1.毕业设计分享 基于stm32的基于智能婴儿车系统(源码+硬件+论文)
2.宝塔面板搭建小说CMS管理系统源码实测 - ThinkPHP6.0
3.PostgreSQL14基于源码安装和入门教程
4.基于asp.net点菜系统源码加文档分享
5.基于YOLOv8的摔倒行为检测系统（Python源码+Pyqt6界面+数据集）
6.Python和Django的基于协同过滤算法的**推荐系统源码及使用手册

毕业设计分享 基于stm32的智能婴儿车系统(源码+硬件+论文)

       毕业设计分享：基于STM的智能婴儿车系统

       在毕业设计中，选择创新且实用的系统系统项目是关键。本文分享一个以STM单片机为核心，源码源码设计的成系智能婴儿车系统。该系统旨在解决传统婴儿摇篮需要持续看护的基于问题，通过自动化控制，系统系统自动炒股软件 源码减轻看护者的源码源码负担，提高婴儿睡眠质量与生活品质。成系

       系统设计思路

       智能婴儿车系统使用STM单片机作为核心控制器，基于集成了声音检测、系统系统湿度检测、源码源码电机驱动、成系人机交互和报警模块。基于其主要功能包括：通过哭声信号启动摇篮，系统系统遇湿度信号激活报警系统。源码源码人机交互采用定时按键与LCD显示屏，步进电机实现摇篮晃动，LCD实时显示参数、尿床状态。

       硬件设计

       系统硬件设计包括原理图与PCB电路板，实现各模块功能集成。

       核心软件设计

       软件设计基于STM单片机的C语言程序，包含初始化、湿度检测、语音播报、新闻php源码下载LCD显示、电机控制、报警与音乐播放等功能。程序设计流程图直观展示系统工作流程。

       实现效果

       系统实现自动控制功能，通过声音与湿度信号实现摇篮启动与报警，LCD显示实时参数，步进电机控制摇篮晃动，提升了婴儿睡眠体验与看护效率。

       最后，项目的详细内容与源代码已分享，供读者参考与学习。

宝塔面板搭建小说CMS管理系统源码实测 - ThinkPHP6.0

       在此分享一套基于ThinkPHP6.0开发的小说CMS管理系统源码。这套系统的功能与前几日介绍的漫画CMS颇为相似，主要服务于小说内容管理。

       这套系统的安装极为便捷，支持直接通过域名一键完成。然而，值得注意的是，管理后台并无手动添加小说的功能，用户须从作者中心处通过添加或上传小说来实现。以下是所使用的技术栈与部分功能的实际演示。

       对于这份源码的获取，有两条途径可以选择：一是android源码编译boost通过扫描左侧的小程序码，二是如果你需要其他特定的资源，可以扫描右侧二维码并详细表达你的需求。

PostgreSQL基于源码安装和入门教程

       PostgreSQL 源码安装入门教程

       本文将引导您在openEuler . LTS-SP3系统上基于源码安装并配置PostgreSQL ，包括操作系统环境设置、网络配置、软件包安装、用户和数据盘创建，以及数据库的初始化、启动和管理。

       1.1 操作系统环境

       安装openEuler后，确保系统安装了bc命令（若缺失，后续会安装）。

       1.2 网络配置

       通过Nmcli配置网络，首先检查并设置网络接口ens的IP地址，无论是自动获取还是静态配置。

       1.3 更新系统与工具安装

       更新软件包并安装bc、vim、tmux和tar等工具，以支持后续操作。

       1.4 用户与数据盘创建

       创建postgres用户和用户组，以及可能的专用数据盘，如NVMe SSD，用于提高性能。

       2. 安装与配置

       2.1 下载与解压

       以root权限下载并解压PostgreSQL 的商超系统源码源代码压缩包。

       2.2 安装与初始化

       按照指导进行编译和安装，初始化数据库并设置启动参数。

       2.3 启动与管理

       启动数据库，登录并创建必要用户、数据库和表空间。

       3. 开机自动启动

       3.1 init.d环境

       使用start-scripts中的脚本配置init.d，确保PostgreSQL在系统启动时自动运行。

       3.2 systemd环境

       为PostgreSQL创建systemd服务文件，确保启动和管理的自动化。

       4. psql操作示例

       展示如何使用psql进行数据库操作，包括创建数据库、模式、表和数据插入等。

       5. 远程连接

       讲解如何配置防火墙以允许远程连接。

       通过以上步骤，您将掌握PostgreSQL 的源码安装和基本管理，准备好进行数据管理和应用程序开发。

基于asp.net点菜系统源码加文档分享

       介绍一款基于asp.net的点菜系统源码，旨在提供便捷的在线点菜体验。系统集成了用户登录注册、食品展示、购物车、菜品搜索、点菜记录以及首页界面等功能，latex 中加入源码为消费者和店铺管理带来便利。

       系统详细功能包括：

       用户登录注册：支持用户在网站上创建账号、登录系统。

       食品展示：店铺可以展示菜单、特色菜品等信息，方便消费者浏览。

       购物车：消费者可将心仪菜品添加至购物车，便于集中下单。

       菜点搜索结果：提供快速搜索功能，用户可便捷查找所需菜品。

       我的点菜记录：用户可查看历史订单，便于后续参考与管理。

       首页界面：展示最新优惠、热门菜品等信息，吸引消费者。

       会员注册：鼓励用户成为会员，享受更多优惠和服务。

       忘记密码：提供找回密码功能，确保用户账号安全。

       系统运行环境要求：VS+SQLServer及以上版本，普遍电脑均可满足。

       该源码为作者在电脑上测试过的实际可用代码，附带详细文档，适合有一定基础和耐心的学习者使用。技术问题解答因时间限制可能无法及时提供，但仍具备良好的可操作性和实用性。

基于YOLOv8的摔倒行为检测系统（Python源码+Pyqt6界面+数据集）

       本文主要内容：实战基于YOLOv8的摔倒行为检测算法，从数据集制作到模型训练，再到设计成检测UI界面。

       人体行为分析AI算法是一种利用人工智能技术对人体行为进行检测、跟踪和分析的方法，通过计算机视觉、深度学习和模式识别等技术，实现人体姿态、动作和行为的自动化识别与分析。人员摔倒检测算法技术原理重要且具有广泛应用前景，随着人工智能和计算机视觉的发展，其研究领域日益热门。这项技术基于计算机视觉和模式识别原理，通过图像和视频分析识别人员摔倒情况。

       本文利用YOLOv8技术进行人员摔倒行为检测。

       YOLOv8是Ultralytics公司开发的YOLO目标检测和图像分割模型最新版本。它在先前YOLO成功基础上引入新功能和改进，提升性能和灵活性。YOLOv8可以在大型数据集上训练，并在CPU到GPU各种硬件平台上运行。

       摔倒行为检测涉及数据集制作、模型训练与结果可视化。数据集大小为张，按照7:2:1的比例随机划分为训练、验证和测试集。训练结果包括混淆矩阵、标签图、PR曲线和结果可视化。

       设计摔倒行为检测系统采用PySide6 GUI框架。PySide6是Qt公司开发的图形用户界面（GUI）框架，基于Python语言，支持LGPL协议。PySide6对应的Qt版本为Qt6。

       开发GUI程序包含基本步骤：安装PySide6、设计用户界面和集成AI算法。通过这些步骤，将AI算法打包提供给用户使用。

       基于PySide6的摔倒行为检测系统设计，实现了从数据处理、模型训练到结果展示的全流程自动化，为用户提供易于操作的界面，实现对人员摔倒行为的实时检测与分析。

Python和Django的基于协同过滤算法的**推荐系统源码及使用手册

       软件及版本

       以下为开发相关的技术和软件版本：

       服务端：Python 3.9

       Web框架：Django 4

       数据库：Sqlite / Mysql

       开发工具IDE：Pycharm

       **推荐系统算法的实现过程

       本系统采用用户的历史评分数据与**之间的相似度实现推荐算法。

       具体来说，这是基于协同过滤（Collaborative Filtering）的一种方法，具体使用的是基于项目的协同过滤。

       以下是系统推荐算法的实现步骤：

       1. 数据准备：首先，从数据库中获取所有用户的评分数据，存储在Myrating模型中，包含用户ID、**ID和评分。使用pandas库将这些数据转换为DataFrame。

       2. 构建评分矩阵：使用用户的评分数据构建评分矩阵，行代表用户，列代表**，矩阵中的元素表示用户对**的评分。

       3. 计算**相似度：计算**之间的相似度矩阵，通常通过皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）来衡量。

       4. 处理新用户：对于新用户，推荐一个默认**（ID为的**），创建初始评分记录。

       5. 生成推荐列表：计算其他用户的评分与当前用户的评分之间的相似度，使用这些相似度加权其他用户的评分，预测当前用户可能对未观看**的评分。

       6. 选择推荐**：从推荐列表中选择前部**作为推荐结果。

       7. 渲染推荐结果：将推荐的**列表传递给模板，并渲染成HTML页面展示给用户。

       系统功能模块

       主页**列表、**详情、**评分、**收藏、**推荐、注册、登录

       项目文件结构核心功能代码

       显示**详情评分及收藏功能视图、根据用户评分获取相似**、推荐**视图函数

       系统源码及运行手册

       下载并解压源文件后，使用Pycharm打开文件夹movie_recommender。

       在Pycharm中，按照以下步骤运行系统：

       1. 创建虚拟环境：在Pycharm的Terminal终端输入命令：python -m venv venv

       2. 进入虚拟环境：在Pycharm的Terminal终端输入命令：venv\Scripts\activate.bat

       3. 安装必须依赖包：在终端输入命令：pip install -r requirements.txt -i /simple

       4. 运行程序：直接运行程序（连接sqllite数据库）或连接MySQL。

linux系统调用之write源码解析（基于linux0.）

       Linux系统的write函数在底层操作上与read函数有相似之处。本文主要关注一般文件的写操作，我们首先从入口函数开始解析。

       进入file_write函数，它的核心逻辑是根据文件inode中的信息，确定要写入的硬盘位置，即块号。如果目标块已存在，就直接返回块号；若不存在，则需要创建新的块。这个过程涉及到bmap函数，它负责根据文件系统状态为新块申请空间并标记为已使用。

       创建新块的过程涉及到文件系统的超级块，通过检查当前块的使用情况，申请一个空闲块，并更新超级块以标记其为已使用。接着，超级块信息会被写回到硬盘，同时返回新建的块号。

       回到file_write，处理完块的逻辑后，由于是新创建的块，其内容默认为0。这时，bread函数会读取新块的内容，这部分逻辑可以参考read函数的分析。读取后，用户数据会被写入buffer，同时标记为待写回（脏）状态。重要的是，数据实际上并未立即写入硬盘，而是先存储在缓存中。系统会通过后台线程定期将缓存中的内容刷新到硬盘。