纸船的案例列表
基于卷积神经网络的交通标志识别系统
一种改进YOLOv5s的检测系统。全都由我完成，模型从主干、颈部和损失函数三方面进行五项改进：引入CBAM与CA混合注意力、GhostBottleneck轻量化、加权双向特征融合、SPD-Conv无损下采样，并采用NWD与CIoU加权损失。系统前端基于Vue.js，后端使用FastAPI和SQLite，桌面端以PySide6实现，支持图片/视频/摄像头实时检测、多模型切换、超参数在线调节及权限管理。在TT100K数据集上，改进模型mAP@0.5达88.6%，较基线提升4.4个百分点，参数量降至5.8M（降幅17.1%），推理速度118 FPS。系统有效兼顾精度与效率，可为智能驾驶环境感知、交通
学生管理系统
本作品是一个面向高校教学场景的学生成绩与选课管理桌面应用系统。系统以教学管理为核心，围绕「学生 — 教师 — 课程 —成绩」四大对象，实现了从账号登录、课程开设、学生选课、成绩录入到成绩统计查询的完整业务闭环。系统采用 C/S 三层架构，前端基于 C# WinForms 开发图形界面，后端使用 Oracle 12c 数据库存储数据，通过 Oracle.ManagedDataAccess（ODP.NET） 进行数据访问，实现了数据与界面的分离，具有操作简便、界面友好、数据安全可靠的特点。
案例判断参考
纸船的案例列表
基于卷积神经网络的交通标志识别系统
一种改进YOLOv5s的检测系统。全都由我完成，模型从主干、颈部和损失函数三方面进行五项改进：引入CBAM与CA混合注意力、GhostBottleneck轻量化、加权双向特征融合、SPD-Conv无损下采样，并采用NWD与CIoU加权损失。系统前端基于Vue.js，后端使用FastAPI和SQLite，桌面端以PySide6实现，支持图片/视频/摄像头实时检测、多模型切换、超参数在线调节及权限管理。在TT100K数据集上，改进模型mAP@0.5达88.6%，较基线提升4.4个百分点，参数量降至5.8M（降幅17.1%），推理速度118 FPS。系统有效兼顾精度与效率，可为智能驾驶环境感知、交通...
学生管理系统
本作品是一个面向高校教学场景的学生成绩与选课管理桌面应用系统。系统以教学管理为核心，围绕「学生 — 教师 — 课程 —成绩」四大对象，实现了从账号登录、课程开设、学生选课、成绩录入到成绩统计查询的完整业务闭环。系统采用 C/S 三层架构，前端基于 C# WinForms 开发图形界面，后端使用 Oracle 12c 数据库存储数据，通过 Oracle.ManagedDataAccess（ODP.NET） 进行数据访问，实现了数据与界面的分离，具有操作简便、界面友好、数据安全可靠的特点。...
