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本文通过对在线教育背景的研究，对国内主流智能批改平台的应用研究分析，经过合理的技术设计、功能需求设计、系统设计，开发实现了这个在线智能作业批改平台的开发，成功实现了教师发布作业、学生提交作业智能批改并给出点评的功能。

• 本项目是一个关于集成项目，主要负责路区管理，编辑每个路区范围以及人员情况。 • 使用React框架，React-Amap以及内部的cnui组件库，fusion组件库 • 使用Amap api在页面中加载地图，并根据用户需求展示站点下的路区分布，以及路区的 详细信息。 • 通过Amap.Marker实现站点下每个路区的标记，点击标记点时选择该路区，并且显示路 区的详细信息 • 实现路区的增，删，改操作，支持站长对路区位置，大小，及收派员的人员进行调整与 优化 • 优化地图上的路区显示，使不同路区的显示层级不一样，刚好完整的展示在地图的正中 央 • 加深了Amap api的理解，熟练的掌握了地图标记，添加覆盖物，控制地图缩放层级等功 能。 • 封装了地图主题组件，便于用户切换至舒心的主题，优化用户体验 • 清除不需要的数据，优化地图渲染和交互相应，确保系统在大规模也能流畅运行，

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基于深度学习的Web云端皮肤疾病识别工程是一个具有重要意义的项目，以下是关于该工程的一些信息： ### 技术实现 - **深度学习模型**：通常使用卷积神经网络（CNN）作为核心模型，如ResNet、DenseNet、Inception等。这些模型能够自动学习皮肤图像中的特征，从而实现对皮肤疾病的分类和识别。 - **数据处理**：需要对大量的皮肤图像数据进行收集、标注和预处理。预处理可能包括图像裁剪、归一化、增强等操作，以提高模型的鲁棒性和准确性。 - **Web云端架构**：利用云计算平台的强大计算能力，将深度学习模型部署在云端。用户可以通过Web界面上传皮肤图像，云端服务器接收图像后，调用深度学习模型进行识别，并将结果返回给用户。 ### 优势与特点 - **高效便捷**：用户无需安装复杂的软件或具备专业的技术知识，只需通过Web界面上传图像即可快速获得诊断结果。 - **准确性高**：深度学习模型在大规模数据上进行训练，能够学习到丰富的特征，从而提高皮肤疾病识别的准确性。 - **可扩展性强**：云端架构使得系统能够方便地进行扩展，以应对更多的用户请求和更复杂的模型。 #

云图书馆项目主要解决了公司，为了创建学习文化提供的软件支持公司员工可以通过该软件实现知识分享出阅读图书的借阅。 该软件是实现学习型文化搭建的重要利器，该项目已经在中国石化、中国烟草、中国电网等大型公司进行了推广和使用。

下载web定位.rar解压打开app.py即可运行 复制局域网访问的地址在浏览器打开 如使用公网需要用到内网穿透 程序的作用： 1.获取访问者公网IP和私有IP（控制台和日志会显示） 2.获取访问者摄像头权限（无论手机电脑）并截图传回本地文件夹screenshots 3.获取访问者的设备详细信息，如使用什么设备，设备的名字和品牌都会显示 本程序还有诸多未解决的bug 2.无法将获取的完整信息写入日志文件 3.写入日志文件时信息重复且参差不齐，IP地址及设备定位信息显示无法获取（但在控制台会显示），最终地理位置和设备信息会正确显示 4.控制台打印的内容难以理解且不美观

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