基于大数据反电信诈骗管理系统是一个高级的Python项目，旨在通过分析海量通信数据来识别和预防电信诈骗活动。该系统结合了大数据分析、自然语言处理（NLP）、机器学习等技术，以提高检测诈骗电话和短信的准确性。 主要功能可能包括： 1. **实时监控与分析**：系统能够实时收集并分析通话记录和短信内容，使用预定义的规则和模式识别潜在的诈骗行为。 2. **智能报告系统**：生成关于可疑通信行为的报告，包括时间、频率、通信双方等信息，供进一步分析和调查。 3. **用户反馈机制**：允许用户标记和报告诈骗电话或短信，系统据此更新诈骗数据库和检测规则。 4. **风险评估模型**：构建风险评估模型，根据历史数据和行为模式预测单个电话号码或短信的诈骗概率。 5. **教育和预防措施**：提供教育用户的模块，普及如何识别和防范电信诈骗的知识。 6. **接口友好的管理平台**：提供一个易于使用的Web界面，让管理人员可以轻松地查看分析结果、管理报告和调整系统设置。 技术栈通常涉及： - Python编程语言：作为主要的后端逻辑和数据处理工具。 - 数据库技术：如MySQL、PostgreSQL或MongoDB，用于存储通信日志和诈骗数据库。 - 前端技术：HTML, CSS, JavaScript以及框架（如React或Vue.js），用于构建用户界面。 - 机器学习库：如scikit-learn或TensorFlow，用于构建和训练诈骗检测模型。 - NLP工具：如NLTK或Spacy，用于分析短信内容和识别诈骗语言模式。 部署方式可能包括： - 本地部署：在内部网络中配置环境运行系统，确保数据安全性。 - 云服务部署：利用云服务提供商的可扩展性和高可用性优势进行托管。 该系统对于提高公众对电信诈骗的防范意识、减少诈骗成功率具有重要作用。同时，它为电信运营商、安全机构和金融机构提供了一个强有力的工具来保护其客户不受诈骗活动的侵害。通过大数据分析和机器学习，系统能够不断学习和适应新的诈骗手段，从而持续提升防护能力。

此源码包含1.7和1.9版本。众多国内使用ue4来做数字孪生的项目都参考研究过此项目，对学习了解使用ue4，5来做数字孪生有很大帮助。

基于SpringCloud+Oauth2+MyBatis+Elasticsearch+Docker+Kubernetes的商城系统项目源码+数据 核心功能： 平台管理端：商品管理、订单管理、会员管理、促销管理、店铺管理、运营管理、统计分析、系统设置、日志系统。 商家管理端：商品管理、订单管理、财务管理、营销管理、统计分析、系统设置、日志系统。 商城web端：商品展示、购物车、收藏、会员、订单。 在电商业务的基础集成了注册中心、配置中心、监控中心、网关等系统功能。 核心技术： 微服务框架：SpringClould 持久层框架：MybatisPlus 数据层代码生成:MyBatisGenerator 关系型数据库：Mysql 认证和授权框架: Spring Security Oauth2 缓存：Redis+MongoDB 分库分表：Sharding 负载均衡：Nginx 消息中间件：RabbitMq 搜索引擎：ElasticSearch 数据库连接池: Druid 定时任务：xxl-job 对象存储: OSS、MINIO 全局事务管理框架：Seata 应用容器引擎: Docker 可视化D

unity 2D冒险岛类demo项目源码 亲测可用 ...............................................................................................................................................................................................C# ............................................................................................

1 解压文件到你的网站目录， 2 打开网址 登录帐号：admin 密码：123456 ,在ebak2下面建立zip目录 3 进入后修改参数设置，设置你的数据库版本，和数据库账户等 4 建立数据库xxxbbb,使用“恢复数据”恢复bdata\easyarticle_20070529084927数据到这个数据库 5 打开网站目录里的wp-config.php文件设置上面的数据库链接 6 使用数据库工具修改wp_options表里的siteurl,搜索http://www.golden-sites.cn并替换为http://www.xxx.com/xxx (进入phpmyadmin,选择数据库,用"搜索"功能) 7 登录http://www.xxx.com/xxx/wp-admin/，帐号admin密码admin，进行其他设置就可以使用了 8 广告设置：进入wp-admin.php后 点“options” 选子菜单“MightyAdsense”设置你自己的广告！

 本项目是一个基于安卓的健身跑步项目源码，可以自动记录跑步路线，计算跑步速度，用时，总路程数登。用到百度demo，能在实体机和虚拟机上运行，基本实现了功能。无广告和崩溃，百度地图的api需要自己在百度申请替换压缩包里也有替换帮助。 

资源名称：计算机毕业设计课程设计小程序-美食菜谱-项目源码 内容概要：微信小程序及美食菜谱项目 面向人群：计算机方向毕业生 资源类型：毕业设计、微信小程序、源码

基于SSM框架的商品协同过滤推荐商城的功能描述，供你参考实现： 1. 用户管理： - 用户注册和登录：用户可以填写个人信息并注册账号，已注册的用户可以使用用户名和密码登录。用户信息将被保存在数据库中。 - 用户个人信息管理：用户可以查看和编辑个人信息，如用户名、密码、联系方式等。 2. 商品浏览与搜索： - 商品展示：用户可以浏览商城中的商品，可以按照商品分类、品牌、价格等条件进行筛选和排序。商品信息将从数据库中读取并展示给用户。 - 商品详细信息展示：用户可以点击商品，查看详细信息，包括商品名称、价格、描述等。商品信息将从数据库中读取并展示给用户。 - 商品搜索：用户可以通过关键字在商品库中进行搜索，匹配相关商品并展示。 3. 协同过滤推荐： - 用户喜好分析：系统会根据用户历史购买记录和评价等数据，对用户的喜好进行分析和建模。 - 商品推荐：系统会根据协同过滤算法，根据用户的喜好和行为，推荐相似的商品给用户。推荐结果将展示在用户个人界面。 4. 购物车与订单管理：添加购物车：用户可以将感兴趣的商品加入购物车。 购物车管理：用户

本项目演示了如何使用selenium+OpenCV破解极验的滑动/滑块验证码，本项目仅作为技术交流使用，禁止用于非法用途。

一、项目主要技术 Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5界面设计、sqlite3数据库 本系统使用dlib作为人脸识别工具，dlib提供一个方法可将人脸图片数据映射到128维度的空间向量，如果两张图片来源于同一个人，那么两个图片所映射的空间向量距离就很近，否则就会很远。因此，可以通过提取图片并映射到128维空间向量再度量它们的欧氏距离是否足够小来判定是否为同一个人。 二、方法实现、实现步骤 1、实例化人脸检测模型、人脸关键点检测模型、人脸识别模型 2、电脑摄像头设备加载一对图片 3、分别获取图片中的人脸图片所映射的空间向量，即人脸特征值 4、计算特征向量欧氏距离，根据阈值判断是否为同一个人 dlib人脸特征检测原理 1、提取特征点：例： 2、将特征值保存 3、计算特征数据集的欧氏距离作对比，当误差小于一定阙值就判定为同一人。 其他学习项目： OpenCV+dlib人脸识别门禁管理系统Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5、sqlite3数据库 OpenCV+dlib人脸识别考勤管理系统Python语言、dlib、OpenCV