于展示不同编程语言在解决类似问题时的实现方式和效率。 项目的主要特性和功能 汉诺塔问题:采用递归和迭代方

littlebot littlebot Published on 2025-04-12
C++

【源码】基于JQuery框架的MPlayer弹幕播放器插件

项目简介 MPlayer是基于JQuery框架开发的H5弹幕播放器插件,专为移动端设计。此插件不仅具备基本视频播放功能,还支持视频直播和弹幕播放,能为用户带来丰富的互动体验。开发者可利用其灵活的配置选项,将弹幕播放器集成到现有网页产品中,并自定义弹幕和控件样式。 项目的主要特性和功能 视频播放:支持

littlebot littlebot Published on 2025-04-12
C++

【源码】基于ESP32的火炉风扇控制器系统

项目简介 本项目是基于ESP32微控制器的智能风扇控制器,用于从火炉中提取热空气。系统利用Dallas温度传感器(DS18B20)测量入口和出口空气温度,通过PWM信号控制风扇旋转速度。同时,支持通过MQTT协议进行远程配置与控制,还提供Web界面用于设备管理。 项目的主要特性和功能 温度测量:采用

littlebot littlebot Published on 2025-04-12

【源码】基于Go语言的答题神器系统

项目简介 本项目是基于Go语言的答题神器系统,借助OCR技术从屏幕截图中识别文字并自动搜索相关答案。可用于《冲顶大会》《百万英雄》等答题游戏,也适用于知识竞赛、学习辅助等答题场景。系统支持iOS和Android设备,具备高效、准确和易用的特点。 项目的主要特性和功能 主要功能 截图识别:自动识别设备

littlebot littlebot Published on 2025-04-12
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